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SparkSql的优化器-Catalyst

一，概述 为了实现Spark SQL，基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。...Catalyst支持基于规则(rule-based)和基于成本(cost-based)的优化。 其核心是Catalyst包含一个用于表示树并应用规则来操纵它们的通用库。...最后，Catalyst提供一些公共扩展点，包括外部数据源和用户自定义类型。 二，语法树 Catalyst 的主要数据类型就是有节点对象组成的树。每个node都有一个node类型和零个或者多个子节点。...四，在Sparksql中使用Catalyst 在四个层面，可以使用Catalyst通用树的转换框架，如下： (1)，分析一个逻辑计划，解析引用，也即unresolved logical plan转化为logical...Catalyst的代码生成器总共700行代码。 四，总结 Catalyst新颖的，简单的设计使Spark社区能够快速实现和扩展引擎。

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    基于catalyst的物化视图改写引擎的实现

    注册各个视图，这些视图都会以AST(Catalyst里的LogicalPlan)存在 2. 待改写的用户SQL，这些SQL不会显示使用物化视图。 3....将SQL解析成方便遍历处理的AST，也是Catalyst里的LogicalPlan,并且经过Analyzed的，因为我们需要明确知道每个字段属于哪个表。 4....具体做法是，我们把SQL先用Catalyst解析成 Analyzed LogicalPlan，另外我们还要做一些适当的优化，我目前是做了EliminateOuterJoin，PushPredicateThroughJoin...注意，这里的主表和视图，都是Catalyst里的LogicalPlan。 当我们在处理SPEG 语句的时候，我们也按相同的方式拿到主表，然后以它为key去拿到对应的视图，这个过程是非常快的。...具体参看org.apache.spark.sql.catalyst.sqlgenerator.LogicalPlanSQL，该代码主要修改自Moonbox项目，对此表示感谢。

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    一文了解函数式查询优化器Spark SQL Catalyst

    记录一下个人对sparkSql的catalyst这个函数式的可扩展的查询优化器的理解，目录如下： 0. Overview 1. Catalyst工作流程 2. Parser模块 3....Reference Overview Spark SQL的核心是Catalyst优化器，是以一种新颖的方式利用Scala的的模式匹配和quasiquotes机制来构建的可扩展查询优化器。 ?...sparkSql pipeline sparkSql的catalyst优化器是整个sparkSql pipeline的中间核心部分，其执行策略主要两方向， 基于规则优化/Rule Based Optimizer...然后在parsePlan过程中，使用AstBuilder.scala将ParseTree转换成catalyst表达式逻辑计划LogicalPlan。...词义注入 //org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer.scala lazy val batches: Seq[Batch] = Seq( //

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    Spark SQL 架构核心深度解析：Catalyst 优化器与 Tungsten 执行引擎

    Catalyst 优化器深度解析：工作流程与源码实现 解析阶段：从 SQL 字符串到未解析的逻辑计划 Catalyst 优化器的第一个阶段是解析（Parsing）。...此外，Tungsten 执行引擎与 Catalyst 优化器紧密协同。...面试聚焦：Catalyst 优化器工作流程详解 在 Spark SQL 面试中，Catalyst 优化器的工作流程是高频考点，通常围绕其四个核心阶段展开：解析（Parsing）、绑定（Binding）、...Catalyst 与 Tungsten 的协同效应 在 Spark SQL 的执行过程中，Catalyst 优化器与 Tungsten 执行引擎并非孤立运作，而是通过高度协同的机制共同驱动查询性能的飞跃...Catalyst 在物理计划生成阶段会充分考虑 Tungsten 的执行特性。

    24110

    AI与.NET技术实操系列（八）：使用Catalyst进行自然语言处理

    Catalyst简介 在深入实践之前，我们先来了解Catalyst的本质及其在NLP开发中的价值。 什么是Catalyst？...这些特性使Catalyst成为.NET开发者探索NLP的理想选择。无论你是初学者还是资深开发者，都能借助Catalyst快速实现创意，开发出智能化的应用程序。...安装和配置Catalyst 在使用Catalyst之前，我们需要完成其安装和基本配置。以下是详细步骤，确保你的开发环境顺利就绪。...在NuGet包管理器中搜索“Catalyst”，选择最新版本的“Catalyst”核心包并安装。 根据需求，可选安装附加包，如“Catalyst.Models.Chinese”以加载中文预训练模型。...安装完成后，项目将自动引用Catalyst的程序集，你即可开始编写NLP代码。 配置开发环境 Catalyst的配置相对简单，通常无需复杂调整。

    52010

    Spark Catalyst优化器深度解析：TreeNode体系与规则化优化的源码之旅

    自2014年Spark SQL模块推出以来，其内置的Catalyst优化器便成为提升查询性能的核心引擎。...本文将以深度源码解析为主线，聚焦于Catalyst优化器中TreeNode的结构设计与规则化优化的实现机制。...TreeNode体系：Catalyst优化器的基石 在Spark Catalyst优化器的架构中，TreeNode体系构成了整个优化过程的基础数据结构。...理解TreeNode的源码实现，是深入掌握Catalyst工作机制的关键。...结语：Catalyst优化器的未来与开发者启示 通过对Spark Catalyst优化器的深入剖析，我们清晰地看到TreeNode体系与规则化优化（Rule-Based Optimization）如何共同构建了现代大数据查询优化的核心引擎

    17210

    Flink SQL vs Spark SQL：深度解析Catalyst优化器与代码生成的核心差异

    这正是Catalyst优化器的核心作用所在。作为一个可扩展的查询优化框架，Catalyst负责将用户提交的SQL语句转换为高效的执行计划。...Spark SQL Catalyst优化器概述与对比基础 作为大数据处理领域的重要框架，Spark SQL 的 Catalyst 优化器自诞生以来便成为其高效执行 SQL 查询的核心引擎。...在物理计划阶段，Catalyst 将逻辑计划转化为可在集群上执行的物理计划。...核心对比：Flink vs Spark Catalyst优化器差异分析 架构设计差异 Flink和Spark的Catalyst优化器在架构设计上存在显著差异，主要体现在处理模型与执行引擎的耦合方式上。...关键差异总结 以下表格概括了Flink与Spark Catalyst优化器的核心差异： 对比维度 Flink Catalyst优化器 Spark Catalyst优化器 架构基础 流批一体，深度集成状态管理与增量计算

    26610

    TiDB x Catalyst丨秒级洞悉数据价值，TiDB 帮助“客户成功 SaaS 厂商”提升用户体验

    目前 Catalyst 已完成了 B 轮融资。本文为“全球极限场景与创新场景使用 TiDB 的最佳实践”专题第三篇，分享 TiDB 如何为 Catalyst 降低了维护成本并提供更好的客户体验。...时序型数据是 Catalyst 最重要和最棘手的数据类型之一。能处理这一类型的数据，也是 Catalyst 团队数据库选型的重要需求之一。...因为直接影响用户体验，数据服务层对 Catalyst 来是最重要的，也成为 Catalyst 对新数据栈迫切需求的地方。数据服务层以下的各层不需要是实时的。...Catalyst 的客户可以在 Catalyst 平台内部以及 Salesforce 和 Zendesk 等数据源平台上自定义许多设置，包括查询、数据转换和关系。...Catalyst 需要对他们的客户作出敏捷的反应。维持系统运行是 Catalyst 的首要任务。一旦 Catalyst 宕机，客户往往几十秒内就会投诉。

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