重难点高能总结！Spark SQL优化与执行全流程详解
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2022-03-09 21:59
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？
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金澜涛老师的这个提升课，可以说是把Spark SQL给你讲透了，口说无凭，咱可以看看大纲感受一下~
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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