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重难点高能总结!Spark SQL优化与执行全流程详解 | 极客时间

InfoQ 2022-05-07

大数据领域,SQL的重要性不用我多说,甚至称得上是“万物皆可SQL化”。


不管是做平台的,还是做应用的,都免不了跟SQL打交道。一句“SQL Boy”,虽然是大家的自嘲,但也能说明大数据工程师们跟SQL的关系之紧密。

 

从Hive/Spark SQL等最原始、最普及的SQL查询引擎,到Kylin/ClickHouse等OLAP引擎,再到流式的Flink SQL/Kafka SQL,大数据的各条技术栈,都在或多或少地往SQL方向靠拢



而在所有这些引擎中,Spark SQL对SQL的优化是做得最深、最好的


可以说,只要掌握Spark SQL相关的优化原理与实践,其他各类SQL基本上就是手到擒来,稍微花点心思就能融会贯通。

 

而恰恰,这就是很多小伙伴的痛点所在——可能只是学了怎么写好SQL,也掌握了一些优化规则、参数,但却始终只停留在“怎么用”的层面,对SQL的执行流程和优化原理没有认知,也不了解那些优化规则、参数背后的逻辑所在,比如:

  • ANTLR的作用与组成部分

  • Spark Parser的处理逻辑

  • Analyzer与Catalog的结合方式

  • 逻辑计划树和优化器

  • SQL的经典优化规则

  • 物理计划树和策略器

  • Spark SQL常用的join策略

 

也就始终没法形成自己的技术壁垒,遇到的问题稍稍变换一下题型,就抓瞎了,“大数据人肉运维”的苦,真是谁做谁知道……

 

那怎么打破这样的困境呢?

 

给你推荐一个超牛的Spark SQL提升课,3月15日-3月17日,3天的时间,带你从原理到实践,吃透 Spark SQL 优化与执行全流程。工作中遇到再复杂的问题,也能轻松做好SQL优化与执行!

 

主讲老师是前eBay中国资深大数据专家金澜涛,还是复旦大学MSE外聘教师,不仅技术牛,讲课也厉害,复杂的技术也能带你轻松掌握。



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ANTLR、SqlParser、Catalog、Analyzer、Optimizer、SQL优化规则、SparkPlanner、join策略……整个SQL优化与执行全流程中的关键技术,一网打尽。

 

还有3天社群带学、1天直播解惑、实战作业练习、助教督学答疑,在掌握怎么用的基础上,更让你吃透为什么要这么用!



最后想跟大家多唠几句,大规模的数据往往意味着大规模的问题,从事大数据方向,平时遇到的问题会很多,如果没有掌握核心竞争力,只是浮于表面或者单纯遇到问题解决问题,往往会把自己逼得非常累,被动陷入“内卷”。

 

这是我们一定要避免的,平时的工作、学习中一定要多问几个为什么,多去探寻技术背后的本质~

 

共勉~


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