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 PartitionPruning规则被添加到SparkOptimizer中的一个默认批次中,这样它就会在逻辑计划优化阶段被应用。PartitionPruning规则在应用...
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...
要启用动态分区裁剪需要将spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled参数设置为 true(默认),其他相关参数: spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.useStats:true(默认),When true, distinct count statistics will be used for computing the data size of the partitioned table after dynamic partition ...
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...
// there should be a partitioned table and a filter on the dimension table, // otherwise the pruning will not trigger var partScan = getPartitionTableScan(l, left) if (partScan.isDefined && canPruneLeft(joinType) && hasPartitionPruningFilter(right)) { val hasBenefit = pruningHasBenefit(...
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: ...
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...
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...
[18], etc. Given a query datasetUand an object datasetIin high-dimensional space, a kNN join query returns the kNN ofALLobjects in datasetUfrom datasetI. For example, social media platforms like YouTube, Netflix, Twitter, Facebook, and others use kNN join to represent people and content...
DynamicPartitionPruning也是一个运行时的动态优化方法,简单来说就是我们可以通过Query的某些分支的中间结果来避免不必要的partition读取,这种方法是无法通过编译期推测出来的,只能在运行时根据结果来判断,这种方法对数据仓库的star-schema效果非常明显,在TPC-DS获得了非常明显的加速,可以加速2-18倍。 2020-12-28 13:48...