{"componentChunkName":"component---src-templates-acg-portal-new-template-tsx","path":"/Vmt8jdlx5","result":{"data":{"markdownRemark":{"html":"

1. 概述

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向量化执行引擎是 BMR Spark 内置的查询加速能力，基于 Apache Gluten 与 Velox 构建，把 Spark SQL 的算子计算下沉到 C++ 原生向量化引擎执行。

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它完全兼容 Apache Spark API，业务代码与 SQL 无需任何改造；BMR 集群已默认开启，您不需要做额外配置。 对于当前尚未支持的算子、数据类型、文件格式或函数，引擎会自动回退到原生 Spark 执行，结果保持正确。

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1.1 支持的版本

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BMR 版本Spark 版本说明
BMR 3.5.2Spark 3.3.2已支持
BMR 3.7.3 及以上Spark 3.5.5已支持
其他 BMR 版本—暂不提供向量化执行能力
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1.2 性能表现

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在 256 CU 计算规模、5 TB TPC-DS 数据集下，Spark 3.5.5 开启向量化执行后，整体性能相比基线 提升 3.98 倍。

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测试项说明
计算规模256 CU
数据集TPC-DS 5 TB
Spark 版本3.5.5
对比基线原生 Spark
整体结果性能提升 3.98 倍
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2. 原理介绍

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随着 SSD 与高速网卡的普及，大数据计算的瓶颈已经从 IO 转向 CPU。而 Spark 运行在 JVM 之上， 即使有 Codegen 这类优化，也仍受字节码长度、方法参数个数等限制，难以充分利用现代 CPU 的向量化指令。

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向量化执行引擎的做法是只替换计算部分，不改变 Spark 的架构：SQL 解析、Catalyst 优化、 任务调度、失败重试、整个分布式框架都仍由 Spark 负责；Gluten 在物理计划阶段把可下沉的算子改写为原生算子， 序列化成 Substrait 计划后经 JNI 交给 Velox，由 C++ 引擎完成单个 Task 的实际计算。

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性能提升主要来自四个方面：

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加速来源说明
列式批处理与 SIMD数据以列式批（每批默认 4096 行）在内存中连续存放，单条 CPU 指令可处理多个数据， 同时消除了逐行处理带来的虚函数调用与解释执行开销
原生堆外内存计算全程在堆外进行，避免 JVM 对象开销与 GC 停顿
原生列式 Shuffle直接以列式格式落盘与网络传输，省去行列转换和 Java 序列化
延迟物化与过滤下推过滤条件下推到文件读取层，未命中的列不做解码，减少无效 IO 与计算
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\"k1.png\"

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3. 使用限制

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当查询中出现尚未支持的算子、数据类型、文件格式或函数时，引擎会在生成执行计划的阶段自动把这部分交还给 原生 Spark 执行，这一机制称为回退（Fallback）。回退后结果保持正确，但在向量化与行式执行的交界处需要做行列格式转换， 因此如果一条查询中回退的部分过多，整体耗时可能不优于原生 Spark。建议参考第6章确认作业的实际回退情况。

