kudu之所以执行非常快速,可以用来替代HDFS和Hbase等,一个主要原因是,我们可以将普通SQL中的谓词推入kudu引擎,这样kudu查询数据会变的非常快: 将谓词评估推入Kudu引擎可以提高性能,因为它可以减少需要流回Spark引擎以进行进一步评估和处理的数据量. 通过Spark API当前支持谓词下推的谓词集包括: 等于(=) 大于(>) 大于或等于(> =) 小于(<) 小于等于(<=) 因此,Spark SQL中的这些语句会将谓词评估推向Kudu的存储引擎,从而提高整体

谓词下推就是指将各个条件先应用到对应的数据上,而不是根据写入的顺序执行,这样就可以先过滤掉部分数据,降低join等一系列操作的数据量级,提高运算速度,如下图:

本文由  网易云发布. 在之前的文章中简要介绍了Join在大数据领域中的使用背景以及常用的几种算法-broadcast hash join .shuffle hash join以及 sort merge join等,对每一种算法的核心应用场景也做了相关介绍,这里再重点说明一番:大表与小表进行join会使用broadcast hash join,一旦小表稍微大点不再适合广播分发就会选择shuffle hash join,最后,两张大表的话无疑选择sort merge join. 好了,问题来了,说

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

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/II48YxGfoursKVvdAXYbVg作者:李勇 目录:1.左表 join 后条件下推2.左表join中条件不下推3.右表join中条件下推4.右表join中条件不下推5.总结 在<SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)>中,我们介绍了一些基本的概念,并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析. 本篇文章要介绍的是--外连接查询中的谓词下推规则,这相比内连接中的规则要复杂一些,不过

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/YPN85WBNcnhk8xKjTPTa2g 作者:李勇 目录: 1.SparkSql 2.连接查询和连接条件 3.谓词下推 4.内连接查询中的谓词下推规则 4.1.Join后条件通过AND连接 4.2.Join后条件通过OR连接 4.3.分区表使用OR连接过滤条件 1.SparkSql SparkSql 是架构在 Spark 计算框架之上的分布式 Sql 引擎,使用 DataFrame 和 Dat

MySQL之谓词下推 什么是谓词 在SQL中,谓词就是返回boolean值即true或者false的函数,或是隐式转换为boolean的函数.SQL中的谓词主要有 LKIE.BETWEEN.IS NULL.IS NOT NULL.IN.EXISTS 谓词下推的基本思想即: 将过滤表达式尽可能移动至靠近数据源的位置,以使真正执行时能直接跳过无关的数据. 传统数据库中的谓词下推: 在传统数据库的查询系统中谓词下推作为优化手段很早就出现了,谓词下推的目的就是通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行可以减

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

在 sql 语言中,where 表示的是过滤,这部分语句被 sql 层解析后,在数据库内部以谓词的形式出现: 在 sparkSQL 中,如果出现 where,它会现在数据库层面进行过滤,一般数据库会有索引,效率不会太低, sparkSQL 只读取过滤后的数据,大大减少数据量,提高效率,特别是提高 join 的效率 大致过程如图

本文由  网易云发布. 本文具体讨论了Join基础算法的一种优化方案  – Runtime Filter,在本文最后还引申地聊了聊谓词 下推技术.同时,在本文文章开头,笔者引出了两个问题,SQL执行引擎如何知晓参与Join的两波数据集大小?衡量两波数据集 大小的是物理大小还是纪录多少抑或两者都有?这关系到SQL解析器如何正确选择Join算法的问题.好了,这些就是这篇文章要为 大家带来的议题-基于代价优化(Cost-Based Optimization,简称CBO). CBO基本原理 提到CBO,

  我们知道数据库中的统计信息的准确性是非常重要的.它会影响执行计划.一直想写一篇关于统计信息影响执行计划的相关博客,但是都卡在如何构造一个合适的例子上,所以一直拖着没有写.巧合,最近在生产环境中遇到这么一个案例,下面对案例中的相关信息做了脱敏处理,有些中间步骤也省略了,只关注核心部分SQL.如下所示,同事反馈一个SQL语句执行很慢.   UPDATE  b SET     b.[Status] = '已扫描,未签收' ,         b.[Time] = pr.CreatedDate FR

