重难点高能总结！Spark SQL优化与执行全流程详解 | 极客时间

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 ………………………………