Spark SQL 表达式优化策略与实践

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导读   随着数据量的快速增长，传统的数据处理方法难以满足对计算速度、资源利用率以及查询响应时间的要求。为了应对这些挑战，Spark SQL 引入了多种优化技术，以提高查询效率，降低计算开销。本文从表达式层面探讨了 Spark SQL 的优化手段，重点分析了三个方面。一，LIKE ALL 与 LIKE ANY 通过重新设计表达式的基类 LikeAllBase 来避免内存和栈空间消耗过大的问题。二， trim 函数通过重构原有代码，将通用的逻辑抽象到父类中，减少了冗余的代码并提高了代码复用性，优化了执行效率。三，常量折叠通过在查询优化阶段计算常量表达式的值，并将其缓存，避免了在查询执行时重复计算，从而显著提升了性能。 今天的介绍围绕下面六点展开： 1.  数新智能大数据产品 2.  Spark SQL 课程前情回顾 3.   Spark SQL 分析层原理 4.  LIKE ALL 与 LIKE ANY 优化 5.  改进 T ………………………………