Mecanismo de execução nativa para Engenharia de Dados do Fabric

O mecanismo de execução nativo é um aprimoramento inovador para execuções de trabalho do Apache Spark no Microsoft Fabric. Esse mecanismo vetorizado otimiza o desempenho e a eficiência de suas consultas do Spark, executando-as diretamente em sua infraestrutura de lakehouse. A integração perfeita do mecanismo significa que ele não requer modificações de código e evita o bloqueio do fornecedor. Ela oferece suporte a APIs do Apache Spark, é compatível com o Runtime 1.3 (Apache Spark 3.5) e funciona com os formatos Parquet e Delta. Independentemente da localização dos seus dados no OneLake, ou se você acessar os dados por meio de atalhos, o mecanismo de execução nativo maximiza a eficiência e o desempenho.

O mecanismo de execução nativo eleva significativamente o desempenho da consulta e, ao mesmo tempo, minimiza os custos operacionais. Ele oferece um aprimoramento de velocidade notável, alcançando um desempenho até quatro vezes mais rápido em comparação com o Spark (software de software livre) tradicional, conforme validado pelo TPC-DS benchmark de 1 TB. O mecanismo é hábil em gerenciar uma ampla gama de cenários de processamento de dados, que vão desde a ingestão de dados de rotina, trabalhos em lote e tarefas de ETL (extrair, transformar, carregar), até análises complexas de ciência de dados e consultas interativas responsivas. Os usuários se beneficiam de tempos de processamento acelerados, taxa de transferência aumentada e utilização otimizada de recursos.

O Native Execution Engine é baseado em dois componentes OSS principais: Velox, uma biblioteca de aceleração de banco de dados C++ introduzida pelo Meta, e Apache Gluten (incubação), uma camada intermediária responsável por descarregar a execução de mecanismos SQL baseados em JVM para mecanismos nativos introduzidos pela Intel.

Quando usar o mecanismo de execução nativo

O mecanismo de execução nativo oferece uma solução para executar consultas em conjuntos de dados de grande escala; ele otimiza o desempenho usando os recursos nativos das fontes de dados subjacentes e minimizando a sobrecarga normalmente associada à movimentação e serialização de dados em ambientes tradicionais do Spark. O mecanismo oferece suporte a vários operadores e tipos de dados, incluindo agregado de hash de rollup, BNLJ (Broadcast Nested Loop Unit) e formatos precisos de carimbo de data/hora. No entanto, para se beneficiar totalmente dos recursos do mecanismo, você deve considerar seus casos de uso ideais:

• O mecanismo é eficaz ao trabalhar com dados nos formatos Parquet e Delta, que pode ser processado de forma nativa e eficiente.
• As consultas que envolvem transformações e agregações complexas se beneficiam significativamente dos recursos de processamento colunar e vetorização do mecanismo.
• O aprimoramento de desempenho é mais notável em cenários em que as consultas não acionam o mecanismo de fallback, evitando recursos ou expressões sem suporte.
• O mecanismo é adequado para consultas que são computacionalmente intensivas, em vez de simples ou vinculadas a E/S.

Para obter informações sobre os operadores e funções suportados pelo mecanismo de execução nativo, consulte a documentação do Apache Gluten.

Habilitar o mecanismo de execução nativo

Para usar todos os recursos do mecanismo de execução nativo durante a fase de visualização, configurações específicas são necessárias. Os procedimentos a seguir mostram como ativar esse recurso para notebooks, definições de trabalho do Spark e ambientes inteiros.

Habilitar no nível do ambiente

Para garantir um aprimoramento uniforme do desempenho, habilite o mecanismo de execução nativo em todos os trabalhos e notebooks associados ao seu ambiente:

1. Navegue até o espaço de trabalho que contém seu ambiente e selecione o ambiente. Se você não tiver um ambiente criado, consulte Criar, configurar e usar um ambiente no Fabric.

2. Em computação do Spark, selecioneAceleração.

3. Marque a caixa rotulada Habilitar mecanismo de execução nativo.

4. Salve e publique as alterações.

   

Quando habilitado no nível do ambiente, todos os trabalhos e notebooks subsequentes herdam a configuração. Essa herança garante que todas as novas sessões ou recursos criados no ambiente se beneficiem automaticamente dos recursos de execução aprimorados.

