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SparkSQL – 从0到1认识Catalyst

最近想来,大数据相关技术与传统型数据库技术很多都是相互融合、互相借鉴的。传统型数据库强势在于其久经考验的SQL优化器经验,弱势在于分布式领域的高可用性、容错性、扩展性等,假以时日,让其经过一定的改造,比如引入Paxos、raft等,强化自己在分布式领域的能力,相信一定会在大数据系统中占有一席之地。相反,大数据相关技术优势在于其天生的扩展性、可用性、容错性等,但其SQL优化器经验却基本全部来自于传统型数据库,当然,针对列式存储大数据SQL优化器会有一定的优化策略。 本文主要介绍SparkSQL的优化器系统Catalyst,上文讲到其设计思路基本都来自于传统型数据库,而且和大多数当前的大数据SQL处理引擎设计基本相同(Impala、Presto、Hive(Calcite)等),因此通过本文的学习也可以基本了解所有其他SQL处理引擎的工作原理。 SQL优化器核心执行策略主要分为两个大的方向:基于规则优化(RBO)以及基于代价优化(CBO),基于规则优化是一种经验式、启发式地优化思路,更多地依靠前辈总结出来的优化规则,简单易行且能够覆盖到大部分优化逻辑,但是对于核心优化算子Join却显得有点力...

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我这里以Mysql 5.1.x为例,Pig的版本是0.8 同时我将数据放在了两个文件,存放在/tmp/data_file_1和/tmp/data_file_2中.文件内容如下: tmp_file_1: Txt代码 zhangsan 23 1 lisi 24 1 wangmazi 30 1 meinv 18 0 dama 55 0 zhangsan231 lisi241 wangmazi301 meinv180 dama550 tmp_file_2: Txt代码 1 a 23 bb 50 ccc 30 dddd 66 eeeee 1a 23bb 50ccc 30dddd 66eeeee 1.从文件导入数据 1)Mysql (Mysql需要先创建表). CREATE TABLE TMP_TABLE(USER VARCHAR(32),AGE INT,IS_MALE BOOLEAN); CREATE TABLE TMP_TABLE_2(AGE INT,OPTIONS VARCHAR(50)); -- 用于Join LOAD DATA LOCAL INFILE '/tmp/data_file_1...

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