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袋鼠云数栈基于CBO在Spark SQL优化上的探索

原文链接:袋鼠云数栈基于CBO在Spark SQL优化上的探索 一、Spark SQL CBO选型背景 Spark SQL的优化器有两种优化方式:一种是基于规则的优化方式(Rule-Based Optimizer,简称为RBO);另一种是基于代价的优化方式(Cost-Based Optimizer,简称为CBO)。 1、RBO是传统的SQL优化技术 RBO是发展比较早且比较成熟的一项SQL优化技术,它按照制定好的一系列优化规则对SQL语法表达式进行转换,最终生成一个最优的执行计划。RBO属于一种经验式的优化方法,严格按照既定的规则顺序进行匹配,所以不同的SQL写法直接决定执行效率不同。且RBO对数据不敏感,在表大小固定的情况下,无论中间结果数据怎么变化,只要SQL保持不变,生成的执行计划就都是固定的。 2、CBO是RBO改进演化的优化方式 CBO是对RBO改进演化的优化方式,它能根据优化规则对关系表达式进行转换,生成多个执行计划,在根据统计信息(Statistics)和代价模型(Cost Model)计算得出代价最小的物理执行计划。 3、 CBO与RBO优势对比 ● RBO优化例子 下...

基于任务调度的企业级分布式批处理方案

作者:姚辉(千习) 背景 先来谈下什么是分布式批处理,从字面来理解就是有大批量的业务数据需要应用程序去批量计算处理,而通过单机模式去执行会耗费很长的处理时间,也不能充分发挥业务集群中每个应用节点处理能力。通过一些常见的分布式批处理方案,可以有效地让业务集群中所有业务应用节点协同完成一个大批量数据处理的任务,从而提升整体的处理效率和处理可靠性。 批处理模型 在简单单机场景下可以开启多线程来同时处理一个大任务,在多个机器下可以由多台机器同时并行处理同一个任务。因此,分布式批处理方案需要为开发者在代码开发层面屏蔽上述任务切分后分发、并行执行、结果汇聚、失败容错、动态扩容等业务应用集群间的分布式协调逻辑,让使用者仅聚焦于上述红框描述的业务逻辑分片规则和业务逻辑处理即可。 大数据批处理比较 在大数据处理场景中我们也会用到 MapReduce 模型,其处理逻辑本质与我们要讨论的业务批处理逻辑是一致的。在大数据场景下的批处理主要是面向数据本身的处理,并需要部署相应大数据平台集群来支持数据存储和数据批处理程序处理,因此该场景下主要目的是用于构建一个完整的数据平台。与大数据批处理场景相比较,本次更主要聚...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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