Habilitar para um notebook ou definição de trabalho do Spark

Você também pode habilitar o mecanismo de execução nativo para um único notebook ou definição de trabalho do Spark, você deve incorporar as configurações necessárias no início do script de execução:

%%configure 
{ 
   "conf": {
       "spark.native.enabled": "true", 
   } 
} 

Para notebooks, insira os comandos de configuração necessários na primeira célula. Para definições de trabalho do Spark, inclua as configurações na linha de frente da definição de trabalho do Spark. O mecanismo de execução nativo é integrado a pools dinâmicos, portanto, depois de habilitar o recurso, ele entra em vigor imediatamente sem exigir que você inicie uma nova sessão.

Controle no nível de consulta

Os mecanismos para habilitar o Mecanismo de Execução Nativo nos níveis de locatário, espaço de trabalho e ambiente, perfeitamente integrados à interface do usuário, estão em desenvolvimento ativo. Você pode desabilitar o mecanismo de execução nativo para consultas específicas, especialmente se elas envolverem operadores sem suporte no momento (consulte limitações). Para desabilitá-lo, defina a configuração do Spark spark.native.enabled como false para a célula específica que contém sua consulta.

%%sql 
SET spark.native.enabled=FALSE; 

%%pyspark
spark.conf.set('spark.native.enabled', 'false')   

%%spark  
spark.conf.set("spark.native.enabled", "false")   

%%sparkr
library(SparkR)
sparkR.conf("spark.native.enabled", "false")

Depois de executar a consulta na qual o mecanismo de execução nativo está desabilitado, você deve reativá-lo para células subsequentes definindo spark.native.enabled como true. Essa etapa é necessária porque o Spark executa células de código sequencialmente.

%%sql 
SET spark.native.enabled=TRUE; 

%%pyspark
spark.conf.set('spark.native.enabled', 'true')   

%%spark  
spark.conf.set("spark.native.enabled", "true")   

%%sparkr
library(SparkR)
sparkR.conf("spark.native.enabled", "true")

Identificar operações executadas pelo mecanismo

Há vários métodos para determinar se um operador em seu trabalho do Apache Spark foi processado usando o mecanismo de execução nativo.

Interface do usuário do Spark e servidor de histórico do Spark

Acesse a interface do usuário do Spark ou o servidor de histórico do Spark para localizar a consulta que você precisa inspecionar. Para acessar a interface do usuário da Web do Spark, navegue até sua Definição de Trabalho do Spark e execute-a. Na guia Execuções, selecione ... ao lado do Nome do aplicativo e selecione Abrir a interface do usuário da Web do Spark. Você também pode acessar a interface do usuário do Spark na guia Monitorar no workspace. Selecione o notebook ou pipeline; na página de monitoramento, há um link direto para a Interface do usuário do Spark para trabalhos ativos.

No plano de consulta exibido na interface do usuário do Spark, procure os nomes de nó que terminam com o sufixo Transformer, *NativeFileScan ou VeloxColumnarToRowExec. O sufixo indica que o mecanismo de execução nativo executou a operação. Por exemplo, nós podem ser rotulados como RollUpHashAggregateTransformer, ProjectExecTransformer, BroadcastHashJoinExecTransformer, ShuffledHashJoinExecTransformer ou BroadcastNestedLoopJoinExecTransformer.

Explicação de DataFrame

Como alternativa, você pode executar o comando df.explain() em seu notebook para exibir o plano de execução. Na saída, procure os mesmos sufixos Transformer, *NativeFileScan ou VeloxColumnarToRowExec. Esse método fornece uma maneira rápida de confirmar se operações específicas estão sendo manipuladas pelo mecanismo de execução nativo.

Mecanismo de fallback

Em alguns casos, o mecanismo de execução nativo pode não ser capaz de executar uma consulta devido a motivos como recursos sem suporte. Nesses casos, a operação recai sobre o mecanismo Spark tradicional. Esse mecanismo de fallback automático garante que não haja interrupção no fluxo de trabalho.