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3.1 功能限制

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项目支持情况限制说明
文件格式（读）支持（受限）仅支持 Parquet、ORC、DWRF。CSV、JSON、Hive 文本表的扫描回退到原生 Spark
文件格式（写）支持（受限）仅支持 Parquet。ORC 写入、CREATE TABLE AS SELECT、分桶表写入回退； 不支持 brotli、lzo、lz4raw 压缩编码； BMR 3.5.3（Spark 3.3.2）上原生写入仅覆盖静态分区写入，动态分区写入建议先小范围验证
ANSI 模式不支持spark.sql.ansi.enabled=true 时整个执行计划回退到原生 Spark
RDD 作业不适用向量化仅作用于 Spark SQL 与 DataFrame API，纯 RDD 编写的作业不受益
Structured Streaming不支持流式作业不下沉到原生引擎
Python UDF支持（受限）ArrowEvalPython（普通 Pandas UDF）已向量化； AggregateInPandas、MapInPandas、FlatMapGroupsInPandas、 WindowInPandas 这几类分组 Pandas UDF 不下沉
Hive UDF / Scala UDF支持（受限）同一个 Project 中只有 UDF 本身回到 JVM 计算，其余表达式仍在原生引擎执行， 不会因为一个 UDF 导致整段回退
正则表达式支持（受限）模式串必须是常量；含 lookahead / lookbehind 的模式回退到原生 Spark。 s 的匹配范围与原生 Spark 略有差异，见本文3.2节
大小写敏感不支持开启 spark.sql.caseSensitive=true 时没有回退保护，结果可能与原生 Spark 不一致， 建议保持该参数默认关闭
approx_count_distinct支持（受限）采用与原生 Spark 不同的 HyperLogLog 实现，sketch 二进制格式不互通， 不能跨引擎读写 sketch 中间结果
JSON 字符串格式支持（受限）JSON 函数只接受双引号字符串，单引号内容会得到非预期结果； get_json_object 对 [*] 形式的路径返回 null
Iceberg支持（受限）读取已支持；原生写入默认关闭，写入走原生 Spark 路径；含 equality-delete 文件的表读取回退
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3.2 结果差异与精度说明

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以下差异不会触发回退、不会报错。表中的样例与两侧输出全部取自引擎自带的回归测试基线 （与 Spark 3.5 官方预期结果逐条比对得出），可直接复现。

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精度量级：已确认的数值差异全部出现在 double 类型的浮点聚合上， 差异位于第 16～17 位有效数字，量级为 1 个 ULP（浮点最小精度单位）。 测试基线中未发现 Decimal 类型的结果差异，整型的 sum、count、 avg 也未出现差异。若作业对浮点一致性敏感，可将 spark.gluten.sql.columnar.backend.velox.floatingPointMode 设为 strict， 该模式会关闭 sum(float/double) 与 avg(float/double) 的部分聚合刷写。

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类别场景与样例原生 Spark向量化引擎说明
精度问题corr 完全相关时不返回精确 1.0
SELECT corr(DISTINCT x, y)FROM (VALUES (1,1),(2,2),(2,2)) t(x,y)1.00.9999999999999999不要对 corr 结果做等值判断，改用误差范围比较
精度问题统计类聚合末位差异
SELECT stddev(a) FROM testData0.89973541084243720.8997354108424375variance、skewness、kurtosis 属于同类。同一组数据上 skewness 为 -0.2723801058145729 与 -0.27238010581457284
精度问题线性回归函数末位差异
SELECT regr_sxx(y, x) FROM testRegression288.6666666666667288.66666666666663regr_r2（0.997690531177829 与 0.9976905311778291）、 regr_slope（0.9988445981121533 与 0.9988445981121532）属于同类
算法实现问题相同 seed 的随机序列不同
SELECT rand(0)0.76049537582859150.5488135024422883两者伪随机数实现不同。依赖固定 seed 复现抽样、随机打散或分流的作业会得到不同的行集合； 需要严格复现时请关闭向量化执行
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4. 适用范围

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以下支持范围基于 Spark 3.3.2 与 Spark 3.5.5。未列出的格式、类型、算子与函数会回退到原生 Spark 执行。

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4.1 存储格式

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数据格式

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格式读取说明
Parquet支持推荐格式。开启 mergeSchema 或读取加密文件时回退
ORC支持不支持数组中嵌套结构体或数组、Map 的键为结构体、Map 的值为数组、以及 Timestamp 列； char(n) 类型列默认回退
DWRF支持—
CSV / JSON / 文本不支持扫描阶段回退到原生 Spark
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表格式

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表格式读取写入说明
Hive支持支持写入要求输出格式为 Parquet
Iceberg支持不支持原生写入默认关闭，写入走原生 Spark；含 equality-delete 文件的表读取回退
Paimon支持不支持—
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存储介质

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介质访问方式
HDFS原生支持，无需额外配置
BOS通过 S3 兼容协议访问，配置沿用 spark.hadoop.fs.s3a.* 系列参数
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4.2 数据类型

