由于上面的限制和问题， Spark SQL 内置的数据源实现（如 Parquet，JSON等）不使用这个公共 DataSource API。 相反，他们使用内部/非公共的接口。...能够传播物理分区信息和其他的一些信息而不破坏向后的兼容性。例如，统计，索引和排序。这些可以被 Spark 用来优化查询。...例如，Parquet 和 JSON 支持 schema 的演进，但是 CSV 却没有。 所有的数据源优化，如列剪裁，谓词下推，列式读取等。...但是，这 2 个概念在 Spark 中已经广泛使用了，例如 DataFrameWriter.partitionBy 和 像 ADD PARTITION 的DDL语法。...分桶可能不是唯一可以进行预分区的技术，DataSource API v2包含哈希分区下推。
下面我们就微博的feed推拉(push,pull)模式做一下探讨，并提出新的时间分区拉模式。 ...图三：微博整体结构 图中展示了微博的整体数据流程，先了解下整体的数据结构，没有涉及到followers等的推拉模式处理。下面我们再看下推模式（push）： ? ...试想，一个大量用户的微薄系统通过使用推模式，是不是会产生非常惊人的数据呢？ 下面看下拉模式（pull） ? ...图五：拉模式(pull)-改进（时间分区拉模式） 拉模式的改进主要是在feeds的存储上，使用按照时间进行分区存储。分为最近时间段（比如最近一个小时），近期的，比较长时期等等。...上面介绍的推模式和拉模式都有各自的特点，个人觉得时间分区拉模式弥补了图四的拉模式的很大的不足，是一个成本比较低廉的解决方案。当然，时间分区拉模式也可以结合推模式，根据某些特点来增加系统的性能。 B.
值得一提的是，在Spark 1.3当中，Spark SQL终于从alpha阶段毕业，除了部分developer API以外，所有的公共API都已经稳定，可以放心使用了。...Spark SQL外部数据源API的一大优势在于，可以将查询中的各种信息下推至数据源处，从而充分利用数据源自身的优化能力来完成列剪枝、过滤条件下推等优化，实现减少IO、提高执行效率的目的。...图4：Hadoop MR、Python RDD API、Python DataFrame API代码示例 除此以外，Spark SQL还针对大数据处理中的一些常见场景和模式提供了一些便利的工具，使得用户在处理不同项目中重复出现的模式时可以避免编写重复或高度类似的代码...图5：Spark对不规整JSON数据的处理 上图展示了Spark SQL对三条不规整的个人信息JSON记录进行整理和schema推导的过程。...在使用Python RDD API时，Python VM和JVM之间需要进行大量的跨进程数据交换，从而拖慢了Python RDD API的速度。
所以尽管parquet文件里保存了max和min值可以用于进一步的过滤（即谓词下推），但是Hive却无法使用。 3....在讲Iceberg前我们先来说下Spark是如何实现谓词下推的： 在SparkSQL优化中，会把查询的过滤条件，下推到靠近存储层，这样可以减少从存储层读取的数据量。...其次在真正读取过滤数据时，Spark并不自己实现谓词下推，而是交给文件格式的reader来解决。...（Spark在3.1 支持avro, json, csv的谓词下推） 相比于Spark, Iceberg会在snapshot层面，基于元数据信息过滤掉不满足条件的data file。...这一点和Spark实际是类似的，但是作为存储引擎的Iceberg，他使用了parquet更偏底层的ParquetFileReader接口，自己实现了过滤逻辑。
在12.2的分区新特性中引入了只读分区的特性，可以帮助我们将某些分区的数据进行静态化保护。...以下测试首先将数据表置为READ ONLY模式，对部分分区设置为READ WRITE的读写模式： drop table YHEM_ODS; CREATE TABLE YHEM_ODS (oid number...读写分区可以自有的进行数据变更： ? 最后可以查询这些分区的数据： ? 分区的属性可以通过modify语句进行在线修改。...在官方手册上有如下的范例，对表、分区和子分区都做出了设置，初始状态全表设置为读写，部分分区设置为只读状态： CREATE TABLE orders_read_write_only ( order_id...，将有助于我们深入和灵活的去使用Oracle数据库。
