在 Spark 中，CBO（基于成本的优化器，Cost-Based Optimizer）通过分析表的统计信息（如行数、列基数、数据分布等）计算不同执行计划的“成本”，并选择成本最低的计划。但在以下场景中，CBO 可能因信息不足或计算偏差导致判断失误；针对这些场景，可通过主动干预避免问题。

一、CBO 容易判断失误的场景及原因

CBO 的核心依赖准确的统计信息和对数据分布的正确建模，以下情况会破坏这两个基础，导致判断失误：

1. 统计信息缺失或过时

这是 CBO 失误最常见的原因。

缺失统计信息：Spark 不会自动收集所有表的统计信息（尤其是外部数据源如 CSV/JSON，或未执行过 ANALYZE 的表）。此时 CBO 只能基于“猜测”（如假设每个分区数据量相同、列基数为 1000 等）评估成本，必然导致偏差。
例：一张实际有 1 亿行的表，因未收集统计信息，CBO 误认为只有 100 万行，可能错误选择“广播连接”（本应走 Shuffle 连接），导致 Executor 内存溢出。
统计信息过时：表数据发生大量增删改后，统计信息未更新（如日均新增 1000 万行的表，仍使用 1 个月前的统计信息）。CBO 基于旧数据评估成本，可能选择低效计划。
例：一张表原本 100 万行（CBO 选择广播连接），3 天后增长到 1 亿行，但统计信息未更新，CBO 仍强制广播，导致性能崩溃。

2. 数据分布极端（如倾斜或特殊分布）

CBO 假设数据分布是“均匀的”，但实际数据可能存在极端分布（如倾斜、长尾分布），导致统计信息（如平均基数）无法反映真实情况。

数据倾斜：某列大部分值集中在少数 key 上（如 90% 数据的 user_id 为 10086）。CBO 基于“平均基数”判断该列数据量小，可能错误选择广播连接或 Shuffle 分区数，导致个别 Task 处理 90% 数据，出现 OOM 或长尾延迟。
低基数列的特殊分布：例如列 gender 只有“男/女”两个值（基数=2），但其中“男”占 99%、“女”占 1%。CBO 仅知道基数=2，可能高估过滤效率（如认为 where gender='女' 会过滤 50% 数据，实际过滤 99%），导致错误的连接顺序。

3. 复杂查询中的多表连接或子查询

当查询包含 3 张以上表的连接 或 多层嵌套子查询 时，CBO 需要评估的可能执行计划数量呈指数级增长（如 n 张表连接有 n! 种顺序）。此时 CBO 可能因“计算简化”忽略最优解：

例：4 张表 A（100 万行）、B（10 万行）、C（1 万行）、D（1000 行）连接，最优顺序应为 D→C→B→A（从小表开始连接，减少中间结果），但 CBO 可能因计算成本限制，随机选择 A→B→C→D，导致中间结果量激增。

4. 对 UDF 或特殊算子的成本估计偏差

CBO 对内置函数的成本（如 sum、filter）有成熟模型，但对 用户自定义函数（UDF） 或特殊算子（如 window、distinct）的成本估计可能失真：

UDF 无法被 CBO 解析内部逻辑，只能假设“固定成本”（如认为每个 UDF 调用耗时 1ms），但实际 UDF 可能是复杂计算（如正则匹配、JSON 解析），耗时远超假设，导致 CBO 低估整体成本。
例：一个耗时 100ms 的 UDF 被 CBO 误认为 1ms，原本应避免在大表（1 亿行）上执行该 UDF，但 CBO 认为成本低，最终导致查询耗时超预期 100 倍。

5. 分区表的统计信息不完整

对于分区表（如按 day_id 分区的表），若仅收集全表统计信息而 未收集分区级统计信息，CBO 无法准确判断“过滤特定分区后的数据量”：

例：一张按 day_id 分区的表，全表 1000 个分区共 100 亿行，但目标分区 day_id='2023-10-01' 实际只有 100 万行。若未收集分区统计信息，CBO 会按全表平均（100 亿/1000=1000 万行）评估，可能错误选择 Shuffle 连接（本可广播）。

6. 外部数据源的元数据限制

对于非列式存储的外部数据源（如 CSV、JSON、文本文件），或不支持元数据统计的数据源（如 HBase、JDBC 表），Spark 难以收集准确的统计信息（如行数、列基数）：

