关键词:SQL优化 , sargable , pushdown filter , predicate pushdown Sargable Sargable = Search ARGument ABLE ,即SQL中可利用数据库自身索引优势对查询条件进行执行性能优化.换句话说,即可以利用存储层的索引优势来优化的查询条件.wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Sargable 典型的案例就是SQL中的WHERE条件,一个条件单元一般是一个函数作用于一个列/…

Hive优化之谓词下推 解释 Hive谓词下推(Predicate pushdown) 关系型数据库借鉴而来,关系型数据中谓词下推到外部数据库用以减少数据传输 基本思想:尽可能早的处理表达式 属于逻辑优化,优化器将谓词过滤下推到数据源,使物理执行跳过无关数据 参数打开设置:hive.optimize.ppd=true 两种生效形式 形式1: select a.id,a.value1,b.value2 from table1 a join (select b.* from table2 b whe…

听到谓词下推这个词,是不是觉得很高大上,找点资料看了半天才能搞懂概念和思想,借这个机会好好学习一下吧. 引用范欣欣大佬的博客中写道,以前经常满大街听到谓词下推,然而对谓词下推却总感觉懵懵懂懂,并不明白的很真切.这里拿出来和大家交流交流.个人认为谓词下推有两个层面的理解: 其一是逻辑执行计划优化层面的说法,比如SQL语句:select * from order ,item where item.id = order.item_id and item.category = 'book',正常情况语法…

以下是我在2017 ES 广州 meetup的分享 ppt:https://elasticsearch.cn/slides/11#page=22 摘要 ES最多使用的场景是搜索和日志分析,然而ES强大的实时索引查询.全文检索和聚合能力也能成为数据仓库与OLAP场景的强力支持.本次分享将为大家带来数说故事如何借助ES和Hadoop生态在不同的数据场景下构建起数据仓库能力. 背景 数说故事主要业务为数据商业智能分析,涉及业务包括数字营销.数据分析洞察.消费者连接,同时我们还拥有自己的数据源. 目前我…

Spark SQL 简介 SparkSQL 的前身是 Shark, SparkSQL 产生的根本原因是其完全脱离了 Hive 的限制.(Shark 底层依赖于 Hive 的解析器, 查询优化器) SparkSQL 支持查询原生的 RDD. 能够在 scala/java 中写 SQL 语句. 支持简单的 SQL 语法检查, 能够在 Scala 中 写Hive 语句访问 Hive 数据, 并将结果取回作为RDD使用 Spark on Hive 和 Hive on Spark Spark on Hiv…

HBASE过滤器介绍: 所有的过滤器都在服务端生效,叫做谓语下推(predicate push down),这样可以保证被过滤掉的数据不会被传送到客户端. 注意:        基于字符串的比较器,如RegexStringComparator和SubstringComparator,比基于字节的比较器更慢,更消耗资源.因为每次比较时它们都需要将给定的值转化为String.截取字符串子串和正则式的处理也需要花费额外的时间. 过滤器本来的目的是为了筛掉无用的信息,所有基于CompareFilter的…

文章标题 What’s new for Spark SQL in Apache Spark 1.3 作者介绍 Michael Armbrust 文章正文 The Apache Spark 1.3 release represents a major milestone for Spark SQL.  In addition to several major features, we are very excited to announce that the project has officia…

一.Parquet的组成 Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言.平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式. 查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL 计算框架: MapReduce, Spark, Cascading, Crunch…

一.Parquet的组成 Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言.平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式. 查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL 计算框架: MapReduce, Spark, Cascading, Crunch…

Apache Parquet是Hadoop生态圈中一种新型列式存储格式,它可以兼容Hadoop生态圈中大多数计算框架(Hadoop.Spark等),被多种查询引擎支持(Hive.Impala.Drill等),并且它是语言和平台无关的.Parquet最初是由Twitter和Cloudera(由于Impala的缘故)合作开发完成并开源,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目,最新的版本是1.8.1. Parquet是什么 Parquet的灵感来自于2010年Google发…