# 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.
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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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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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
# MySQL谓词下推
## 1. 简介
MySQL谓词下推是一种优化技术，用于提高查询性能。它通过将过滤条件尽早应用于查询操作，从而减少需要检索和处理的数据量，提高查询效率。本文将介绍MySQL谓词下推的流程，并提供具体的代码示例和解释。
## 2. 流程图
下面是MySQL谓词下推的流程图，展示了整个过程的步骤。
```mermaid
graph LR
A[查询语句] --> B[语法分
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
经常听到谓词下推这个显得高大上的词，但一直没有真正理解到底是啥意思。查了一些资料，有了一定理解，在这里记录下。
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2021-08-05 10:37:48
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文章目录前言特征样本构造工具概述特征和样本的存放关系特征和样本的获取特征复用的实现特征&样本获取特征&样本生产的整体思路 下面开始介绍特征样本构造工具的实现，由于这一块内容比较多，应该会分多篇博客进行介绍。特征样本构造工具概述一般的，如果业务场景的流量本身比较小，直接简单使用sql拉取特征及进行简单处理，之后直接丢给模型进行训练即可。但规模大一些的app，本身的数据量级很大，使用
目录一、什么是谓词二、LIKE 谓词——字符串的部分一致查询2.1 前方一致查询2.2 中间一致查询2.3 后方一致查询三、BETWEEN 谓词——范围查询四、IS NULL、IS NOT NULL——判断是否为 NULL五、IN 谓词——OR 的简便用法六、使用子查询作为 IN 谓词的参数6.1 IN 和子查询6.2 NOT IN 和子查询七、EXIST 谓词7.1 EXISTS 谓词的使用方法
SQL中的谓词只有一个就是like。like是谓词而不是操作符。 在使用通配符模糊查询的时候，必须使用like谓词。 通配符使用的注意事项：通配符搜索只能用于文本字段（串），非文本数据类型字段不能使用通配符搜索。 通配符：% 任意个字符（除null）；_ 唯一一个字符；[ ] 集合只有微软的Acce ...
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2021-10-11 17:51:00
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谓词下推最近公司做审计，任务有点重。然后发现spark sql跑出来的结果和实际情况有出入，于是经过多方打探和测试，今天做个了结。所谓谓词下推，也就是返回值是true和false的函数，做开发经常用到filter函数，这个高阶函数传入的参数就是一个返回true或false的函数。在SQL中，没有方法，只有表达式，where后边的表达式起的作用就是过滤的作用，而这部分语句被SQL引擎解析处理后，在数
将外层查询块的 WHERE 子句中的谓词移入所包含的较低层查询块(例如视图)，从而能够提早进行数据过滤以及有可能更好地利用索引。这在分区数据库环境中甚至更为重要
原创
2022-06-08 05:45:22
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一 解析URL字符串parse_url(url, partToExtract[,key])介绍： partToExtract的选项包含[HOST, PATH, QUERY, REF, PROTOCOL, FILE, AUTHORITY, USERINFO]例子： （1） 结果： （2） 结果： （3） 结果： （4） 结果： （5） 结果：（5）其他参数的结果都是空NUll 结果：二 字符串连接
HIve SQL学习笔记最近面试的时候一直听到面试官说Hive SQL，今天刷了一点资料稍微系统的学习一下，在这里做一个小结。首先介绍一下Hive SQL：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务运行。它使得针对Hadoop进行SQL查询成为可能。简单来说，HiveSQL与我们之
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2023-07-18 12:32:54
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1. Filter（过滤） 和 Project（映射）在传统的 OLAP 系统中，在进行 Join 的时候使用过滤和映射会极大的提高性能。同样的，在 Hadoop 中使用 Filte...
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2021-06-12 00:21:18
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欢迎访问网易云社区，了解更多网易技术产品运营经验。 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
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2018-11-21 15:20:00
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1. Filter（过滤） 和 Project（映射）在传统的 OLAP 系统中，在进行 Join 的时候使用过滤和映射会极大的提高性能。同样的，在 Hadoop 中使用 Filte...
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2021-06-12 00:21:02
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Hive的Join连接：HiveQL 也支持inner join、left join ，right join，full outer join（全外连接），left semi join（左半连接）；、left semi join是一种更高效子查询的实现。
例如：select * from product_t left semi join order_t on product_t.pid=ord
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2023-07-14 22:46:22
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SparkSql 中外连接查询中的谓词下推规则 兵马俑 浪尖聊大数据 SparkSqlSparkSql是架构在spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL可以直接使用scala语言完成sql查询，同时也使用thrift server提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了Data Source
原创
2021-03-17 15:39:50
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SparkSql 中外连接查询中的谓词下推规则
原创
2021-07-25 10:43:10
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