在本次演讲中，我们将深入探讨基于历史信息的优化（History-Based Optimizations，简称HBO）在现代大数据处理生态系统中的关键组件 SparkSQL 中的应用。我们的讨论不仅将涵盖HBO的基本原理，还将深入探讨其被采用的令人信服的理由，特别是在已经部署了自适应查询执行（Adaptive Query Execution，简称AQE）的场景中。我们将剖析HBO如何解决AQE固有的局限性，从而提供增强的查询性能和资源利用率。

本次演讲还将展示我们在各种大规模场景中 HBO 的实际应用，突出其在优化复杂数据工作流程中的有效性。此外，我们将详细介绍一些旨在实现显著成本节约的优化规则，涵盖减少不必要的 I/O 操作和优化内存使用等方面。

我们将讨论的一个关键挑战是在不同计算引擎上实现 HBO，这是异构大数据环境中的一个常见痛点。

核心要点：

• 一套优化规则
• 跨引擎实现
• HBO实施的实用见解

讲师:

我是一名大数据工程师，拥有多年查询引擎优化方面的专业知识，专注于大规模数据系统的性能调优和成本高效的查询执行。