Spark Native Engine

截止目前，Spark是一个运行在JVM上的大数据计算引擎，其计算性能依然有很大的提升空间。我们通过引入ClickHouse计算引擎实现了Spark性能的巨大提升，同时还能保证和现有Spark的兼容性。

基本原理

我们先以一段简单的聚合SQL为例，看下Spark是如何执行的

我们的SQL代码经过解析先在Driver中生成了执行计划，执行计划优化后最终转化为一个个的RDD，每个RDD和其要处理的分片信息最终会发往对应的Executor，以Task为执行单元来执行对应的计算逻辑。这里可以将一个Task当做Executor中的一个线程，这个线程里完成了主要的计算逻辑。在Task中实际执行的Scan、Filter、Agg等计算逻辑就是由对应的RDD生成的。

实际上ClickHouse中也有对应于Scan、Filter、Agg这样的计算逻辑，所以我们可以将每个Task中的实际计算逻辑交给ClickHouse来执行，凭借ClickHouse强大的计算性能实现Spark性能的提升。我们这里称使用ClickHouse加速以后的Spark引擎为SNE（Spark Native Engine）。

下面是这段SQL使用SNE执行时的执行计划以及每个Task中Java和ClickHouse的调用关系。

可以看到我们使用JNI将执行计划信息发给了ClickHouse，在整体分布式框架上，依然保持了Spark现有的架构。

使用方法

使用SNE的方法非常简单，只需要增加如下配置即可：

1spark.sql.execution.clickhouse true

由于我们目前还没有支持所有Spark特性，对于不支持的情况，我们会自动回退到原生Spark来执行用户的请求。另外我们支持了如下配置可以强制使用SNE执行而不回滚

1spark.sql.clickhouse.fallback false

这个配置的默认值是true，就是会自动回滚。

进展

在数据类型方面，我们目前已经支持了常见的基础类型：BooleanType, ByteType, IntegerType, LongType, FloatType, DoubleType, DecimalType, TimestampType, DateType, StringType。

在算子级别的覆盖度见下表：

这里我们虽然只支持了一半多一点的算子，但是在SQL场景，基本上都已经都能覆盖到了。在SQL场景，还有两类SQL需要特别说明一下：

• 我们虽然不支持DataWritingCommandExec算子，但是对于包括了该算子的SQL，比如insert into table_x select ...，我们会将除了DataWritingCommandExec以外的算子全部执行在ClickHouse上，最后调用原生Spark的DataWritingCommandExec来完成计算。所以除了DataWritingCommandExec以外的查询算子依然可以享受到ClickHouse的性能提速。
• 还有Scan相关的算子，比如BatchScanExec、InMemoryTableScanExec，如果SQL用到了这些算子，目前会将整个SQL回退到原生Spark执行。这些算子我们接下来会尽快支持。

相对于原生Spark的内建函数，我们目前先支持了其中较常用的部分，剩余函数会逐步支持。目前支持的函数如下：

在性能方面，在5T规模的TPC-DS数据集下，相对于社区版Spark的性能对比见下图

其中原生Spark总的执行时间是15257秒，SNE总的执行时间为7779秒。