Netflix的数据湖原先是借助Hive来构建，但发现Hive在设计上的诸多缺陷之后，开始转为自研Iceberg。使用hive面临的问题如下： 海量分区操作耗时。...元数据分属MySQL和HDFS管理，写入操作本身的原子性难以保证； Hive Metastore没有文件级别的统计信息，这使得filter只能下推到partition级别，对上层分析性能损耗。...Iceberg功能特性 模式演化：支持添加，删除，更新或重命名，并且没有副作用 隐藏分区：可以防止导致错误提示或非常慢查询的用户错误 分区布局演变：可以随着数据量或查询模式的变化而更新表的布局 快照控制...：可实现使用完全相同的表快照的可重复查询，或者使用户轻松检查更改 版本回滚：使用户可以通过将表重置为良好状态来快速纠正问题 快速扫描数据：无需使用分布式SQL引擎即可读取表或查找文件 数据修剪优化：使用表元数据使用分区和列级统计信息修剪数据文件...支持的功能如下所示： 2.3.2 Spark iceberg使用Apache Spark的DataSourceV2 API实现数据源和目录实现。
例如阿里云 ADB [5]，对于 cardinality 较小的，可以做 bitmap 索引，多个条件下推使用 and/or。倒排索引也是可选的，需要在空间和性能上有所折中，还可以支持全文检索。...由 AST 到关系代数表达式，可以使用 visitor 模式遍历。下一章节谈优化器，本节聚焦在物理执行计划后的执行阶段。 OLAP 数据建模分类 ROLAP 和 MOLAP。...第一类是基于离线计算引擎，例如 Hive on MR，Spark SQL，阿里云 MaxCompute，支持超大规模的数据，进行了容错保证，多个 stage 落盘 (spill to disk)，使用...pushdown 的 filter 执行，aggregation 下推后还可以使用 SIMD 指令加速聚合。...一些常见的规则包括分区裁剪 (Partition Prune)、列裁剪、谓词下推 (Predicate Pushdown)、投影下推 (Projection Pushdown)、聚合下推、limit 下推
本文主要讲讲，spark 3.0之后引入的动态分区裁剪机制，这个会大大提升应用的性能，尤其是在bi等场景下，存在大量的where条件操作。...当然，假设数据源能直接下推执行就更好了，下推到数据源处，是需要有索引和预计算类似的内容。...假如表按照day_of_week字段分区，那sql应该是将filter下推，先过滤，然后在scan。 ? 这就是传统数据库存在索引及预计算的时候所说的谓词下推执行。...2.动态分区裁剪场景 Spark 3.0的分区裁剪的场景主要是基于谓词下推执行filter(动态生成)，然后应用于事实表和维表join的场景。...想一想，由于where条件的filter是维表Date的，spark读取事实表的时候也是需要使用扫描的全表数据来和维表Date实现join，这就大大增加了计算量。
例如阿里云ADB[5]，对于cardinality较小的，可以做bitmap索引，多个条件下推使用and/or。倒排索引也是可选的，需要在空间和性能上有所折中，还可以支持全文检索。...由SQL到AST的过程，类库和工具较多，C++可用Lex/Yacc，Java可用JavaCC/ANTLR，也可以自己手写实现。由AST到关系代数表达式，可以使用visitor模式遍历。...的filter执行，aggregation下推后还可以使用SIMD指令加速聚合。...一些常见的规则包括分区裁剪（Partition Prune）、列裁剪、谓词下推（Predicate Pushdown）、投影下推（Projection Pushdown）、聚合下推、limit下推、sort...不仅限于结构化数据，半结构化、非结构化的数据分析也逐渐在OLAP中应用，包括向量检索，JSON、ARRAY检索等。 软硬一体化。
Spark重点难点系列： 《【Spark重点难点01】你从未深入理解的RDD和关键角色》 《【Spark重点难点02】你以为的Shuffle和真正的Shuffle》 《【Spark重点难点03】你的数据存在哪了...下面我来告诉大家这些是怎么分类的： 在分布式环境中，Spark支持两类数据分发模式:Shuffle和Broadcast。...因此，从数据分发模式的角度出发，数据关联可以分为Shuffle Join和Broadcast Join这两大类。...上面的2种分发模式和3种实现机制的笛卡尔积，就构成了Spark支持的5种Join策略。(图中白色BroadCast SMJ不支持)。 如图所示： 这五种关联机制，Spark会怎么选择呢？...HJ 的计算分为两个阶段，分别是 Build 阶段和 Probe 阶段。在 Build 阶段，在基表之上，算法使用既定的哈希函数构建哈希表。
