谓词下推 基本概念：谓词下推（predicate pushdown）属于逻辑优化。优化器可以将谓词过滤下推到数据源，从而使物理执行跳过无关数据。...说白了，就是把查询相关的条件下推到数据源进行提前的过滤操作，之所以这里说是查询相关的条件，而不直接说是where 后的条件，是因为sql语句中除了where后的有条件外，join时也有条件。...join中条件和join后条件 [1505293666375_5396_1505293666580.jpg] 那么这两类不同的条件，在外连接查询中是否都会下推呢？...不是的，是否下推是遵循一定规则的，对于左连接查询，可以归纳为下表： 左表 右表 Join中条件 不下推 下推 Join后条件 下推 不下推 3....，流程如下： 左表id为2的行，在右表中能join上，则连接结果如下： LT.id LT.value RT.value 2 two two 可见，条件下推过滤了左表整整50%的数据，相当牛叉，虽然只有两条
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，提供的DSL可以直接使用scala...，那么就会把过滤交给底层数据源来完成，这就是SparkSql中的谓词下推（至于哪些数据源能高效完成数据的过滤以及SparkSql是又如何完成高效数据过滤的则不是本文讨论的重点）。...外连接查询和连接条件 外连接查询(outter join)，分为左外连接查询、右外连接查询以及全外连接查询，全外连接使用的场景不多，所以本文重点讨论的是左连接查询和右连接查询。...而上边提到的谓词下推能否在两类条件中使用，在SparkSql中则有特定的规则，以左外连接查询为例，规则如下： ? 接下来对这个表格中的规则进行详细的分析。...此时再和右表进行左连接，左表id为2的行，在右表中能找到id为2的行，则连接结果如下： ? 可见，条件下推过滤了左表整整50%的数据，相当牛叉，虽然只有两条。
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...2.连接查询和连接条件 Sql中的连接查询(join)，主要分为内连接查询 (inner join)、外连接查询 (outter join)和半连接查询 (semi join)，具体的区别可以参考wiki...那么谓 词 下 推第二层含义，即何时完 成数 据过滤则一般是在指连接查询中，是先对单表 数 据进行过 滤再和其他表连 接还是在先把多表进行连接再对连 接后的临 时表进 行过滤 4.内连接查询中的谓词下推规则...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。...但是如果按照我们在2中的分析，使用OR连 接两 表的过滤条件，又不能随意的进行谓词下推，那要如何处理呢？
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，提供的DSL可以直接使用scala...2.连接查询和连接条件 Sql中的连接查询(join)，主要分为内连接查询(inner join)、外连接查询(outter join)和半连接查询(semi join)，具体的区别可以参考wiki的解释...那么谓词下推第二层含义，即何时完成数据过滤则一般是在指连接查询中，是先对单表数据进行过滤再和其他表连接还是在先把多表进行连接再对连接后的临时表进行过滤，则是本系列文章要分析和讨论的重点。...4.内连接查询中的谓词下推规则 假设我们有两张表，表结构很简单，数据也都只有两条，但是足以讲清楚我们的下推规则，两表如下，一个lefttable,一个righttable： ?...但是如果按照我们在2中的分析，使用OR连接两表的过滤条件，又不能随意的进行谓词下推，那要如何处理呢？
在《SparkSql连接查询中的谓词下推处理（一）》中，我们介绍了一些基本的概念，并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析。...本篇文章要介绍的是--外连接查询中的谓词下推规则，这相比内连接中的规则要复杂一些，不过使用简单的表格来进行分析也是可以分析清楚的。先上表： ? 我们以左外连接查询为例，先总结规矩如下: ?...这是一个非相关子查询，即完全可以先完成子查询，再完成父查询，子查询在查询过程中和外部查询没有关联关系。 2.左表join中条件不下推 查询语句如下： ?...下期预告：《存储引擎们都是如何完成高效数据过滤的？》 在本系列文章中，我们知道了分布式SQL中的一些谓词下推规则。...在下一个系列文章中，我们就重点聊聊谓词下推到存储引擎或者数据源后，是如何完成高效的数据过滤的？
产生了问题： 因为 Shark 执行计划的生成严重依赖 Hive，想要增加新的优化非常困难； Hive 是进程级别的并行，Spark 是线程级别的并行，所以 Hive 中很多线程不安全的代码不适用于 Spark...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...这样的 DSL API，完全可以不依赖任何 Hive 的组件。...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。...谓词下推就是将过滤操作下推到join之前进行，之后再进行join的时候，数据量将会得到显著的减少，join耗时必然降低。
