spark 的执行计划

在 Spark 中，执行计划是指一系列的逻辑和物理转换，将 Spark 代码转换为可以在集群上执行的任务。Spark 在执行计划中使用了许多优化技术，包括投影和过滤操作的下推、左外连接的优化、广播变量的优化等等。Spark 的执行计划主要分为以下两个阶段：

1. 逻辑执行计划：Spark 将用户代码转换为一系列的逻辑操作，这些操作构成了逻辑执行计划。逻辑执行计划是基于 RDD 抽象的，它描述了 RDD 之间的依赖关系和转换操作。

2. 物理执行计划：Spark 将逻辑执行计划转换为一系列的物理操作，这些操作构成了物理执行计划。物理执行计划是基于具体的执行引擎的，它描述了如何将逻辑操作映射到实际的节点和任务上。

在执行计划的生成过程中，Spark 使用了许多优化技术，包括：

1. 延迟计算：Spark 采用了延迟计算的策略，即只有在需要计算结果时才会触发计算操作。这种策略可以避免不必要的计算，提高计算效率。

2. 任务划分：Spark 将大的数据集划分成小的分区，每个分区分配一个任务进行处理。这种策略可以实现并行计算，提高计算效率。

3. 数据共享：Spark 可以使用广播变量和累加器等机制实现数据共享，避免重复计算，提高计算效率。

4. 优化器：Spark 使用了一个优化器来对执行计划进行优化，包括选择最优的执行计划、下推操作等。

5. 缓存机制：Spark 可以使用缓存机制来避免重复计算，提高计算效率。

总之，Spark 的执行计划是一个非常重要的概念，它决定了 Spark 代码在集群上的执行方式和效率。Spark 的执行计划采用了许多优化技术，可以帮助用户快速、高效地处理大规模数据集。