从Physical plan到Map-Reduce Plan
注：因为我们重点关注的是Pig On Spark针对RDD的执行计划，所以Pig物理执行计划之后的后端参考意义不大，这些部分主要分析流程，忽略实现细节。
入口类MRCompiler，MRCompilier按照拓扑顺序遍历物理执行计划中的节点，将其转换为MROperator，每个MROperator都代表一个map-reduce
j...
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2014-05-10 08:46:07
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本文通过跟代码的方式，分析从输入一批Pig-latin到输出物理执行计划（与launcher引擎有关，一般是MR执行计划，也可以是Spark RDD的执行算子）的整体流程。
不会具体涉及AST如何解析、如何使用了Anltr、逻辑执行计划如何映射、逻辑执行计划如何优化、MR执行计划如何切分为MR Job，而是从输入一批Pig DSL到待执行的真正执行计划的关键变化步骤（方法和类）。...
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2014-05-08 04:00:42
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V$SQL_PLAN视图提供了一种方法，可用于检查仍位于库高速缓存的游标的执行计划。此视图中的信息与
PLAN_TABLE 视图中的信息非常类似。但是，EXPLAIN PLAN 显示的是执行相应语句时可以使用的理论,而V$SQL_PLAN
包含实际使用的计划。通过 EXPLAIN PLAN 语句获取...
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2014-05-07 09:37:32
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Explain
Explain是Pig提供的调试工具，使用explain可以输出Pig Lation的执行计划。值得一提的是，explain支持-dot选项，将执行计划以DOT格式输出， (DOT是一种图形描述语言，请参考http://zh.wikipedia.org/zh/DOT%E8%AF%AD%E8%A8%80)
代码实现详见org.apache.pig.impl.plan.DotPla...
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2014-05-07 06:03:35
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select * from table where id =
?类似于上面这样的sql，如果不用绑定变量，每次执行时Oracle会认为是不同的sql，会在每次执行时生成一遍执行计划，而执行计划的生成是非常耗CPU，试想一下，如果1000个并发都在执行这条语句，等于同时在生成1000个执行计划。如果使...
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2014-05-07 00:58:05
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2．2MySQL Server 系统架构总的来说，MySQL
可以看成是二层架构，第一层我们通常叫做SQL Layer，在MySQL 数据库系统处理底层数据之前的所有工作都是在这一层完成的，包括权限判断，sql
解析，执行计划优化，query cache 的处理等等；第二层就是存储引擎层，我们通常叫...
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2014-05-03 22:43:14
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本文主要讨论MySQL的执行计划分析，并给出相应的示例，MySQL的执行计划分析在实际工作中也是非常重要的，SQL
SERVER可以通过“显示估计的执行计划”来查看sql的执行计划，而MySQL则是通过explain +
查询语句来查看其执行计划，找出其索引使用情况，执行顺序等等，从而进行优化，使查...
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2014-04-30 21:29:11
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原文:MySQL学习系列2--MySQL执行计划分析EXPLAIN1.Explain语法
EXPLAIN SELECT …… 变体： EXPLAIN EXTENDED SELECT …… 将执行计划“反编译”成SELECT语句，运行SHOW
WARNINGS 可得到被MySQL优化器优化后的查询语句...
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2014-04-30 18:39:02
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稳定执行计划 1 策略： Oracle的sql
执行计划在一些场景下会发生变化，导致系统会发生不可知的情况，影响系统的稳定性，特别是关键业务的sql。比如下面的场景：
统计信息过老，重新收集了统计信息。为表添加了新的分区，删除分区。而oracle提供的稳定执行计划的策略也大致有：存储纲要（sto.....
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2014-04-28 02:58:22
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