同时,我们可以看到一个额外的指标,即"dynamic partition pruning time",它表明该查询应用了DPP。 DDP的底层原理 动态分区裁剪功能在Spark SQL中主要通过两个规则实现:一个是逻辑计划优化器规则PartitionPruning,另一个是Spark planner规则PlanDynamicPruningFilters,下面重点介绍这两个规则。 PartitionPruning规则 PartitionPru...
只有该逻辑计划是HadoopFsRelation类型且存在partition列的时候,才返回该逻辑计划如果join左边逻辑计划满足getPartitionTableScan,且join的类型是innerjoin/leftSemi/RightOuter,且该join右边逻辑计划不是一个流且存在比如> <这种的filter, 才会在左边逻辑计划插入一个DynamicPruningSubquery的父节点,但是插入该节点还有两个条...
Join 类型必须是 INNER, LEFT SEMI (左表是分区表), LEFT OUTER (右表是分区表), or RIGHT OUTER (左表是分区表)。 满足上面的条件也不一定会触发动态分区裁减,还必须满足 spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.useStats 和 spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.fallbackFilterRatio 两个参数综合评...
spark 3.x引入了动态分区裁剪,在 spark 的动态分区裁剪上(Dynamic partition pruning)-逻辑计划我们提到在逻辑计划阶段会加入DynamicPruningSubquery,今天我们分析一下在物理阶段怎么对DynamicPruningSubquery进行优化以及实现的 分析 直接转到PlanDynamicPruningFilters的apply方法: override def apply(plan: SparkPlan): Spark...
从数据源读取的统计中，可见读取数据量大幅减少，只扫描了100个分区中的10个和800个文件中的80个。同时，"dynamic partition pruning time"指标表明应用了DPP。DDP的底层原理 动态分区裁剪在Spark SQL中主要通过两个关键规则实现：PartitionPruning和PlanDynamicPruningFilters。PartitionPruning规则在SparkOptimizer...
spark 3.x引入了动态分区裁剪,在spark 的动态分区裁剪上(Dynamic partition pruning)-逻辑计划我们提到在逻辑计划阶段会加入DynamicPruningSubquery,今天我们分析一下在物理阶段怎么对DynamicPruningSubquery进行优化以及实现的 分析 直接转到PlanDynamicPruningFilters的apply方法: ...
时候自动将 Filter 算子下推到数据源,也就是在 Scan 前进行了 Filter 操作,将 day_of_week = 'Mon' 的数据全部拿出来,其他数据不需要的拿出,这样 Spark SQL 中处理的数据就变少了,整个 SQL 的查询数据就会变快,这一切都是编译的时候(compile time)进行的,所以这个叫做静态分区裁剪(Static Partition Pruning...
{ partScan = getPartitionTableScan(r, right) if (partScan.isDefined && canPruneRight(joinType) && hasPartitionPruningFilter(left) ) { val hasBenefit = pruningHasBenefit(r, partScan.get, l, left) newRight = insertPredicate(r, newRight, l, left, leftKeys, hasBenefit) } } case _ =>...
1. spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled 是什么 spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled 是一个布尔类型的配置参数,用于控制 Spark SQL 查询优化器是否启用动态分区裁剪功能。动态分区裁剪是一种优化技术,旨在减少在执行 join 操作时扫描的不必要的数据分区,从而提高查询性能。 2. spark.sql...
In Apache Spark, dynamic partition pruning is a capability that combines both logical and physical optimizations to find the dimensional filter, ensures that the filter executes only once on the dimension side, and then applies the filter directly to the scan of the table which speeds up queries...