Spark SQL Catalyst源码分析之Optimizer MetastoreRelation default, src, None优化后:其实filter也可以表达为一个复杂的boolean表达式[java] view plain copy...,来对语法树进行优化,优化逻辑计划节点(Logical Plan)以及表达式(Expression),也是转换成物理执行计划的前置。如下图:一、Optimizer Optimizer这个类是在 ...
获得Optimized LogicalPlan,获得优化后的逻辑执行计划lazy val optimizedPlan: LogicalPlan =optimizer(withCachedData)//TODO: Don't just pick the first one...//用SparkPlanner,对Optimizer生成的Optimized LogicalPlan,创建一个SparkPlanlazy val sparkPlan: SparkPlan ={...
优化(Optimizer) 和Analyzer类似,Optimizer也是继承自RuleExecutor[LogicalPlan],所有和前一篇的套路是一样的,在batches中定义好优化规则,然后通过RuleExecutor的execute(plan: TreeType)方法来顺序执行规则。Optimizer还有一个子类SparkOptimizer,SparkOptimizer里面定义了四个规则加一个外部规则,可支持用户自己扩展规则。 Optimi...
一、Optimizer Optimizer这个类是在catalyst里的optimizer包下的唯一一个类。Optimizer的工作方式事实上相似Analyzer,由于它们都继承自RuleExecutor[LogicalPlan],都是运行一系列的Batch操作: Optimizer里的batches包括了3类优化策略:1、Combine Limits 合并Limits2、ConstantFolding 常量合并3、Filter Pushdown 过滤器下推,每...
其实经过Analyzer LogicalPlan是可以直接很好表示一条SQL转换为的解析算子。但是其实实际场景中远远不是我们看到的这样,肯定是要需要优化这些算子,其实就优化SQL,而这种优化的过程就是今天学习的Optimizer解析。其实Spark开源的社区在做Optimizer时候也是很多是行业经验做的通用的优化。
SparkSQL多年来的性能优化集中在Optimizer和Runtime两个领域。前者的目的是为了获得最优的执行计划,后者的目的是针对既定的计划尽可能执行的更快。相比于Runtime,Optimizer是更加通用的、跟实现无关的优化。无论是Java世界(Spark, Hive)还是C++世界(Impala, MaxCompute),无论是Batch-Based(Spark, Hive)还是MPP-Based...
如下图所示,sql语句被语法解析(SQL AST)成查询计划,或者我们通过Dataset/DataFrame提供的APIs组织成查询计划,查询计划分为两大类:逻辑计划和物理计划,这个阶段通常叫做逻辑计划,经过语法分析(Analyzer)、一系列查询优化(Optimizer)后得到优化后的逻辑计划,最后被映射成物理计划,转换成RDD执行。
一条SQL语句生成执行引擎可识别的程序,就离不开解析(Parser)、优化(Optimizer)、执行(Execution)这三大过程。而Catalyst优化器在执行计划生成和优化的工作时候,它离不开自己内部的五大组件,如下所示: Parser模块:将SparkSql字符串解析为一个抽象语法树/AST。
Optimizer的主要职责是将Analyzer给Resolved的Logical Plan根据不同的优化策略Batch,来对语法树进行优化,优化逻辑计划节点(Logical Plan)以及表达式(Expression),也是转换成物理执行计划的前置。如下图: 一、Optimizer Optimizer这个类是在catalyst里的optimizer包下的唯一一个类,Optimizer的工作方式其实类似Analyzer,因为它们都...
This optimization optimizes joins when using INTERSECT. With Amazon EMR 5.26.0, this feature is enabled by default. With Amazon EMR 5.24.0 and 5.25.0, you can enable it by setting the Spark propertyspark.sql.optimizer.distinctBeforeIntersect.enabledfrom within Spark or when creating clusters. ...