sparksql中为什么没有类似hive.optimize.cte.materialize.threshold参数，用于打开将with as创建的临时表给复用起来，比如一个with as创建的表a，在后续sql中引用这个表a 3次以上，并且有join类操作，在hive中有sparksql中有hive.optimize.cte.materialize.threshold参数使用，调整执行计划，在sparksql中没有找到相关参数，看执行计划这个临时表中逻辑会重复查表执行引用次数，是出于什么考虑，还是有什么方式可以达到这个目的
写回答
2000元阿里云代金券免费领取，2核4G云服务器仅698元/3年，新老用户都有优惠，立即抢购>>>
在 Spark SQL 中，CTE （Common Table Expression）是一种查询方式，也可以称为 “WITH” 查询。CTE 可以让我们在当前 SQL 查询中创建一个临时的命名查询结果集，并且可以重用这个结果集。在 Spark SQL 中，支持两种 CTE 物化方式：递归方式和迭代方式。
递归方式：递归方式是基于递归定义的一种方式，它根据初始条件不断递归地进行计算，直到满足终止条件为止。在 Spark SQL 中，如果使用递归 CTE，需要在 WITH 关键字之后使用 RECURSIVE 关键字。递归 CTE 的语法如下：
WITH RECURSIVE cte_name AS (
initial_query
UNION ALL
recursive_query
)
SELECT *
FROM cte_name;
迭代方式：迭代方式是基于迭代计算的一种方式，它通过循环计算来不断逼近最终结果。在 Spark SQL 中，如果使用迭代 CTE，需要在 WITH 关键字之后使用 ITERATION 关键字。迭代 CTE 的语法如下：
WITH ITERATION cte_name AS (
initial_query
)
SELECT *
FROM cte_name
WHERE termination_condition;
需要注意的是，Spark SQL 中的 CTE 物化方式取决于查询优化器的实现和数据分布情况。有些情况下，CTE 可能会被内联或临时表物化，以优化查询性能。
2000元阿里云代金券免费领取，2核4G云服务器仅698元/3年，新老用户都有优惠，立即抢购>>>
SparkSQL中没有类似hive.optimize.cte.materialize.threshold参数的原因是，SparkSQL的执行计划是基于RDD的，而不是基于Hive的优化器。因此，SparkSQL中没有类似Hive的优化器来处理CTE（with as）语句。但是，SparkSQL提供了一些优化技术来处理CTE语句，例如使用Spark的缓存机制来缓存CTE表，以便在后续查询中重用。此外，SparkSQL还提供了一些优化技术来减少重复查表的次数，例如使用Broadcast Join来避免重复查表。因此，虽然SparkSQL中没有类似hive.optimize.cte.materialize.threshold参数的设置，但是可以通过使用SparkSQL提供的优化技术来达到类似的效果。
2000元阿里云代金券免费领取，2核4G云服务器仅698元/3年，新老用户都有优惠，立即抢购>>>
可以使用CACHE TABLE或CREATE TEMP VIEW语句将CTE的结果缓存到内存中，以便在后续查询中重复使用。
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
