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。 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。 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。 spark sql 是如何实现sql优化操作的呢？ 一张图可以概括： ? 现在sql解析的过程中完成sql语法优化，然后再根据统计代价模型来进行动态执行优化。
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. 在建表时用户可以指定date(event_time) 作为分区， Iceberg 会保证正确的数据总是写入正确的分区，而且在查询时不需要手动指定分区列，Iceberg 会自动根据查询条件来进行分区裁剪。 因此，如果可以跟踪表中的每个数据文件，分区和列级指标的主要信息，那么就可以根据数据文件的统计信息来更有效的进行Data skip。 从manifest-list清单文件列表中读取清单时，Iceberg 会将查询的分区谓词与每个分区字段的值范围进行比较，然后跳过那些没有任何范围重叠的清单文件。 snapshot-1-manifest-list.avro 回过头来，我们在来看下Iceberg在其中是如何维护分区信息的。
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谓词下推是指保持关系代数语义不变的前提下将 Filter 尽可能移至靠近数据源的位置（比如读取数据的 SCAN 阶段）来降低查询和传递的数据量（记录数）。 ? Projection Pushdown 列裁剪是 Projection Pushdown 更直观的描述方式，指在优化过程中去掉没有使用的列来降低 I / O 开销，提升性能。 Flink 1.9 开始引入了 Blink Planner，使用二进制数据结构的 BinaryRow 来表示 Record。 BinaryRow 作为 Blink Planner 的基础数据结构，带来的好处是显而易见的：首先存储上更为紧凑，去掉了额外开销；其次在序列化和反序列化上带来的显著性能提升，可根据 offset 只反序列化需要的字段 Flink SQL 借鉴了批场景下开窗求 Top-N 的语法，使用 ROW_NUMBER 语法来做流场景下的 Top-N 排序。
动态分区裁剪，其实就牵涉到谓词下推，希望在读本文之前，你已经掌握了什么叫做谓词下推执行。 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。 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实现join，这就大大增加了计算量。 spark sql 是如何实现sql优化操作的呢？ 一张图可以概括： ? 现在sql解析的过程中完成sql语法优化，然后再根据统计代价模型来进行动态执行优化。
从上面的例子可以看到，根据序列标注结果可以直接得到论元的语义角色标注结果，是一个相对简单的过程。 LSTM 是 RNN 的一种重要变种，常用来学习长序列中蕴含的长程依赖关系，这里我们就使用 LSTM 来解决 SRL 问题。 这里，我们提出一些改进，引入两个简单但对提高系统性能非常有效的特征： 谓词上下文：上面的方法中，只用到了谓词的词向量表达谓词相关的所有信息，这种方法始终是非常弱的，特别是如果谓词在句子中出现多次，有可能引起一定的歧义 于是，我们把这样的经验也添加到模型中，为每个谓词同时抽取一个「谓词上下文」片段，也就是从这个谓词前后各取 n 个词构成的一个窗口片段； 谓词上下文区域标记：为句子中的每一个词引入一个 0-1 二值变量， 本文我们以语义角色标注任务为例，介绍如何利用飞桨进行序列标注任务。本文所介绍的模型来自我们发表的论文 [5]。
