《深入浅出Apache Spark》系列⑤：Spark SQL的表达式优化

导读：随着数据量的快速增长，传统的数据处理惩罚方法难以满足对盘算速率、资源使用率以及查询相应时间的要求。为了应对这些挑衅，Spark SQL 引入了多种优化技能，以进步查询服从，低沉盘算开销。本文从表达式层面探究了 Spark SQL 的优化本领，重点分析了三个方面。一，LIKE ALL 与 LIKE ANY通过重新计划表达式的基类LikeAllBase来克制内存和栈空间斲丧过大的标题。二， trim 函数通过重构原有代码，将通用的逻辑抽象到父类中，淘汰了冗余的代码并进步了代码复用性，优化了实行服从。三，常量折叠通过在查询优化阶段盘算常量表达式的值，并将其缓存，克制了在查询实行时重复盘算，从而显着提拔了性能。
本日的先容围绕下面六点睁开：

  

• 数新智能大数据产物
    
  
• Spark SQL 课程前情回顾
    
  
• Spark SQL 分析层原理
    
  
• LIKE ALL 与 LIKE ANY 优化
    
  
• 改进 trim 函数
    
  
• 常量折叠
  
  

一、数新智能大数据产物

第一个先容的是赛博数智引擎（Cyber Engine）。从其架构图可以看出，Cyber Engine基于同一的元数据服务，可以大概支持 K8S、Yarn 等资源管理体系的任务调治。上层则支持多种呆板学习框架和流批处理惩罚引擎，比方 Spark、Flink 等。除此之外，Cyber Engine 还具备了自有的 Cyber SQL 以及调治引擎 Cyber Schedule 等功能。
本日的主题重要讲的是Spark，因此特殊提到，在 Cyber Engine 中，针对 Spark 举行了大量的性能优化和稳固性提拔，同样对Flink 也做了很多稳固性方面的优化。别的，Cyber Engine 基于 Spark 实现了同一的 SQL 查询平台——Cyber SQL，可以大概支持呆板查询、联邦查询等多种查询方式，增补了非 ETL 场景下的大数据处理惩罚需求。

第二个产物是赛博数据平台（Cyber Data）。这是数新智能研发的一站式多云大数据管理平台。它不光支持流批一体，还支持湖仓一体、数智一体等多种架构，也支持公有云、私有云以及肴杂云的摆设。在这些云底子架构上，Cyber Data 还可以大概支持一些非云场景，资助用户实现数据管理、数据开辟、数据安全、数据质量等数据中台本领。

二、Spark SQL 课程前情回顾

第一讲，我们重要探究了Spark 内核的原理。第二讲我们具体解说了 Spark SQL 的原理，涵盖了实在现方式以及用户提交的 SQL 在 Spark 中的处理惩罚流程。第三、四讲，我从剖析层开始，逐层深入到分析层，选取了几例典范的案例，先容了每一层的具体计划，并分享了每一层的优化案例。