导读:随着数据量的快速增长,越来越多的企业迎来业务数据化时代,数据成为了最重要的生产资料和业务升级依据.本文由阿里AnalyticDB团队出品,近万字长文,首次深度解读阿里在海量数据实时分析领域的多项核心技术. 数字经济时代已经来临,希望能和业界同行共同探索,加速行业数字化升级,服务更多中小企业和消费者.   挑战 随着数据量的快速增长,越来越多的企业迎来业务数据化时代,数据成为了最重要的生产资料和业务升级依据.伴随着业务对海量数据实时分析的需求越来越多,数据分析技术这两年也迎来了一些新的挑战和

SQL Server统计信息偏差影响表联结方式案例浅析   我们知道数据库中的统计信息的准确性是非常重要的.它会影响执行计划.一直想写一篇关于统计信息影响执行计划的相关博客,但是都卡在如何构造一个合适的例子上,所以一直拖着没有写.巧合,最近在生产环境中遇到这么一个案例,下面对案例中的相关信息做了脱敏处理,有些中间步骤也省略了,只关注核心部分SQL.如下所示,同事反馈一个SQL语句执行很慢.   UPDATE  b SET     b.[Status] = '已扫描,未签收' ,        

背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端的吐槽,这也怪不得Hadoop,毕竟它的设计就是为了批处理,使用用MR的编程模型来实现SQL查询,性能肯定不如意.所以通常我也只是把Hive当

转载声明 本文转载自盘点SQL on Hadoop中用到的主要技术,个人觉得该文章对于诸如Impala这样的MPP架构的SQL引擎和Runtime Framework架构的Hive/Spark SQL进行对比,感觉总结的特别好,并且和本人最近的公司相近,学习转载之. 自hive出现之后,经过几年的发展,SQL on Hadoop相关的系统已经百花齐放,速度越来越快,功能也越来越齐全.本文并不是要去比较所谓“交互式查询哪家强”,而是试图梳理出一个统一的视角,来看看各家系统有哪些技术上相通之处. 考

一.Hive概念 二.为什么要是用Hive 三.Hive优缺点 四.hive架构 一.Hive概念 Hive最初是应Facebook每天产生的海量新兴社会网络数据进行管理和机器学习的需求而产生和发展的,是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构.作为Hadoopd的一个数据仓库的工具,Hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能,Hive数据仓库软件提供对存储在分布式中的大型数据集的查询和管理,它本身是建立在Apache Hadoop之上,主要提供以下功能: 它提供

转载自:http://sunyi514.github.io/2014/11/15/%E7%9B%98%E7%82%B9sql-on-hadoop%E4%B8%AD%E7%94%A8%E5%88%B0%E7%9A%84%E4%B8%BB%E8%A6%81%E6%8A%80%E6%9C%AF/ 自打Hive出现之后,经过几年的发展,SQL on Hadoop相关的系统已经百花齐放,速度越来越快,功能也越来越齐全.本文并不是要去比较所谓“交互式查询哪家强”,而是试图梳理出一个统一的视角,来看看各家系统

我们提到了两种SQL优化器,分别是RBO和CBO.那么无论是RBO,还是CBO都包含了一系列优化规则,这些优化规则可以对关系表达式进行等价转换,从而寻找最优的执行计划. 那么常见的优化规则就包括: 列裁剪 投影消除 谓词下推 最大最小消除 常量传播 其他 在上述这些优化规则的基础上,就能够对关系表达式做出相应的等价转换,从而生成执行计划.本篇文章先从优化规则的基础概念逻辑算子开始讲起,后续会介绍各个优化规则. 逻辑算子 DataSource:数据源,也就是我们SQL语句中的表.select na

本文来自:http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/52431835 如有侵权 可立即删除 背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端

Java 多线程安全机制 1.操作系统有两个容易混淆的概念,进程和线程. 进程:一个计算机程序的运行实例,包含了需要执行的指令:有自己的独立地址空间,包含程序内容和数据:不同进程的地址空间是互相隔离的:进程拥有各种资源和状态信息,包括打开的文件.子进程和信号处理. 线程:表示程序的执行流程,是CPU调度执行的基本单位:线程有自己的程序计数器.寄存器.堆栈和帧.同一进程中的线程共用相同的地址空间,同时共享进进程锁拥有的内存和其他资源. 在开始讨论java多线程安全机制之前,首先从内存模型来了解一下