Apache spark Spark内部：项目的好处

我已经阅读了OP试图转换此逻辑计划的内容：

Aggregate [sum(inc(vals#4L)) AS sum(inc(vals))#7L]
+- LocalRelation [vals#4L]

为此：

Aggregate [sum(inc_val#6L) AS sum(inc(vals))#7L]
+- Project [inc(vals#4L) AS inc_val#6L]
   +- LocalRelation [vals#4L]

我有几个问题：

他为什么要让项目负责人来？优势是什么 什么？ 据我所知，Project是表示SELECT语句的运算符， 那么，一个计划怎么可能不包括项目运营商呢？ 前提：聚合包括两个步骤：

部分骨料的计算

然后是洗牌和全局聚合

聚合基本上是一个两阶段操作

他为什么要让项目负责人来？它的优点是什么？ 我可以想到两种情况： 启用Codegen：启用Codegen后，整个阶段（包括UDF阶段）的代码将在单个迭代器中运行。当UDF是CPU密集型/内存密集型等时，这可能会导致内存问题。请注意，聚合发生在同一迭代器中。 禁用Codegen：禁用Codegen后，每个操作符将在其自己的迭代器中运行。由于我们已经将聚合与UDF运行解耦，OOM/CPU变高的可能性降低了。 据我所知，Project是表示SELECT语句的操作符，那么一个计划怎么可能不包含Project操作符呢？ 只要最后一个操作符返回所需的列，我们就不需要显式项目。例如，假设最上面的运算符say筛选器返回3列。如果要求我们需要3列作为输出，则不需要显式项目。如果我们只需要三分之二，我们需要一个明确的项目。优化器规则将此作为查询规划的一部分。 前提：聚合包括两个步骤：

部分骨料的计算

然后是洗牌和全局聚合

聚合基本上是一个两阶段操作

他为什么要让项目负责人来？它的优点是什么？ 我可以想到两种情况： 启用Codegen：启用Codegen后，整个阶段（包括UDF阶段）的代码将在单个迭代器中运行。当UDF是CPU密集型/内存密集型等时，这可能会导致内存问题。请注意，聚合发生在同一迭代器中。 禁用Codegen：禁用Codegen后，每个操作符将在其自己的迭代器中运行。由于我们已经将聚合与UDF运行解耦，OOM/CPU变高的可能性降低了。 据我所知，Project是表示SELECT语句的操作符，那么一个计划怎么可能不包含Project操作符呢？ 只要最后一个操作符返回所需的列，我们就不需要显式项目。例如，假设最上面的运算符say筛选器返回3列。如果要求我们需要3列作为输出，则不需要显式项目。如果我们只需要三分之二，我们需要一个明确的项目。优化器规则将此作为查询规划的一部分。

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谢谢你的回答。我理解第2节。我不明白第一节。Project如何帮助解决您提到的问题？这种差异在于查询的执行方式。在没有codegen的情况下，Spark使用valcano优化器模型执行，其中每个操作符分别执行，出现错误的可能性较小，例如OOM等。然而，当启用codegen时，所有运算符都会折叠并作为单个函数执行，因此出错的可能性会增加，特别是当其中一个运算符涉及UDFsI时，我了解禁用codegen的优势。我只是不明白这和OP想要在他的计划中有一个项目运营商有什么关系，明白了吗。我总是假设OP会禁用codegen，并根据它给出我的答案：也许还有其他原因使用它，比如项目运营商的指标等，但是从代码中没有任何东西谢谢你的回答。我理解第2节。我不明白第一节。Project如何帮助解决您提到的问题？这种差异在于查询的执行方式。在没有codegen的情况下，Spark使用valcano优化器模型执行，其中每个操作符分别执行，出现错误的可能性较小，例如OOM等。然而，当启用codegen时，所有运算符都会折叠并作为单个函数执行，因此出错的可能性会增加，特别是当其中一个运算符涉及UDFsI时，我了解禁用codegen的优势。我只是不明白这和OP想要在他的计划中有一个项目运营商有什么关系，明白了吗。我总是假设OP会禁用codegen，并以此为基础给出我的答案：也许有其他原因使用它，比如项目运营商的指标等，但从代码来看，没有任何原因