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Impala 的查询优化器通过以下步骤工作：
- 解析 SQL 查询：首先，Impala 解析 SQL 查询，生成抽象语法树（AST）。
- 逻辑计划生成：将 AST 转换为逻辑计划，逻辑计划描述了查询的逻辑操作，如选择、投影、连接等。
- 逻辑优化：对逻辑计划进行优化，包括谓词下推、列裁剪、常量折叠等。
- 物理计划生成：将优化后的逻辑计划转换为物理计划，物理计划描述了查询如何在集群上执行。
- 物理优化：对物理计划进行优化，包括数据本地化、并行执行、分区裁剪等。
- 执行计划生成：生成最终的执行计划，并将其分发到集群中的各个节点执行。
本题详细解读
1. 解析 SQL 查询
Impala 首先解析 SQL 查询，生成抽象语法树（AST）。AST 是查询的树形表示，每个节点代表一个 SQL 操作或表达式。解析器会检查 SQL 语法的正确性，并将其转换为内部数据结构。
2. 逻辑计划生成
解析后的 AST 被转换为逻辑计划。逻辑计划描述了查询的逻辑操作，如选择（SELECT）、投影（PROJECT）、连接（JOIN）等。逻辑计划是查询的抽象表示，不涉及具体的执行细节。
3. 逻辑优化
在逻辑计划生成后，Impala 的优化器会对逻辑计划进行优化。常见的逻辑优化包括：
- 谓词下推：将过滤条件尽可能下推到数据源，减少数据传输量。
- 列裁剪：只选择查询中需要的列，减少不必要的数据读取。
- 常量折叠：在编译时计算常量表达式，减少运行时计算量。
4. 物理计划生成
优化后的逻辑计划被转换为物理计划。物理计划描述了查询如何在集群上执行，包括数据扫描、数据分区、数据排序等操作。物理计划是查询的具体执行步骤。
5. 物理优化
在物理计划生成后，Impala 的优化器会对物理计划进行优化。常见的物理优化包括：
- 数据本地化：尽可能在数据所在的节点上执行操作，减少数据传输。
- 并行执行：将查询分解为多个并行任务，充分利用集群的计算资源。
- 分区裁剪：根据查询条件跳过不相关的数据分区，减少数据扫描量。
6. 执行计划生成
最终，Impala 生成执行计划，并将其分发到集群中的各个节点执行。执行计划是查询的最终执行步骤，Impala 会根据执行计划调度任务，并在集群中并行执行查询。
通过以上步骤，Impala 的查询优化器能够高效地处理复杂的 SQL 查询，并充分利用集群资源，提高查询性能。