1.

org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.ColumnPruning

org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.ReplaceIntersectWithSemiJoin

org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.ReplaceDistinctWithAggregate

org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.ReorderJoin

org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.PushDownPredicates

org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.PushDownLeftSemiAntiJoin

org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.CollapseProject

org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.EliminateLimits

org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.ConstantFolding

org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.RemoveNoopOperators

org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.InferFiltersFromConstraints

org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.RewritePredicateSubquery

PushDownPredicates 这个规则通过其他的操作把 filter 操作下推到离数据源更近的地方，这样做可以将计算转移至数据源端，减少 spark 加载和计算的数据量，但不是所有的操作都支持。比如，如果表达式不是确定性的，这就不行，假如我们使用类似 first，last，collect_set,collect_list,rand 等，filters 操作就不能通过这些操作而进行下推，因为这些函数是不确定性的。

ReorderJoin 规则对 join 进行了重新排序，并将所有的条件下推到 join 中，使得过滤操作可以尽早发生。实则是贪心算法，基于代价的优化器，Spark 会根据 join 的成本选择代价最小的 join 操作，也就是有多个表 join，cbo 优化会按特定的顺序进行 join。多表连接顺序优化算法使用了动态规划寻找最优 join 顺序，优势在于动态规划算法能够求得整个搜索空间中最优解，而缺点在于当联接表数量增加时，算法需要搜索的空间增加的非常快，计算最优联接顺序代价很高。

2.

在 lambda 架构中，通过双线计算，用离线补充实时数据，完成整体数据输出+展示。

lambda 架构优点：

职责边界清晰。离线和实时各自计算各自范围内的数据；

容错性。离线数据可以补充实时计算历史统计的数据；

复杂性隔离。离线数据，可以很好的掌控。采用增量算法处理实时数据，复杂性比离线要高很多。通过分开离线和实时计算，把复杂性隔离到实时计算，可以很好的提高整个系统的鲁棒性和可靠性。

lambda 架构缺点：

针对 lambda 模式来说，存在以下几个问题点：

同样需求两套代码

集群资源使用增多，因为离线任务+实时任务

离线结果和实时结果不一致问题

批量计算 T+1，当数据量大的时候，可能晚上计算不完,导致依赖任务延时

存储成本增大