先介绍 TiDB 中的逻辑算子，然后介绍 TiDB 的逻辑优化规则，包括列裁剪、最大最小消除、投影消除、谓词下推、TopN 下推等等。 Apply 这个是用来做子查询的。 列裁剪 列裁剪的思想是这样的：对于用不上的列，没有必要读取它们的数据，无谓的浪费 IO 资源。比如说表 t 里面有 a b c d 四列。 Projection 里面会裁掉用不上的列，DataSource 里面也会裁剪掉不需要使用的列。 Aggregation 算子会涉及哪些列？group by 用到的列，以及聚合函数里面引用到的列。 所以这个 Aggregation 使用到的就是 a b c d 四列。 Selection 做列裁剪时，要看它父亲要哪些列，然后它自己的条件里面要用到哪些列。 我们看一下 Join 算子是如何做谓词下推的。代码是在 plan/predicate_push_down.go 文件。 首先会做一个简化，将左外连接和右外连接转化为内连接。
EXISTS 谓词 它使用子查询来测试子查询是否计算为空集。 WHERE子句的FOR SOME谓词可用于根据一个或多个字段值的条件测试确定是否返回任何记录。 下面的示例展示了如何使用FOR SOME谓词来确定是否返回结果集: SELECT Name,Age AS AgeWithWorkers FROM Sample.Person WHERE FOR SOME 当您希望返回包含已知字面值子字符串的数据值，或包含一个或多个位于可能字符列表或范围内的字面值字符，或在已知序列中包含多个这样的子字符串时，请使用%MATCHES。 由于IRIS使用已定义的索引和其他优化来优化WHERE子句的执行，因此无法预测and和OR逻辑运算符链接的谓词的求值顺序。 因此，指定多个谓词的顺序对性能几乎没有影响。
在初次执行的时候，统计收集器收集了关于这次执行的信息，并且将一部分进入到子计划的数据行缓存起来。 优化器会确定要收集哪些统计信息，以及如何根据统计的不同值来确定计划。 如果有多个索引，其中的一些可能不会显著地减少ROWID集合，但是仍然会在查询执行期间引入可观的处理成本。自适应计划因此被用来裁剪索引，这些索引无法显著地降低过滤匹配的行数。 然而，有些查询谓词变得过于复杂，以至于无法单独依赖于基表的统计信息，而现在优化器能够用自适应统计信息来进行增补。 优化器做出使用动态统计的决定，是基于所用谓词的复杂性，和已经存在的基础统计信息，以及预期的SQL语句总执行时间。 在第二次执行，优化器使用了来自初次执行的统计信息来确定一个具有不同连接顺序的新计划。在生成执行计划的过程中对统计信息反馈的使用情况被注明于执行计划下面的备注部分。 ?
SparkSQL-DataFrame诞生 解决问题： Spark SQL 执行计划和优化交给优化器 Catalyst； 内建了一套简单的 SQL 解析器，可以不使用 HQL； 还引入和 DataFrame 下面介绍三种常见的规则：谓词下推(Predicate Pushdown) 、常量累加(Constant Folding) 、列值裁剪(Column Pruning) 。 谓词下推(Predicate Pushdown) 上图左边是经过解析后的语法树，语法树中两个表先做join，之后在使用age>10进行filter。 SparkPlanner模块：转化为物理执行计划 根据上面的步骤，逻辑执行计划已经得到了比较完善的优化，然而，逻辑执行计划依然没办法真正执行，他们只是逻辑上可行，实际上Spark并不知道如何去执行这个东西 总结：整体执行流程图 四、Catalyst 的两大优化 这里在总结下Catalyst优化器的两个重要的优化。 1. RBO：基于规则的优化 优化的点比如：谓词下推、列裁剪、常量累加等。
要锁定和解锁互斥锁，请使用 pthread_mutex_lock 和 pthread_mutex_unlock 函数。 列表 4-2 显示了初始化和使用POSIX线程互斥锁所需的基本代码。 以下示例演示如何使用NSLock对象来协调可视化显示器的更新，该显示器的数据由多个线程计算。如果线程无法立即获取锁，它只需继续计算，直到它能够获取锁并更新显示器。 在非递归情况下，您也可以同样使用它来调用其语义要求它们也接受锁的函数。 这里有一个简单的递归函数的例子，它通过递归获取锁。 清单4-3显示了一个代码片段，演示等待一个NSCondition对象的事件序列。 这是一个开篇，接下来的篇章，我们将对开发中使用的锁进行详细的讲解和分析。大家，加油！！ 最后 ： 有关如何使用锁的信息，请参阅使用锁。
