1樓：RednaxelaFX
題主說的是我磚廠的Bill大大和Matei大大合寫的新書《Spark: The Definitive Guide》裡的內容麼。
Sharing Knowledge with the Community in a Preview of Apache Spark: The Definitive Guide - The Databricks Blog
題主所提到的章節，當前的比較新的版本是這樣寫的：
作為入門資訊，這段其實說得已經挺清楚了。稍微比這個詳細一點的講解，在同一本書中後面對應 Structured API Overview 的章節會提到，在預覽版中位於第51頁，請讀讀看。這裡提到了Spark中名為Catalyst的優化器的大體工作原理，題主所關心的優化就是由這個優化器實現的，包括上面說的predicate pushdown（謂詞下推）優化。
「Spark SQL」專案其實暴露出了兩種使用方式，一種是SQL語言，另一種是DataFrame / Dataset API（統稱Structured API）。兩者底下共用完全相同的優化與執行器。事實上，SQL在經過語法分析（parse）之後會構造出對應的DataFrame表現形式，所以後續實現當然就是一樣的。
這個優化器與執行器既然能處理SQL，其內裡多少也得跟傳統資料庫技術扯上點關係。Catalyst其實很大程度上就跟傳統關係型資料庫中的 query planner / query compiler 相似，實現了不少資料庫裡很常見的優化。謂詞下推就是這樣的例子。
網上關於Spark Catalyst的介紹文不少，題主感興趣的話可以搜搜看。我近期也會碼點相關的東西發出來 >_<
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