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支持情况数据类型
支持Boolean、Byte（TinyInt）、Short（SmallInt）、Int、 Long（BigInt）、Float、Double、Decimal（精度与小数位上限 38）、 String、Binary、Date、Timestamp， 以及 Array、Map、Struct 嵌套类型
不支持TimestampNTZ（不带时区的时间戳）、Interval Day To Second、 CalendarInterval、用户自定义类型（UDT）、Variant
特殊限制聚合算子的分组列与聚合列不支持 Map 类型； 查询的输入或输出中只要包含 TimestampNTZ，相关算子即整体回退； Decimal 与 Timestamp 之间的相互转换不支持
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4.3 算子

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类型支持不支持
数据源FileSourceScanExec、HiveTableScanExec、BatchScanExec、 InMemoryTableScanExec、RDDScanExec、RangeExec—
数据写入DataWritingCommandExec、WriteFilesExec3.5、 AppendDataExec、ReplaceDataExec、OverwriteByExpressionExec、 OverwritePartitionsDynamicExec、WriteToDataSourceV2Exec—
通用ProjectExec、FilterExec、SortExec、UnionExec、 CoalesceExec、ExpandExec、GenerateExecSampleExec（默认关闭）
聚合HashAggregateExec、ObjectHashAggregateExec、SortAggregateExec—
关联BroadcastHashJoinExec、ShuffledHashJoinExec、SortMergeJoinExec、 BroadcastNestedLoopJoinExec、CartesianProductExec—
窗口WindowExec、WindowGroupLimitExec3.5—
数据交换ShuffleExchangeExec、BroadcastExchangeExec、SubqueryBroadcastExec—
限流GlobalLimitExec、LocalLimitExec、TakeOrderedAndProjectExec、 CollectLimitExec、CollectTailExec带 OFFSET 的排序取前 N 回退
Python UDFArrowEvalPythonExec、BatchEvalPythonExecAggregateInPandasExec、MapInPandasExec、 FlatMapGroupsInPandasExec、WindowInPandasExec
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算子使用条件

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算子条件与限制
带 3.5 标记的算子由 Spark 3.4 / 3.5 引入，仅在 BMR 3.7.3 及以上（Spark 3.5.5）存在
数据写入算子原生写入仅支持 Parquet；ORC 写入、CREATE TABLE AS SELECT、分桶表写入回退到原生 Spark， 详见 第3章
SortMergeJoinExec支持 Inner、LeftOuter、RightOuter、LeftSemi、LeftAnti；不支持 cross join 与 existence join
BroadcastNestedLoopJoinExec支持 Inner、LeftOuter、RightOuter、ExistenceJoin；LeftOuter 不能广播左表，RightOuter 不能广播右表
GenerateExec支持 explode、posexplode、inline、json_tuple、stack
WindowGroupLimitExec窗口 Top-N 下推，仅支持 row_number、rank、dense_rank
InMemoryTableScanExec缓存表以列式格式存储；表结构含不支持的类型时自动降级为原生 Spark 缓存格式
FilterExec、ProjectExec单个算子中嵌套表达式数量达到 50 时回退
SampleExec默认关闭，始终回退到原生 Spark
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4.4 函数

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下表以 Spark 3.3.2 的内建函数清单为基准统计，这部分函数在两个 BMR 版本上都可用： 标量函数 323 个中支持 252 个、不支持 71 个；聚合函数 50 个中支持 45 个、不支持 5 个； 窗口函数 9 个与生成器函数 7 个全部支持。支持的函数中有一部分带使用条件，在表中以 * 标出。

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带 3.5 标记的函数是 Spark 3.4 / 3.5 新增的，仅在 BMR 3.7.3 及以上（Spark 3.5.5）可用， BMR 3.5.3（Spark 3.3.2）本身不提供这些函数。把这部分计入后，Spark 3.5.5 上标量函数支持 268 个、不支持 88 个， 聚合函数支持 52 个、不支持 10 个。