优化过程也是通过一系列的规则来完成，常用的规则如谓词下推（Predicate Pushdown）、列裁剪（Column Pruning）、连接重排序（Join Reordering）等。...，完成合并、列裁剪和谓词下推等优化工作后生成优化的逻辑计划（Optimized Logical Plan）。...▲ Predicate Pushdown（谓词下推），Filter 下推到 Scan 的位置，将符合条件的数据筛选出来后再进行 join 操作，减少操作的数据量 ▲ Column Pruning（列裁剪...这就使得 Spark SQL 得以洞察更多的结构信息，从而对藏于 DataFrame 背后的数据源以及作用于 DataFrame 之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。...DataFrame 除了提供了比 RDD 更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化，比如谓词下推、列裁剪等。
在上节课中我们讲解了Spark SQL的来源，Spark DataFrame创建的方式以及常用的算子。...Spark SQL的关联 你大概从茫茫多的网上博客中可以看到Spark SQL支持的Join有哪几种？...一般来说，驱动表的体量往往较大，在实现关联的过程中，驱动表是主动扫描数据的那一方。 Nested Loop Join会使用外、内两个嵌套的for循环，来依次扫描驱动表与基表中的数据记录。...： 谓词下推 Predicate Pushdown, 将 Filter 这种可以减小数据集的操作下推, 放在 Scan（表） 的位置, 这样可以减少操作时候的数据量 列值裁剪 Column Pruning..., 在谓词下推后,可以把表中没有用到的列裁剪掉, 这样可以减少处理的数据量, 从而优化处理速度 由逻辑执行计划生成物理计划,从而生成RDD来运行 Tungsten 有一段时间，Tungsten被称为Spark
并且将要处理的结构化数据封装在DataFrame中，在最开始的版本1.0中，其中DataFrame = RDD + Schema信息。...比如在foreach函数中，将RDD中所有数据写MySQL，那么如果是普通的foreach算子，就会一条数据一条数据地写，每次函数调用可能就会创建一个数据库连接，此时就势必会频繁地创建和销毁数据库连接，...谓词下推(Predicate PushDown) 在数据库之类的查询系统中最常用的优化手段就是谓词下推了，通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行可以减少每一层交互的数据量，从而提升性能， 例如”select...通过这些统计值和该列的过滤条件可以判断该Row Group是否需要扫描。另外Parquet还增加诸如Bloom Filter和Index等优化数据，更加有效的完成谓词下推。...在使用Parquet的时候可以通过如下两种策略提升查询性能： 类似于关系数据库的主键，对需要频繁过滤的列设置为有序的，这样在导入数据的时候会根据该列的顺序存储数据，这样可以最大化的利用最大值、最小值实现谓词下推
物理存储信息（例如，划分和排序）不会从数据源传播，并且因此，Spark 的优化器无法利用。3. 可扩展性不好，并且算子的下推能力受限。4. 缺少高性能的列式读取接口。5....v2 的目标 针对 Scala / Java 设计一个新的 DataSource API： Java Friendly 没有依赖 DataFrame，RDD， SparkSession 等 支持谓词下推和列剪裁...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。...除了通过为每个读写操作的字符串到字符串的映射来设置数据源选项 ，用户还可以在当前会话中设置它们，通过设置spark.datasource.SOURCE_NAME前缀的选项。...例如，当用户发出命令spark.conf.set("spark.datasource.json.samplingRatio"，"0.5"），samplingRatio = 0.5 会在当前会话中随后的JSON
物理存储信息（例如，划分和排序）不会从数据源传播，并且因此，Spark 的优化器无法利用。 3. 可扩展性不好，并且算子的下推能力受限。 4. 缺少高性能的列式读取接口。 5....v2 的目标 针对 Scala / Java 设计一个新的 DataSource API： Java Friendly 没有依赖 DataFrame，RDD， SparkSession 等 支持谓词下推和列剪裁...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。...除了通过为每个读写操作的字符串到字符串的映射来设置数据源选项 ，用户还可以在当前会话中设置它们，通过设置spark.datasource.SOURCE_NAME前缀的选项。...例如，当用户发出命令spark.conf.set("spark.datasource.json.samplingRatio"，"0.5"），samplingRatio = 0.5 会在当前会话中随后的JSON