Monitorar consultas e DataFrames executados pelo mecanismo

Para entender melhor como o mecanismo de execução nativo é aplicado a consultas SQL e operações DataFrame e para analisar detalhadamente os níveis de estágio e operador, você pode consulta a interface do usuário do Spark e o servidor de histórico do Spark para obter informações mais detalhadas sobre a execução do mecanismo nativo.

Guia Mecanismo de execução nativo

Você pode navegar para a nova guia “Gluten SQL / DataFrame” para exibir as informações de build do Gluten e os detalhes de execução da consulta. A tabela Consultas fornece insights sobre o número de nós em execução no mecanismo nativo e aqueles que voltam para a JVM para cada consulta.

Grafo de execução de consulta

Você também pode selecionar na descrição da consulta para a visualização do plano de execução de consulta do Apache Spark. O grafo de execução fornece detalhes de execução nativos entre estágios e suas respectivas operações. As cores da tela de fundo diferenciam os mecanismo de execução: verde representa o mecanismo de execução nativo, enquanto azul-claro indica que a operação está sendo executada no mecanismo JVM padrão.

Limitações

Embora o NEE (Mecanismo de Execução Nativa) no Microsoft Fabric aumente significativamente o desempenho dos trabalhos do Apache Spark, ele atualmente tem as seguintes limitações:

Limitações existentes

• Recursos incompatíveis do Spark: o mecanismo de execução nativo atualmente não dá suporte a UDFs (funções definidas pelo usuário), à array_contains função ou ao streaming estruturado. Se essas funções ou recursos sem suporte forem usados diretamente ou por meio de bibliotecas importadas, o Spark será revertido para seu mecanismo padrão.

• Formatos de arquivo sem suporte: consultas aos formatos JSON, XML e CSV não são aceleradas pelo mecanismo de execução nativo. O padrão retorna ao mecanismo regular da JVM do Spark para execução.

• Modo ANSI sem suporte: o mecanismo de execução nativo não dá suporte ao modo SQL ANSI. Caso esteja habilitado, a execução retornará ao vanilla Spark engine.

• Incompatibilidades de tipo em filtro de data: Para se beneficiar da aceleração do mecanismo de execução nativa, garanta que ambos os lados de uma comparação de data tenham o mesmo tipo de dado. Por exemplo, em vez de comparar uma DATETIME coluna com um literal de cadeia de caracteres, converta-a explicitamente conforme mostrado:

  CAST(order_date AS DATE) = '2024-05-20'
  

Outras considerações e limitações

• Incompatibilidade de conversão decimal para Float: ao converter de DECIMAL para FLOAT, o Spark preserva a precisão convertendo-a em uma cadeia de caracteres e analisando-a. O NEE (via Velox) executa uma conversão direta da representação interna int128_t , o que pode resultar em discrepâncias de arredondamento.

• Erros de configuração de fuso horário: definir um fuso horário não reconhecido no Spark faz com que o trabalho falhe em NEE, enquanto o Spark JVM o manipula normalmente. Por exemplo:

  "spark.sql.session.timeZone": "-08:00"  // May cause failure under NEE
  

• Comportamento de arredondamento inconsistente: a round() função se comporta de forma diferente no NEE devido à sua dependência em std::round, que não replica a lógica de arredondamento do Spark. Isso pode levar a inconsistências numéricas nos resultados de arredondamento.

• Verificação de chave duplicada ausente na função map(): quando spark.sql.mapKeyDedupPolicy é definido como EXCEPTION, o Spark gera um erro para chaves duplicadas. O NEE atualmente ignora essa verificação e permite que a consulta tenha êxito incorretamente.
  Exemplo:

  SELECT map(1, 'a', 1, 'b'); -- Should fail, but returns {1: 'b'}
  

• Variação de ordem em collect_list() com classificação: Ao usar e DISTRIBUTE BY, o Spark preserva a ordem dos elementos em SORT BY. O NEE pode retornar valores em uma ordem diferente devido a diferenças aleatórias, o que pode resultar em expectativas incompatíveis para a lógica sensível à ordenação.

• Incompatibilidade de tipo intermediário para collect_list() / collect_set(): o Spark usa BINARY como o tipo intermediário para essas agregações, enquanto o NEE usa ARRAY. Essa incompatibilidade pode levar a problemas de compatibilidade durante o planejamento ou execução da consulta.

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