adb spark的lakehouse api访问内表数据,还支持算子下推吗

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简介: 【2月更文挑战第21天】adb spark的lakehouse api访问内表数据,还支持算子下推吗

adb spark的lakehouse api访问内表数据,还支持算子下推吗?adb spark访问内表数据应该只会直接粗糙读取OSS,而不会再经过存储节点了,所以spark通过lakehouse api访问内表数据是不是就不会有过滤算子下推了?

对于你的问题,我理解你想了解使用ADB (Apache DataBricks) 和 Spark 的 LakeHouse API 访问内表数据时,是否支持算子下推。

首先,我们需要明确一点,算子下推(Pushdown)是指在数据处理过程中,将一些计算操作下推到数据存储层进行,以减少数据在计算层和存储层之间的传输,从而提高处理效率。

ADB Spark 在访问内表数据时,会根据情况尽可能地进行算子下推。但是,是否能够进行算子下推,以及下推的效果,取决于多个因素,包括数据存储格式、数据访问模式、以及具体的算子类型等。

对于你提到的 LakeHouse API,它是 Apache DataBricks 推出的一种湖仓一体解决方案,它通过将数据存储在 OSS (对象存储系统),并利用 Spark 进行数据处理,能够提供高性能的数据分析和处理能力。

在访问内表数据时,Spark 通常会根据数据的存储格式和访问模式来决定是否进行算子下推。对于 OSS 中的数据,如果数据的存储格式有利于进行算子下推,且 Spark 的优化器能够识别并转化为有效的算子下推操作,那么 Spark 就可能进行算子下推。

但是,如果你在访问内表数据时,使用了 LakeHouse API 的特殊功能或特性,可能会影响 Spark 的优化器对算子下推的识别和转换,从而影响算子下推的效果。因此,对于具体的使用情况,你可能需要进行测试和性能分析,以确定算子下推的效果。

总的来说,Spark 在访问内表数据时,会尽可能地进行算子下推以提高处理效率。但是否能够成功进行算子下推,以及下推的效果如何,取决于多种因素,包括数据的存储格式、访问模式,以及 Spark 的优化器等。对于具体的使用情况,你可能需要进行测试和性能分析以确定效果。

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