FOR SOME %ELEMENT - 带有%VALUE或%KEY谓词子句的列表元素比较条件。%value必须与列表中至少一个元素的值匹配。%key必须小于或等于列表中的元素数。 当希望返回包含已知子字符串的文字字符或包含已知序列中的多个已知子字符串的数据值时，请使用LIKE。LIKE使用其目标的排序规则进行字母大小写比较。 如果希望返回的数据值包含已知子字符串的文字字符，或包含一个或多个落在可能字符列表或范围内的文字字符，或按已知序列包含多个这样的子字符串，请使用%Matches。 根据定义，它不能通过所有布尔测试：没有值等于NULL，没有值不等于NULL，没有值大于或小于NULL。即使NULL=NULL也不能作为谓词。 但是，LIKE谓词可以使用通配符来匹配嵌入在字符串中的子字符串。 LIKE使用字段的默认排序规则，默认情况下不区分大小写。
提问：对于一个与或图如何引入附加节点，使得后继问题的每个集合能够聚集在它们各自的父辈节点之下。 2.3.2 谓词公式 1、谓词合适公式的定义 在谓词演算中合适公式的递归定义如下： (1) 原子谓词公式是合适公式。 (2) 若A为合适公式，则～A也是一个合适公式。 要在语义网络中进行这种转换需要引入附加节点。 举例：用”Liming is a man”的语义网络和谓词逻辑表示说明谓词逻辑与语义网络的等效性。 2.5.3 过程 语义网络、框架和剧本等知识表示方法，均是对知识和事实的一种静止的表达方法，是知识的一种显式表达形式。而对于如何使用这些知识，则通过控制策略来决定。 大多数实用系统必须同时使用许多框架，并可把它们联成一个框架系统。框架表示已获广泛应用，然而并非所有问题都可以用框架表示。 剧本是框架的一种特殊形式，它使用一组槽来描述事件的发生序列。
标准库算法所使用的谓词分为两类：一元谓词（unary predicate，只接受单一参数）和二元谓词（binary predicate，接受两个参数）。 接受谓词的算法对输入序列中的元素调用谓词，因此元素类型必须能转换为谓词的参数类型。 在lambda忽略参数列表时表示指定一个空参数列表，忽略返回类型时，lambda可根据函数体中的代码推断出返回类型。 3.lambda的常见用法 （1）lambda函数和STL lambda函数的引入为STL的使用提供了极大的方便。 因为编译器有可能使用”循环展开“来加速执行过程。 ---- 参考文献 [1]Stanley B.
SQL命令 HAVING（二） In和%INLIST谓词 IN谓词用于将值与一系列非结构化的项进行匹配。 %INLIST谓词是 IRIS扩展，用于将值与列表结构的元素进行匹配。 下面的例子使用%INLIST来匹配一个字符串值到FavoriteColors列表字段的元素: SELECT Name,FavoriteColors FROM Sample.Person HAVING HAVING子句的FOR SOME谓词决定是否根据一个或多个字段值的条件测试返回结果集。 HAVING FavoriteColors IS NOT NULL ORDER BY FavoriteColors EXISTS 谓词 它使用子查询来测试子查询是否计算为空集。 当希望返回包含已知字面值子字符串的数据值，或包含一个或多个位于可能字符列表或范围内的字面值字符，或在已知序列中包含多个这样的子字符串时，请使用%MATCHES。
Dataset 引入 Spark在Spark 1.3版本中引入了Dataframe，DataFrame是组织到命名列中的分布式数据集合，但是有如下几点限制： 编译时类型不安全：Dataframe API 在数据集的核心 API是一个称为编码器的新概念，它负责在JVM对象和表格表示之间进行转换。表格表示使用Spark内部Tungsten二进制格式存储，允许对序列化数据进行操作并提高内存利用率。 所以在实际项目中建议使用Dataset进行数据封装，数据分析性能和数据存储更加好。 面试题：如何理解RDD、DataFrame和Dataset ? 首先, SparkSQL 大部分情况用于处理结构化数据和半结构化数据, 所以 SparkSQL 可以获知数据的 Schema, 从而根据其 Schema 来进行优化。 列值裁剪 Column Pruning, 在谓词下推后, people 表之上的操作只用到了 id 列, 所以可以把其它列裁剪掉, 这样可以减少处理的数据量, 从而优化处理速度 还有其余很多优化点, 大概一共有一二百种
