前言

这里只对RBO优化进行简单的讲解。讲解RBO之前必须对spark sql的执行计划做一个简单的介绍。
这个里讲解的不是很清楚，需要结合具体的执行计划来进行查看

1、执行计划

在spark sql的执行计划中，执行计划分为两大类，即逻辑执行计划、物理执行计划。物理执行计划才是sql最终执行的执行计划

逻辑执行计划

• Unresolved逻辑执行计划：Parsed Logical Plan
  件检查 SQL 语法上是否有问题，然后生成 Unresolved（未解析）的逻辑计划，不检查表名、不检查列名
• Resolved逻辑执行计划：Analyzed Logical Plan
  通过访问 Spark 中的 Catalog 存储库来解析验证语义、列名、类型、表名等。
• 优化后的逻辑执行计划：Optimized Logical Plan
  Catalyst 优化器根据各种规则进行优化
• Catalyst 优化器根据各种规则进行优化。

物理执行计划

• 物理执行计划： Physical Plan
  确定连接的类型、分区的数量、过滤器、where、groupBy子句的执行顺序等

执行计划处理流程

核心步骤

2、RBO详解

RBO是基于规则的优化，是在Analyzed Logical Plan基础上的优化，基于规则有三种

• 常量替换
  对于纯常量的运算的表达式，例如1+2，会将其替换为等值的3。如果列很多的话，需要对每一列都进行计算（如果表达式更加复杂会耗费更多的时间），能够消除不必要的计算。
• 谓词下推
  使用where条件或者left on对数据进行过滤的操作提前执行，可以减少输入的数据量，减少计算的压力。想对于ORC和Parquet类型的存储，可以根据文件脚注的统计信息 ，下推谓词能够大幅减少数据扫描量，降低磁盘IO
  谓词下推规则：
  
• 列裁剪
  只读取那些与查询相关的字段