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类别支持不支持
数组函数array、array_append3.5、array_compact3.5、array_contains、array_distinct、array_except、array_insert3.5、array_intersect、array_join、array_max、array_min、array_position、array_prepend3.5、array_remove、array_repeat、array_union、arrays_overlap、arrays_zip、flatten、get、shuffle、slice、sort_arraysequence
集合函数array_size、cardinality、concat、reverse、size—
位运算函数&、|、^、~、bit_count、bit_get、getbit、shiftright
条件函数coalesce、if、ifnull、nanvl、nullif、nvl、nvl2、when—
类型转换函数bigint、binary、boolean、cast、date、decimal、double、float、int、smallint、string、timestamp、tinyint—
谓词函数!、<、<>、>、and、between、case、ilike、isnan、isnotnull、isnull、like、not、or、in、regexp、regexp_like、rlike**—
哈希函数crc32、hash、md5、sha、sha1、sha2、xxhash64—
Map 函数element_at、map_contains_key、map_entries、map_keys、map_values、map、map_concat、str_to_map*map_from_arrays、map_from_entries、try_element_at
结构体函数named_struct、struct—
高阶函数aggregate、array_sort、exists、filter、forall、map_filter、map_zip_with、reduce3.5、transform、transform_keys、transform_values、zip_with—
数学函数%、*、+、/、abs、acos、acosh、asin、asinh、atan、atan2、atanh、bin、cbrt、conv、cos、cosh、cot、csc、degrees、div、e、exp、expm1、factorial、greatest、hex、hypot、least、log、log10、log1p、log2、mod、negative、pi、pmod、positive、pow、power、rand、random、rint、round、sec、shiftleft、sign、signum、sinh、sqrt、unhex、width_bucket、ceil、ceiling、floor、try_add**bround、ln、radians、randn、sin、tan、tanh、try_divide、try_multiply、try_subtract
字符串函数ascii、bit_length、btrim、char、char_length、character_length、chr、concat_ws、find_in_set、initcap、instr、lcase、left、len3.5、length、levenshtein、locate、lower、ltrim、luhn_check3.5、mask3.5、overlay、position、repeat、replace、right、rtrim、soundex、split、split_part、substring_index、translate、trim、ucase、upper、substr、substring、contains、endswith、startswith、lpad、rpad、regexp_extract、regexp_extract_all、regexp_replace、base64、unbase64**elt、encode、format_number、format_string、octet_length、printf、regexp_count3.5、regexp_instr3.5、regexp_substr3.5、sentences、space、to_binary、to_char3.5、to_number、to_varchar3.5、try_to_binary、try_to_number
日期与时间函数add_months、date_add、date_diff3.5、date_format、date_from_unix_date、date_sub、date_trunc、dateadd3.5、datediff、day、dayofmonth、dayofweek、dayofyear、extract、from_unixtime、from_utc_timestamp、hour、last_day、make_date、make_timestamp、make_ym_interval、minute、month、months_between、next_day、quarter、second、timestamp_micros、timestamp_millis、to_utc_timestamp、trunc、unix_date、unix_micros、unix_millis、unix_seconds、unix_timestamp、weekday、weekofyear、year、timestamp_seconds、to_unix_timestamp**convert_timezone、date_part、datepart3.5、make_dt_interval、make_interval、make_timestamp_ltz、make_timestamp_ntz、session_window、to_timestamp_ltz、to_timestamp_ntz、try_to_timestamp3.5、window、window_time3.5
JSON 函数get_json_object、json_array_length、json_object_keys、json_tuple、from_json、to_json**schema_of_json
URL 函数url_decode3.5、url_encode3.5parse_url
CSV 函数—from_csv、schema_of_csv、to_csv
XML 函数—xpath、xpath_boolean、xpath_double、xpath_float、xpath_int、xpath_long、xpath_number、xpath_short、xpath_string
其他函数assert_true、equal_null3.5、spark_partition_id、uuid、version、|
聚合函数any、any_value3.5、approx_count_distinct、array_agg、avg、bit_and、bit_or、bit_xor、bool_and、bool_or、collect_list、collect_set、corr、count、count_if、covar_pop、covar_samp、every、first、first_value、grouping、grouping_id、kurtosis、last、last_value、max、max_by、mean、median3.5、min、min_by、regr_avgx、regr_avgy、regr_count、regr_intercept3.5、regr_r2、regr_slope3.5、regr_sxx3.5、regr_sxy3.5、regr_syy3.5、skewness、some、std、stddev、stddev_pop、stddev_samp、sum、try_avg、var_pop、var_samp、variance、try_sum*approx_percentile、bitmap_construct_agg3.5、bitmap_or_agg3.5、count_min_sketch、histogram_numeric、hll_sketch_agg3.5、hll_union_agg3.5、mode3.5、percentile、percentile_approx
窗口函数cume_dist、dense_rank、lag、lead、nth_value、ntile、percent_rank、rank、row_number—
生成器函数explode、explode_outer、inline、inline_outer、posexplode、posexplode_outer、stack—
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5. 开启与关闭

