| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10页 |
| 1.3 论文内容 | 第10-12页 |
| 第二章 相关技术 | 第12-27页 |
| 2.1 SQL-on-Hadoop系统 | 第12-16页 |
| 2.1.1 Hadoop生态系统简介 | 第12-14页 |
| 2.1.2 SQL-on-Hadoop系统概述 | 第14-16页 |
| 2.2 Spark及Spark SQL介绍 | 第16-20页 |
| 2.2.1 Spark背景介绍 | 第16-19页 |
| 2.2.2 Spark SQL介绍 | 第19-20页 |
| 2.3 列式存储结构Parquet | 第20-23页 |
| 2.3.1 列式存储与行式存储的比较 | 第20-21页 |
| 2.3.2 列式存储结构Parquet | 第21-22页 |
| 2.3.3 Parquet的局限性 | 第22-23页 |
| 2.4 布隆过滤器和直方图 | 第23-25页 |
| 2.4.1 布隆过滤器(Bloom Filter)简介 | 第23-24页 |
| 2.4.2 直方图(Histogram)简介 | 第24-25页 |
| 2.4.3 布隆过滤器与直方图的应用 | 第25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 Spark SQL系统查询优化研究分析 | 第27-36页 |
| 3.1 研究概况及缺陷 | 第27-29页 |
| 3.2 优化方案研究与设计 | 第29-35页 |
| 3.2.1 数据准备阶段的优化 | 第29-32页 |
| 3.2.2 数据源加载阶段的优化 | 第32-34页 |
| 3.2.3 查询执行阶段的优化 | 第34-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 Spark SQL系统查询优化详细设计 | 第36-53页 |
| 4.1 Spark SQL系统查询优化整体架构 | 第36-37页 |
| 4.2 数据重写 | 第37-38页 |
| 4.3 元数据生成 | 第38-47页 |
| 4.3.1 布隆过滤器 | 第38-44页 |
| 4.3.2 直方图 | 第44-47页 |
| 4.4 谓词下推 | 第47-51页 |
| 4.4.1 Spark SQL执行流程 | 第47-48页 |
| 4.4.2 具体实现 | 第48-51页 |
| 4.5 Spark SQL查询执行 | 第51-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 Spark SQL系统查询优化的测试与分析 | 第53-61页 |
| 5.1 测试环境与实验设置 | 第53-54页 |
| 5.2 基准测试与分析 | 第54-55页 |
| 5.3 布隆过滤器 | 第55-57页 |
| 5.4 直方图 | 第57-59页 |
| 5.5 针对LIMIT语句的优化 | 第59页 |
| 5.6 最终优化结果 | 第59-60页 |
| 5.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结束语 | 第61-63页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第61-62页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第66页 |