此外，可以根据实际需要的不同在循环神经网络的隐层上连接其它层。 序列标注任务一般都会采用BIO表示方式来定义序列标注的标签集，我们先来介绍这种表示方法。在BIO表示法中，B代表语块的开始，I代表语块的中间，O代表语块结束。 从上面的例子可以看到，根据序列标注结果可以直接得到论元的语义角色标注结果，是一个相对简单的过程。 这里，我们提出一些改进，引入两个简单但对提高系统性能非常有效的特征： 谓词上下文：上面的方法中，只用到了谓词的词向量表达谓词相关的所有信息，这种方法始终是非常弱的，特别是如果谓词在句子中出现多次，有可能引起一定的歧义 于是，我们把这样的经验也添加到模型中，为每个谓词同时抽取一个“谓词上下文” 片段，也就是从这个谓词前后各取n个词构成的一个窗口片段； 谓词上下文区域标记：为句子中的每一个词引入一个0-1二值变量，表示它们是否在
stable_sort来保持等长元素间的字典序 stable_sort(v.begin(),v.end(),isShorter); print(v); } 向算法传递函数 算法谓词 算法谓词即标准库算法传递的参数 , 可以指定算法的操作，它是一个可以调用的表达式，其返回结果是一个能用作条件的值 接受谓词参数的算法对输入序列中的元素调用谓词。 因此元素类型必须能转换成谓词的参数类型 标准库算法所使用的谓词分为两类： 1.一元谓词：它们只接受一个参数 2.二元谓词：它们接受两个参数 //定制操作，按照长度重新排vector bool isShorter 如果函数返回一个lambda，则与函数不能返回一个局部变量类似，此lambda也不能包含引用捕获 使用&、=进行隐式捕获 我们可以让编译器根据lambda体中的代码来推断我们要使用哪些变量 &告诉编译器采用引用捕获方式 lambda不能使用所在函数中的变量。一个lambda只有捕获变量后才能使用它们 [names] names是一个逗号分隔的名字列表，这些名字都是lambda所在函数的局部变量。
1.2决策树的构造 （1）信息增益和划分数据集 划分数据集的大原则是：将无序的数据变得更加有序。划分数据集可以根据数据的多个属性来划分，那根据哪个属性来划分是最好的？ （2）递归构建决策树 构造决策树其工作原理如下：得到原始数据集，然后采用递归思想多次基于最好的属性值来划分数据集，得到决策树。 使用小数据集，我们就可以利用构造的决策树学到很多知识，如眼科医生是如何判断患者需要佩戴的镜片类型；一旦理解了决策树的工作原理，我们甚至可以帮助人们去判断需要佩戴的镜片类型。 【2】strip()——用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格或换行符）或字符序列。 注意：该方法只能删除开头或是结尾的字符，不能删除中间部分的字符。 为了解决过度匹配问题，我们可以裁剪决策树，去掉一些不必要的叶子节点，即如果叶子节点只能增加少许信息，则可以删除该节点，并将它归入到其他叶子节点中。
目前社区做Spark on HBase主要会做以下三方面的功能和优化：支持Spark SQL、Dataset、DataFrame API，支持分区裁剪、列裁剪、谓词下推等优化，Cache HBase的Connections 下面我们从Spark和HBase的部署层面以及执行层面来看如何用Spark来分析HBase上的数据。 下面将介绍一下相关的优化：分区裁剪、谓词下推、列裁剪。分区裁剪：只去访问需要扫描数据的region，且扫描最少的数据。列裁剪：只去Scan需要的列出来。 Spark SQL的Datasource，然后做列裁剪、分区裁剪、谓词下推这些优化来提高性能。 在HBase存储层面，HBase原始的存储有Memstore以及HFile，也会引入parquet/ORC来提高性能，同时Spark Runtime也会去直接分析Hfile以及Memstore。
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