例：CSV 表无元数据，CBO 只能通过“采样”估计行数（如采样 1000 行推测全表），若采样数据分布与真实分布偏差大（如采样到的全是小值），会导致 CBO 对表大小的判断错误。

二、避免 CBO 判断失误的核心措施

针对上述场景，可通过“保证统计信息质量”“主动干预优化器”“适配数据特性”三类方式避免失误：

1. 确保统计信息准确且及时更新

统计信息是 CBO 的“眼睛”，需通过主动收集和更新保证其质量：

定期执行 ANALYZE 命令：
- 全表统计：ANALYZE TABLE table_name COMPUTE STATISTICS（收集行数、大小等）；
- 列统计：ANALYZE TABLE table_name COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS col1, col2（收集列基数、分布等，对连接/过滤列至关重要）；
- 分区表：ANALYZE TABLE table_name PARTITION (day_id='2023-10-01') COMPUTE STATISTICS（单独收集热点分区的统计信息）。
- 建议：在 ETL 流程结束后自动触发 ANALYZE，或对高频变更表设置每日定时更新。
优先使用列式存储格式：Parquet、ORC 等列式格式会自动存储基础统计信息（如每个列的 min/max/非空数），Spark 可直接读取，减少手动 ANALYZE 依赖。

2. 主动干预优化器（使用 Hint 引导计划）

当发现 CBO 选择的计划不合理时，可通过 Hint 强制指定执行策略（覆盖 CBO 决策）：

连接策略：对小表强制广播（/*+ BROADCAST(t) */），避免 CBO 因统计信息错误选择 Shuffle 连接；对大表禁止广播（/*+ NO_BROADCAST(t) */），避免 OOM。
例：SELECT /*+ BROADCAST(b) */ a.* FROM a JOIN b ON a.id = b.id
连接顺序：通过 /*+ JOIN_ORDER(t1, t2, t3) */ 强制指定连接顺序，适合多表连接场景（如已知 t3 是最小表，强制先连接 t3）。
Shuffle 分区数：通过 spark.sql.shuffle.partitions 调整（默认 200），避免 CBO 因低估数据量导致分区数不足（出现倾斜）或过多（资源浪费）。

3. 处理数据倾斜与极端分布

针对数据倾斜等 CBO 难以建模的场景，需手动优化数据分布：

识别倾斜：通过 EXPLAIN 查看执行计划中 Task 的数据量，或通过 Spark UI 的“Stage 详情”观察 Task 耗时分布（长尾 Task 通常对应倾斜）。
解决倾斜：
- 对倾斜 key 拆分：将高频 key 拆分为多个子 key（如 id=10086 拆分为 id=10086_1、id=10086_2），分散到不同 Task；
- 倾斜侧广播：若倾斜表是小表，强制广播（避免 Shuffle 倾斜）；若倾斜表是大表，对非倾斜 key 走 Shuffle 连接，倾斜 key 单独处理。

4. 简化复杂查询与优化算子

减少 CBO 的计算压力，降低其决策难度：

拆分多表连接：将 4 表以上的连接拆分为多个子查询（如先连接小表生成中间结果，再连接大表），减少 CBO 需要评估的计划数量。
替换 UDF 为内置函数：内置函数的成本模型更准确（如用 regexp_extract 替代自定义正则 UDF）；若必须使用 UDF，尽量在小数据集上执行（如先过滤再 apply UDF）。
避免不必要的 distinct 或 window 算子：这些算子成本高，CBO 可能低估其开销，可通过提前聚合或过滤减少数据量。

5. 升级 Spark 版本与监控执行计划

使用高版本 Spark：低版本（如 2.x）的 CBO 存在较多 bug（如对分区表统计信息处理错误），升级到 3.x 及以上版本可显著提升 CBO 稳定性（3.x 对 CBO 进行了大量优化）。
定期检查执行计划：对核心查询使用 EXPLAIN COST 查看 CBO 计算的成本细节（如各计划的行数、大小估计），对比实际运行数据，及时发现偏差并调整。

总结

CBO 判断失误的核心原因是“统计信息不可靠”或“数据特性超出建模能力”。通过定期更新统计信息、用 Hint 干预关键计划、处理数据倾斜和简化复杂查询，可大幅减少失误概率。实际应用中，需结合 Spark UI 监控和执行计划分析，持续优化统计信息和查询逻辑，让 CBO 更好地发挥作用。