ComputeColStats UDF中 近似算法的介紹

一，前面的話

表和列的統計信息對CBO的結果有着極大地影響，可以高效和準確的收集統計信息是極其重要的。但高效和準確是矛盾的，更準確的統計信息每每須要更多的計算，咱們能作的是在高效和準確之間找到更好的平衡。接下來的內容是關於目前在ComputeColStats中用的一些近似算法。

二，收集的內容

目前針對列主要會收集如下統計信息：

cntRows ：　列中總數據個數，包括nulll值

avgColLen ：列的平均長度

maxColLEN ：列的最大長度

minValue ：列的最小值

maxValue ：列的最大值

numNulls ：列中null值個數

numFalses ：若是boolean型，false值的個數

numTrues ：若是boolean型，true值的個數

countDistinct ：不一樣值的個數

topK ：topk值的個數，數據傾斜的標誌

通常說來除了countDistinct 和topK 之外的統計信息基本上消耗資源並不大（minValue和maxValue存在大量比較，也會消耗很多資源），問題主要集中在countDistinct 和topK上。下面要描述的近似算法也是主要針對這兩個點。

三，countDistinct 實現

算法：Flajolet-Martin

論文見：http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.81.3869&rep=rep1&type=pdf

簡介

對於n個object，若是Hash結果中，結尾（或開頭）連續0的長度的最大值是m，那麼，能夠估計惟一的object的數據量是2^m個。

假設有一個很是好的hash函數，可以將object哈希成一個二進制數0101……，而且很是均勻的打散到二進制空間。若是有8個惟一的object，將它們所有Hash以後，結果按照機率應該有4個object的Hash值以0結尾，這4個Hash值又應該有2個結尾是00，這2箇中又有1個結尾是000。

採用多個獨立的hash函數，每一個hash函數分別計算最長0比特序列，而後求平均值，減小偏差。

hash函數的個數基本上就決定了Flajolet-Martin算法的效率和準確度，後面有針對不一樣hash函數個數的測試結果。

四，topK實現

算法：Space-Saving

僞代碼：

五，基本性能測試

 

結論：

１，Base Stats對性能也是存在影響的，主要是minValue和maxValue的計算，尤爲是collen較長的狀況下

２，通常說來distinct相對topK會更慢些，除非在collen較長的時候，topK也是基於比較來的

３，隨着列個數的增長，收集stats消耗的時間也線性的增長

４，distinct的計算基於hash，而topK的計算基於比較，因此前者對collen並不敏感

 

六，不一樣hash函數個數執行效率的測試

 

結論：

基本上隨着hash函數個數的增長線性的增加

七，不一樣hash函數個數準確性的測試

 

 

結論：

hash函數個數增長到32個後，準確率基本能知足需求

八，不一樣hash函數個數的測試總結

 

 

結論：選擇32個hash函數計算distinct，平衡執行效率及準確性

九，sample算法的選擇

１，必要性：

基於前面對執行效率的測試，爲了不對任務產生過大的影響，Sample是必定要作的

２，Sample算法的要求：

效率，隨機

３，Sample的選擇：

採用buildin的sample函數實現

前提是假設數據分佈是隨機的

４，Sample的影響：

對某些stats基本沒影響，好比說avgColLen，maxColLen，minValue，maxValue

對某些stats有些影響，好比說cntRows， numNulls，numFalses，numTrues，topK

對countDistinct影響比較大，而且countDistinct也更加劇要，須要特別注意

５，Sample後countDistinct的處理：

根據Sample的countDistinct預測完整數據的countDistinct，採樣，擬合

基本思路以下圖：

但願經過對sample內的數據進行採樣，利用這些採樣點描繪所有數據的形態，達到基本準確預測所有數據distinct的結果。這是個美好的願望，在sample的數據相對較少的時候，總有些狀況下sample下的形態跟完整數據的形態存在較大的差別，此時的偏差會比較大。

十，不一樣sample比例執行效率的測試

 

採樣比例在1/100後執行時間差距不大，此時最大的消耗在數據讀取上，而不針對distinct的計算。

十一，不一樣sample比例準確性的測試

針對表meta.m_fuxi_instance表中的列project_name，odps_inst_id作了些測試，結果如上。看起來1/50的結果仍是能夠接受的。

多說一句，對於distinct來講，並不須要徹底的正確，10倍之內的差距目前來講是能夠接受的，這也是咱們能夠經過採樣來提升效率的前提。

十二，按sample比例爲1/25爲例的計算結果

執行時間和準確率基本均可以知足如今需求

十三，後續的工做

對於準確率的提高是後續須要作的事情之一，這關鍵仍是如何在sample裏面找帶更有表明性的點來預測所有數據的形態。但，要做好心理準備，對於某些場景來講，可能就找不到這樣的方法，須要接受必定範圍的偏差。

原文連接

閱讀更多幹貨好文，請關注掃描如下二維碼：