1
条回答
写回答
写回答
-
在现实情况中，许多物理特性相关的问题，在作业运行前是无法被感知的。以数据特性为例，一个分布式作业在运行前，能够获得的只有原始输入的一些特性(数据量等)， 对于一个较深的 DAG 执行而言，这也就意味着只有根节点的物理计划(并发度选择等) 是相对合理的，而下游的节点和边的物理特性只能通过一些特定的规则来猜测。虽然在输入数据有丰富的 statistics 的前提下，优化器有可能可以将这些 statistics，与执行 plan 中的各个 operator 特性结合起来，进行一些适度的演算：从而推断在整个执行流程中，每一步产生的中间数据可能符合什么样的特性。但这种推断在实现上，尤其在面对阿里大体量的实际生产环境中，面临着巨大的挑战。
2022-05-10 13:00:47赞同 展开评论 打赏
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
相关问答
问答排行榜
最热
最新
推荐问答
