脚本中Spark数据帧过滤器的位置对谓词下推有影响吗？

Question

我知道Spark在转换步骤之前不会对数据帧执行任何操作，但我想知道所有转换步骤的物理位置是否重要

我想知道如何读入一个相当大的文件，我只需要很少的文件。假设我有一个1 TB的文件，但我可能只需要读取不到1 GB的文件。如果我在代码中有一行代码，在脚本顶部使用df.filter(df['updatedtime'] > '2018-01-01')之类的基本内容来过滤数据帧，这可能会减少读取的数据量并强制谓词下推，对吗

如果过滤数据的代码行要过很久才会出现，那么这种情况会不会仍然强制谓词下推并减少数据读取？或者这是一个试验和错误的情况下，我需要测试自己

Answer 1

在理想情况下，这不重要。这是RDDAPI的主要优势。优化器应该能够重新安排执行计划以实现最佳性能

在实践中，不同版本的某些操作可能会引入分析障碍或禁用下推和/或partition pruning

因此，如果您有疑问，您应该始终检查执行计划，以确认是否应用了预期的优化