一、Spark SQL简介 Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块，主要用于操作结构化数据。...连接； 支持优化器，列式存储和代码生成等特性； 支持扩展并能保证容错。...DataFrame 的 Untyped 是相对于语言或 API 层面而言，它确实有明确的 Scheme 结构，即列名，列类型都是确定的，但这些信息完全由 Spark 来维护，Spark 只会在运行时检查这些类型和指定类型是否一致...这也就是为什么在 Spark 2.0 之后，官方推荐把 DataFrame 看做是 DatSet[Row]，Row 是 Spark 中定义的一个 trait，其子类中封装了列字段的信息。...解析失败则拒绝执行，解析成功则将结果传给 Catalyst 优化器 (Catalyst Optimizer)，优化器是一组规则的集合，用于优化逻辑计划，通过谓词下推等方式进行优化，最终输出优化后的逻辑执行计划
由于LOCAL INDEX和元数据表是存在一张表中，故它更多的适用于写多读少的场景中，并且该特性使得主表的数据量不能过大。...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。...谓词下推：将filter下推到HBase层面去做。...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。
PushPredicateThroughNonJoin 和 PushPredicateThroughJoin 则用于分别处理不包含 join 和包含 join 时的谓词下推。...下推接口在 Spark 中，提供了 DataSource API 接口用于拓展数据源，其中包含了下推接口用于指定需要下推到数据源的算子。...基于此，Spark 完成了数据源的下推，并提供了一套封装好的接口用于实现外部数据源的下推。...下推能力受限：即使是在 Spark 3.0 中的 DataSource API V2，也只支持谓词下推与列裁剪下推。...：不会被 DataSource API 限制下推能力；我们只添加了足够薄的一层，使得完全不影响 Spark SQL 的执行计划以及其他数据源的执行流程。
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。...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。...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。
更重要的是，由于脱胎自SchemaRDD，DataFrame天然适用于分布式大数据场景。 注意: DataFrame它不是Spark SQL提出来的，而是早期在R、Pandas语言就已经有了的。...DataFrame是什么 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率。...谓词下推 Predicate Pushdown, 将 Filter 这种可以减小数据集的操作下推, 放在 Scan 的位置, 这样可以减少操作时候的数据量。 ?...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
与数据库不同的是，这些 meta 文件是与数据文件一起存放在存储引擎中的，用户可以直接看到。这种做法直接继承了大数据分析中数据对用户可见的传统，但是无形中也增加了数据被不小心破坏的风险。...对于查询性能，一般需求是根据查询谓词生成过滤条件下推至 datasource。Hudi 这方面没怎么做工作，其性能完全基于引擎自带的谓词下推和 partition prune 功能。...Iceberg 官网提供的 quickstart 以及 Spark 的接口均只是提到了使用 Spark dataframe API 向 Iceberg 写数据的方式，没有提及别的数据摄入方法。...至于使用 Spark Streaming 写入，代码中是实现了相应的 StreamWriteSupport，应该是支持流式写入，但是貌似官网并未明确提及这一点。...由于出自 Databricks，spark 的所有数据写入方式，包括基于 dataframe 的批式、流式，以及 SQL 的 Insert、Insert Overwrite 等都是支持的（开源的 SQL
这些规则通常试用于所有查询，如： Predicate Pushdown（谓词下推）: Predicate Pushdown指的是将查询中的谓词操作尽早地推送到数据源或存储引擎进行执行，以减少处理的数据量...通常，在数据库查询中，谓词操作用于筛选出满足特定条件的数据行。谓词下推的目的是在查询执行之前尽早地应用谓词，减少查询的数据集大小，从而提高查询的效率。...在数据库查询中，投影操作用于指定需要返回的列或字段。投影下推的目的是在查询执行之前尽早地应用投影操作，减少返回的数据列数量，从而降低数据传输和存储开销。...QLTP查询计划 对于OLTP查询来说，选择最佳访问方法相对容易，因为它们是可搜索谓词（sargable）： 可搜索谓词（Search Argument Able） 通常只需选择最佳索引 连接几乎总是在具有小基数的外键关系上进行...基于左深连接树的查询规划在某些情况下可以实现完全流水线化的计划，其中中间结果不需要写入临时文件: 并非所有左深连接树都可以实现完全流水线化。
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