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【成都源码招聘】【uwp源码下载】【android looper源码】presto源码解读

来源:微信群源码 发表时间:2024-12-22 15:47:31

1.Presto中的源码Hash Join
2.Presto源码分析之模式匹配
3.Presto软件术语

presto源码解读

Presto中的Hash Join

       作为一个高效的OLAP引擎,HashJoin算法在Presto中扮演着至关重要的解读角色,本文将从HashJoin在执行层的源码原理和源码实现角度,深入剖析Presto中的解读HashJoin机制。我们首先通过一个实际的源码TPCDS表相关查询语句来引入话题,这个查询语句展示了如何在两个表之间进行连接,解读成都源码招聘并对结果进行聚合。源码

       在执行计划中,解读我们看到整个join操作被划分为4个阶段。源码其中,解读Stage1是源码核心的join阶段,我们将重点探讨此阶段的解读执行流程和原理。

       在Stage1阶段,源码Presto执行了一系列基本算子,解读这些算子通过流水线的源码方式处理数据,加速了join过程。uwp源码下载为了优化性能,Presto对输入数据进行了本地的repartition,确保数据在内存中高效地被操作。这个阶段的关键在于构建HashMap,其中,构建表(build表)和查询表(probe表)的角色明确。build表的数据通过HashMap存储在内存中,以实现低复杂度的查找,而probe表则可以大量读取,实现高效的数据处理。

       构建HashMap的关键算子是HashBuilderOperator,它负责积攒Page,并在构建完整hash表后开始真正的join操作。在这个过程中,涉及到多个数据结构和算法,android looper源码例如key、addresses和positionLinks,它们协同工作以确保数据的高效查找和匹配。其中,key用于hash表的构建,addresses和positionLinks分别用于存储比较结果和数据位置信息,以便在join过程中进行快速的数据匹配和连接。

       在Pipeline2阶段,join操作真正开始执行。此阶段的流程控制由Driver驱动,确保在数据准备就绪时开始执行,同时避免了不必要的数据处理,提高了整体效率。通过LookUpJoinOperator算子的阻塞状态、needsInput状态和finish状态的宙斯病毒源码管理,确保了join操作的有序进行,避免了资源的浪费。

       本文通过详尽的解释和分析,揭示了Presto中的HashJoin算法的实现细节,从数据的积攒、构建HashMap到高效的数据匹配和连接,提供了一个全面的视角。尽管本文未能覆盖所有细节,如内存管理、code generation等,但这些将在后续的文章中进行深入探讨。

Presto源码分析之模式匹配

       Presto 中的小型模式匹配库,即presto-matching,其作用在于识别并优化性能不佳的查询计划。本文将详细解析presto-matching库中的make命令源码主要概念,包括Pattern、Match、Matcher,以及它们的设计思路与在Presto查询优化中的应用。

       首先,Pattern是一个抽象类,它负责定义模式的结构、行为、常用构造方法,形成了小型的DSL,并提供与匹配逻辑之间的桥梁方法matches。Pattern的结构定义了模式的属性,如EqualsPattern的expectedValue和FilterPattern的predicate。Pattern的行为通过accept方法实现,它接受Matcher核心类和匹配对象,以及用于保存匹配过程中关注的节点的Context。Pattern还定义了模式构造方法,使用户可以直观地描述复杂的匹配逻辑,避免冗长且难以理解的代码。

       Pattern匹配的关键在于Pattern的matches方法,它用于判断给定对象是否能匹配当前模式。

       Pattern的子类包括5个,分别用于实现不同的匹配逻辑。

       Match是一个抽象类,代表匹配结果,包含Present和Empty两个私有实现类。Present类保存匹配到的节点,Empty类表示未匹配到任何内容。用户通过Match的工厂方法获取具体的实现类。

       Matcher作为桥梁,使用Visitor模式,定义了匹配各种模式的方法。当前实现仅有一个DefaultMatcher,它通过递归调用match方法,检查整个模式链是否满足给定对象,同时保存用户感兴趣的子节点。

       模式匹配在Presto中的应用主要在于查询优化,特别是在基于规则的优化器中。例如,Presto的优化规则推限通过项目可以利用模式识别找到性能提升的机会,通过在选择阶段减少数据量,从而减少整个查询的处理数据量。

       本文对presto-matching库进行了深入解析,从其设计思路到实际应用,展现了模式匹配在Presto查询优化中的重要作用。这个库的设计虽然简洁,但在查询优化场景中发挥了巨大作用。它不仅提高了查询性能,还为未来的类似模式识别场景提供了灵活的应用基础。

Presto软件术语

       Presto是一款由Opera Software开发的排版引擎,为Opera 7.0及以上版本提供支持。相较于Elektra引擎,Presto引入了动态功能,能够根据DOM及Script语法的事件实现网页或其部分的重新排版。Presto不断更新,修正错误,优化了JavaScript的阅读性能。

       基于Presto引擎的应用程序包括但不限于:Opera 7及之后版本,Opera Mobile,Opera Mini,Nintendo DS Browser,Nintendo DSi 浏览器,Nokia 浏览器,Sony Mylo COM-1's 浏览器,Wii Internet Channel 浏览器。此外,Presto还被用于一些HTML编辑器,如Macromedia Dreamweaver MX,Adobe Creative Suite 2,Adobe Creative Suite 3和Virtual Mechanics SiteSpinner Pro。

       据统计,Opera的浏览器用户数已达到3亿,这一数字在年2月日的报道中被公布。同时,Opera宣布将采用WebKit作为其浏览器的核心引擎,以替代当前的引擎。WebKit是一个开源浏览器引擎,以其高效稳定、兼容性好、源码结构清晰、易于维护的优势而闻名。

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