SparkSql 中外连接查询中的谓词下推规则 动态分区裁剪比谓词下推更复杂点，因为他会整合维表的过滤条件，生成filterset，然后用于事实表的过滤，从而减少join。...当然，假设数据源能直接下推执行就更好了，下推到数据源处，是需要有索引和预计算类似的内容。...2.动态分区裁剪场景 Spark 3.0的分区裁剪的场景主要是基于谓词下推执行filter(动态生成)，然后应用于事实表和维表join的场景。...如果存在分区表和维表上的filter，则通过添加dynamic-partition-pruning filter来实现对另一张表的动态分区修剪。...想一想，由于where条件的filter是维表Date的，spark读取事实表的时候也是需要使用扫描的全表数据来实现join，这就大大增加了计算量。
Spark SQL支持灵活的读和写Parquet文件，并且对parquet文件的schema可以自动解析。..._import spark.implicits._ val peopleDF = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")...所有内置的文件源(Text/CSV/JSON/ORC/Parquet)都支持自动的发现和推测分区信息。...，Spark SQL为了较好的性能会使用自己默认的parquet格式而不是采用hive SerDe。...spark.sql.parquet.filterPushdown 默认是true。设置为true代表开启parquet下推执行优化。
_import spark.implicits._ val peopleDF = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")//...所有内置的文件源(Text/CSV/JSON/ORC/Parquet)都支持自动的发现和推测分区信息。...，Spark SQL为了较好的性能会使用自己默认的parquet格式而不是采用hive SerDe。...spark.sql.parquet.filterPushdown 默认是true。设置为true代表开启parquet下推执行优化。...如果spark sql要以parquet输出并且结果会被不支持新格式的其他系统使用的话，需要设置为true。
相对于 MapReduce 的批处理计算，Spark 可以带来上百倍的性能提升，因此它成为继 MapReduce 之后，最为广泛使用的分布式计算框架。...表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区或者多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区。 宽依赖：父RDD的每个partition都可能对应多个子RDD分区。...当不能确定一个属性字段的类型或者没能够与输入表进行匹配时，称之为未处理的。Spark SQL使用Catalyst的规则以及Catalog对象(能够访问数据源的表信息)来处理这些属性。...逻辑优化阶段使用基于规则的优化策略，比如谓词下推、投影裁剪等。经过一些列优化过后，生成优化的逻辑计划Optimized Logical Plan。...在物理计划阶段，Spark SQL会将优化的逻辑计划生成多个物理执行计划，然后使用Cost Model计算每个物理计划的成本，最终选择一个物理计划。
二是使用者可能使用了多个专门的数据引擎，例如使用了ES、Spark、Druid.那么使用者很可能会有在异构数据源上支持查询以及查询优化的需求。 Apache Calcite就是为解决这些问题而设计的。...Calcite优化器能对这些属性进行推理和探索以发现不必要的运算符。例如如果sort运算符的输入已经是有序的，那么这个sort运算符就可以删掉。...另外，上图的sql查询还包括filter,这个运算符根据适配器的规则被下推到splunk。对join来说，一个可能的实现是使用Spark作为外部引擎。...Join转化为spark convention，他的输入是从jdbc-mysql和splunk到spark convention的converters运算符。...下推sort到cassandra的规则必须符合两个条件： 1） 对表的查询过滤后只会到一个分区中（因为行在一个分区中是有序的） 2） Cassandra的分区排序和要求的排序有相同的前缀 若要符合这两个条件
