【分布式 OLAP 查询引擎】Spark SQL 与 Catalyst：逻辑/物理计划与 AQE
内容提要
本文比较了Trino与Spark SQL在数据处理中的差异，分析了两者的查询执行路径、优化机制及Iceberg连接器的能力。Trino采用解释型操作，而Spark通过全阶段代码生成和自适应查询执行来提升性能。文章还对比了两者在Iceberg下推能力，强调了各自的适用场景和优化风格。
关键要点
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Trino与Spark SQL在数据处理中的主要差异在于查询执行路径和优化机制。
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Trino采用解释型操作，而Spark通过全阶段代码生成和自适应查询执行来提升性能。
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Spark的逻辑计划和物理计划都称为SparkPlan，而Trino使用PlanNode进行对应。
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Spark的Whole-stage codegen将算子融合为JVM字节码，而Trino主要使用解释型操作。
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Spark的自适应查询执行（AQE）能够在运行时优化查询，而Trino在规划期进行优化。
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在Iceberg连接器的能力方面，Trino和Spark在下推能力上有相似之处，但在实现细节上存在差异。
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选择Spark SQL适合大批ETL和机器学习特征，而Trino更适合交互式查询和联邦多目录场景。
延伸解读
查询执行路径的差异
Trino与Spark SQL在查询执行路径上存在显著差异。Trino采用解释型操作，适合交互式查询，而Spark通过全阶段代码生成和自适应查询执行（AQE）来提升性能，适合大批量ETL和机器学习任务。这种差异使得两者在不同场景下的表现各有千秋，用户应根据具体需求选择合适的引擎。
优化机制的比较
Spark的AQE能够在运行时根据统计信息动态优化查询，而Trino则在规划阶段进行优化。这意味着Spark在处理数据倾斜和动态调整任务时更具灵活性，而Trino则在查询计划的稳定性和可预测性上表现更好。用户在选择时需考虑工作负载的特性和对实时优化的需求。
Iceberg连接器的能力
在Iceberg连接器的能力方面，Trino和Spark在下推能力上有相似之处，但实现细节有所不同。两者都支持谓词下推和文件裁剪，但在具体的执行机制上存在差异。了解这些差异有助于用户在使用Iceberg时做出更有效的决策，尤其是在性能优化方面。
延伸问答
Trino和Spark SQL在查询执行路径上有什么主要差异？
Trino采用解释型操作，而Spark SQL通过全阶段代码生成和自适应查询执行来提升性能。
Spark SQL的自适应查询执行（AQE）是如何工作的？
AQE在运行时根据统计信息重新优化查询计划，能够合并小的shuffle分区、切换join策略和优化倾斜join。
在Iceberg连接器的能力方面，Trino和Spark SQL有什么相似之处？
两者在Iceberg下推能力上有相似之处，但在实现细节上存在差异。
选择使用Spark SQL和Trino的场景分别是什么？
Spark SQL适合大批ETL和机器学习特征，而Trino更适合交互式查询和联邦多目录场景。
Spark SQL的Whole-stage codegen有什么优势？
Whole-stage codegen将算子融合为JVM字节码，减少虚调用和中间行对象分配，从而提升性能。
Trino的查询优化与Spark SQL的查询优化有什么不同？
Trino在规划期进行优化，而Spark SQL则在运行时通过AQE进行优化。
