在Spark大数据处理框架中，"操作下推"是一个优化手段，目的是将数据处理的操作尽可能向数据源靠近，从而减少数据传输和中间计算的成本。下面，我们将通过详细的步骤来解决“spark 操作下推”的问题。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备环境以支持Spark操作下推的功能。
### 前置依赖安装
首先，你需要安装Java（JDK 8或更高版本）、Apache Spark、Hadoop，以及
TiSpark 是 PingCAP 为解决用户复杂 OLAP 需求而推出的产品。它通过 Spark 提供的拓展机制与内置的 TiKV Client Java，在 Spark 之上直连 TiKV 进行读写，具有事务性读取、事务性写入与删除等能力。其中在事务性读取中基于 Spark Extension 实现了下推（详情可见 TiSpark 用户指南 ）。为了帮助读者更好地理解、运用
# 实现Spark谓词下推
## 1. 总体流程
在实现Spark谓词下推的过程中，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取数据源创建DataFrame |
| 3 | 定义查询条件（谓词） |
| 4 | 进行谓词下推优化 |
| 5 | 执行查询并查看执行计划 |
## 2.
原创
2024-05-06 06:37:22
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一、研究背景互联网行业越来越重视自家客户的一些行为偏好了，无论是电商行业还是金融行业，基于用户行为可以做出很多东西，电商行业可以归纳出用户偏好为用户推荐商品，金融行业可以把用户行为作为反欺诈的一个点，本文主要介绍其中一个重要的功能点，基于行为日志统计用户行为路径，为运营人员提供更好的运营决策。可以实现和成熟产品如adobe analysis类似的用户行为路径分析。最终效果如图。使用的是开源大数据可
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2023-08-29 08:23:04
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在Optimizer中定义了一个逻辑计划优化规则集，这些集合被分成了几类，其中一类就是操作下推（Operator push down）。操作下推的意思是：把一些操作（比如：filter等）尽量推到接近数据源的位置去计算，这样可以让数据尽早的得到处理，从而可以减少数据的传输，提升处理效率。本文主要对这些逻辑计划优化规则进行介绍，后面的文章会对这些规则进行详细分析。操作下推逻辑计划优化规则在spark
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2023-12-21 11:22:14
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目录1.什么是谓词2.什么是下推3.什么是谓词下推4.一些常见的应用4.1传统数据库应用4.2Hive中的谓词下推4.3列式存储中的谓词下推今天有个小伙伴问我，什么是谓词下推，然后我就开启巴拉巴拉模式，说了好长一段时间，结果发现他还是懵的。最后我概述给他一句话：所谓谓词下推，就是将尽可能多的判断更贴近数据源，以使查询时能跳过无关的数据。用在SQL优化上来说，就是先过滤再做聚合等操作。看到这里的朋友
1 Application 使用SparkSubmit提交的个计算应用,一个Application中可以触发多次Action，触发一次Action形成一个DAG，一个DAG对应一个Job,一个Application中可以有一到多个Jobs2 job Driver向Executor提交的作业,触发一次Acition形成一个完整的DAG,一个DAG对应一个Job,一个Job中有多个Stage，一个St
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2024-01-03 11:03:14
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简介在之前性能分析的文章中，我们用火焰图看到了程序的一个瓶颈点，Spark的聚合操作执行，其中GeneratedIterator#agg_doAggregateWithKeys是使用Code Generation技术生成的代码，生成的代码可参考这里，或者这样来看，scala> val pairsDF = Seq((1,1), (2,2), (3,3)).toDF("a", "b")
pair
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2024-08-14 17:42:13
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默认情况下，一个作业运行完成之后，就再也无法看到其web ui以及执行信息了，在生产环境中，这对调试以及故障定位有影响。如果要在作业执行完之后，还能看到其web ui，那么必须将作业的spark.eventLog.enabled属性设置为true，这个属性会告诉spark去记录该作业的所有要在web ui上展示的事件以及信息。如果spark记录下了一个作业生命周期内的所有事件，那么就会在该作业执行
一. 背景：在Join算子谓词下推主要作用时是将where条件的谓词尽可能地应用到Join的左右两张表的TableScan中。比如对于sql： SELECT * FROM orders JOIN lineitem ON orders.orderkey = lineitem.orderkey where lineitem.orderkey = 2 对于右表的谓词条件lineitem.orderkey
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2024-10-17 17:24:42
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谓词下推的基本思想： 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，从而加速sql的执行效率。 ...
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2021-09-07 22:22:00
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Spark RDD Scala语言编程RDD（Resilient Distributed Dataset）是一个不可变的分布式对象集合， 每个rdd被分为多个分区， 这些分区运行在集群的不同节点上。rdd支持两种类型的操作：转化(trainsformation)和行动(action)， Spark只会惰性计算rdd, 也就是说， 转化操作的rdd不会立即计算， 而是在其第一次遇到行动操作时才去计算
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2024-01-11 13:05:21
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RDD有两种类型的操作 ，分别是Transformation（返回一个新的RDD）和Action（返回values）。1.Transformation：根据已有RDD创建新的RDD数据集build（1）map(func)：对调用map的RDD数据集中的每个element都使用func，然后返回一个新的RDD，这个返回的数据集是分布式的数据集。（2）filter(func) ：对调用filter的R
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2024-06-18 12:32:59
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一、学习1，安装Spark，并了解基础操作首先安装上Spark，再执行一下基础操作，就可以了。这里的目的是通过Spark的Shell，了解一下Spark的基础操作。接下来看看文章下面的一些概念和作用什么的就可以，不用看的太细。Spark快速入门指南 - Spark安装与基础使用2，了解如何使用Java编写Spark程序（1）先看一下官方的文档。如果对于不了解Spark的人来说，直接看官方文档可能很
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2023-07-04 15:12:50
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Spark定义：
Spark是Apache的一个顶级项目。它是一种快速的、轻量级、基于内存、分布式迭代计算的大数据处理框架。Spark起源与发展史：： Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP（Algorithms，Machines and People）实验室与2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。2003年加入
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2023-07-04 00:28:05
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文章目录行动操作Action算子概念Action函数 行动操作在spark当中RDD的操作可以分为两种，一种是转化操作(transformation），另一种是行动操作(action)。在转化操作当中，spark不会为我们计算结果，而是会生成一个新的RDD节点，记录下这个操作。只有在行动操作执行的时候，spark才会从头开始计算整个计算。而转化操作又可以进一步分为针对元素的转化操作以及针对集合的
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2023-06-19 07:00:10
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索引下推（INDEX CONDITION PUSHDOWN，简称 ICP）是 MySQL 5.6 发布后针对扫描二级索引的一项优化改进。总的来说是通过把索引过滤条件下推到存储引擎，来减少 MySQL 存储引擎访问基表的次数以及 MySQL 服务层访问存储引擎的次数。ICP 适用于 MYISAM 和 ...
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2021-07-12 10:14:00
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mysql 索引下推 - 知乎 (zhihu.com)减少回表次数
原创
2024-07-04 22:56:42
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二开下推的解题思路：根据参数拿出当前环境下的OID另置环境DefaultContext nctx=new DefaultContext(context);根据LoadData l=new LoadData("数据对象标识Key"，OID);获取上游单据数据Document srcdoc=l.load
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2018-04-25 17:08:00
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mysql> select @@optimizer_switch\G;*************************** 1\. row: index_merge=on,index_merge_union=on,index_merge_sort_union=on,index_merge_inte
原创
2022-06-26 01:29:17
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