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5.1 默认已开启

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BMR 集群已在 spark-defaults.conf 中预置以下配置，向量化执行默认生效，您无需做任何操作。

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配置项值
spark.pluginsorg.apache.gluten.GlutenPlugin
spark.shuffle.managerorg.apache.spark.shuffle.sort.ColumnarShuffleManager
spark.memory.offHeap.enabledtrue
spark.memory.offHeap.size按 5.2 设置
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前两项是引擎的加载入口，不建议修改。如需关闭向量化执行，请使用5.3节的开关，而不是删除这两项配置。

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5.2 内存配置建议

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向量化执行的计算过程全部在堆外内存进行，因此需要为 Executor 配置堆外内存。推荐比例为 每 1 个 CPU 核配置 1 GB executor.memory 与 2 GB offHeap.size。

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此外，spark.executor.memoryOverhead 若未显式设置，会被自动调整为 max(0.3 × offHeap.size, 384 MiB)。做容量规划时需要把这部分一并算入，否则容易因为 Executor 总内存超出申请值而被 YARN 终止。

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Executor 核数spark.executor.memoryspark.memory.offHeap.size自动调整的 memoryOverhead单 Executor 实际占用
22 GB4 GB1.2 GB约 7.2 GB
44 GB8 GB2.4 GB约 14.4 GB
88 GB16 GB4.8 GB约 28.8 GB
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注意：spark.memory.offHeap.enabled 为 false，或 spark.memory.offHeap.size 小于 1 MB 时，作业会在 Driver 启动阶段直接失败。 如果您需要完全不使用堆外内存，请先按5.3节关闭向量化执行。

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5.3 关闭方式

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关闭后对应部分回落到原生 Spark 的行式执行，查询结果不变。三种生效途径任选其一：

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途径生效范围操作
修改集群配置集群上所有作业在控制台的配置管理中修改 spark-defaults.conf，添加或调整对应配置项
提交作业时覆盖仅本次作业spark-submit --conf spark.gluten.enabled=false ...
会话中动态设置仅当前会话在 spark-sql 中执行 SET spark.gluten.enabled=false;
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可用开关

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配置项默认值作用
spark.gluten.enabledtrue总开关。设为 false 后整个作业完全使用原生 Spark 执行
spark.pluginsorg.apache.gluten.GlutenPlugin向量化引擎加载Plugin。移除配置后可彻底关闭向量化引擎初始化
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6. 查看回退信息

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作业是否真正走了向量化执行、哪些算子发生了回退，都可以在 Spark UI 中直接查看，无需额外配置或改代码。 打开 Spark UI 后切换到 Gluten SQL / DataFrame 页签即可。

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页面元素含义
Num Gluten Nodes该查询中成功下沉到原生引擎执行的算子数量，数值越大说明向量化覆盖越充分
Num Fallback Nodes回退到原生 Spark 执行的算子数量，为 0 表示全程向量化
+details 展开显示 == Fallback Summary == 块，逐行给出 (算子编号) 算子名: 回退原因； 若该查询全程向量化，则显示 No fallback nodes
页签内的版本信息展示当前使用的 Apache Gluten 与 Velox 版本
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\"k2.png\"\n如果发现回退节点数偏多，可结合第3章的限制清单排查原因，常见情况是表使用了 CSV / JSON / 文本格式、查询开启了 ANSI 模式、或使用了尚未支持的函数。

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