sparksql中cte物化方式是怎样的

在 Spark SQL 中，CTE （Common Table Expression）是一种查询方式，也可以称为 “WITH” 查询。CTE 可以让我们在当前 SQL 查询中创建一个临时的命名查询结果集，并且可以重用这个结果集。在 Spark SQL 中，支持两种 CTE 物化方式：递归方式和迭代方式。

1. 递归方式：递归方式是基于递归定义的一种方式，它根据初始条件不断递归地进行计算，直到满足终止条件为止。在 Spark SQL 中，如果使用递归 CTE，需要在 WITH 关键字之后使用 RECURSIVE 关键字。递归 CTE 的语法如下：

   WITH RECURSIVE cte_name AS (
      initial_query
      UNION ALL
      recursive_query
   )
   SELECT *
   FROM cte_name;
   

2. 迭代方式：迭代方式是基于迭代计算的一种方式，它通过循环计算来不断逼近最终结果。在 Spark SQL 中，如果使用迭代 CTE，需要在 WITH 关键字之后使用 ITERATION 关键字。迭代 CTE 的语法如下：

   WITH ITERATION cte_name AS (
      initial_query
   )
   SELECT *
   FROM cte_name
   WHERE termination_condition;
   

需要注意的是，Spark SQL 中的 CTE 物化方式取决于查询优化器的实现和数据分布情况。有些情况下，CTE 可能会被内联或临时表物化，以优化查询性能。

SparkSQL中没有类似hive.optimize.cte.materialize.threshold参数的原因是，SparkSQL的执行计划是基于RDD的，而不是基于Hive的优化器。因此，SparkSQL中没有类似Hive的优化器来处理CTE（with as）语句。但是，SparkSQL提供了一些优化技术来处理CTE语句，例如使用Spark的缓存机制来缓存CTE表，以便在后续查询中重用。此外，SparkSQL还提供了一些优化技术来减少重复查表的次数，例如使用Broadcast Join来避免重复查表。因此，虽然SparkSQL中没有类似hive.optimize.cte.materialize.threshold参数的设置，但是可以通过使用SparkSQL提供的优化技术来达到类似的效果。

可以使用CACHE TABLE或CREATE TEMP VIEW语句将CTE的结果缓存到内存中，以便在后续查询中重复使用。