3.1、缺陷及改进 3.1.1、limit 未下推到存储层 上述 limit 相关的 rules，并没有把 limit 下推到存储，这样并不会减少最初生成的 RDD 返回的各个分区对应的数据量，在我们的应用场景总中...jobs 效果：http://gitlab.alipay-inc.com/spark/spark/merge_requests/217 3.2、收益 虽然上述 rules 没有将 limit 下推到存储...，但也将 limit 下推到相对更底层的 plan，这使得要基于该 plan 做的操作拉取和处理的数据量更小（如 LimitPushdown、CombineLimits 例子中展示） 四、下推 limit...到存储 下推到存储在 plan 层目的是让最开始生成的 RDD 各分区包含尽量少的数据，对于 limit 来说就是要让最开始的 RDD 的各分区至多包含 limit n 条记录。...] ） 分区表: 各分区及其对应的过滤后的文件列表 非分区表：没有分区值的单个分区及其文件列表 4.1.2.2、使用 readFile 函数变量 create rdd 根据是否是 bucket 表会调用
执行插入/更新/ upsert /删除 谓词下推 Kudu和Spark SQL之间的模式映射 到目前为止，我们已经听说过几个上下文，例如SparkContext，SQLContext，HiveContext...， SparkSession，现在，我们将使用Kudu引入一个KuduContext。...kuduContext.tableExists(TABLE_NAME)) { //构建创建表的表结构信息,就是定义表的字段和类型 val schema: StructType...你会注意到在指定组成范围分区列的列名列表时我们调用“asJava”方 法。...创建表后，通过将浏览器指向http//master主机名:8051/tables 来查看Kudu主UI可以找到创建的表，通过单击表ID，能够看到表模式和分区信息。
转自：vivo互联网技术 作者：李勇 1.SparkSql SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理...大家可以自行采用上边的分步法分析谓词下推和不下推时的查询结果，得到的结果是相同的。我们来看看上边不能下推时出现的情况在这种查询里会不会出现。...4.3.分区表使 用OR连 接过滤条件 如果两个表都是分区表，会出现什么情况呢？我们先来看如下的查询： ? 此时左 表和右 表都不再是普通的表，而是分区表，分区字段是pt，按照日期进行数据分区。...SparkSql在这里 使用了一种叫做“分区裁剪”的优化手段，即把分区并不看做普通的过滤条件，而是使用了“一刀切”的方法，把不符合查询分区条件的目录直接排除在待扫描的目录之外。...我们知道分区表在HDFS上是按照目录来存储一个分区的数据的，那么在进行分区裁剪时，直接把要扫描的HDFS目录通知Spark的Scan操作符，这样，Spark在进行扫描时，就可以直接咔嚓掉其他的分区数据了
摘要 Apache Hudi除了支持insert和upsert外，还支持bulk_insert操作将数据摄入Hudi表，对于bulk_insert操作有不同的使用模式，本篇博客将阐述bulk_insert...特别是记录键具有某种排序（时间戳等）特征，则排序将有助于在upsert期间裁剪大量文件，如果数据是按频繁查询的列排序的，那么查询将利用parquet谓词下推来裁剪数据，以确保更低的查询延迟。...不同模式 3.1 GLOBAL_SORT（全局排序） 顾名思义，Hudi在输入分区中对记录进行全局排序，从而在索引查找过程中最大化使用键范围修剪的文件数量，以便提升upsert性能。...3.2 PARTITION_SORT（分区排序） 在这种排序模式下将对给定spark分区内的记录进行排序，但是给定的spark分区可能包含来自不同表分区的记录，因此即使我们在每个spark分区内进行排序...，也可能会在产生大量文件，因为给定表分区的记录可能会分布在许多spark分区中。
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