200分钟吃透通用SQL的解析与优化实践，附Spark SQL执行与优化详解！

大数据领域，说是“万物皆可SQL化”也不为过。

从Hive/Spark SQL等最原始、最普及的SQL查询引擎，到Kylin/ClickHouse等OLAP引擎，再到流式的Flink SQL/Kafka SQL，大数据的各条技术栈，都在或多或少地往SQL方向靠拢。

因此，要保障“稳和快”这两个大数据的重要指标，做好SQL的优化，就成了一大关键。

但遗憾的是，很多小伙伴只是掌握了怎么写好SQL，或者掌握了一些优化规则、参数，但却始终停留在“怎么用”的层面，对SQL的执行流程和优化原理没有认知，也不了解那些优化规则、参数背后的逻辑所在。

也就始终没法形成自己的技术壁垒，遇到的问题稍稍变换一下题型，就抓瞎了，“大数据人肉运维”的苦，真是谁做谁知道……

那怎么打破这样的困境呢？

给你推荐一个超级干货的体验课“SQL解析和优化实践”，5月23日-5月25日，3天的时间，带你从原理到实践，从Spark SQL入手，吃透通用SQL的执行流程和优化原理。

毕竟在所有的主流引擎中，Spark SQL对SQL的优化是做得最深、最好的！

可以说，只要掌握Spark SQL相关的优化原理与实践，其他各类SQL基本上就是手到擒来，稍微花点心思就能融会贯通。

而在第三天的拓展直播中，老师更是会拔高一层，从Flink、Hive、Kylin等主流引擎的SQL优化挑战讲起，带大家站到更普适的角度，吃透SQL的通用优化思路，掌握通用工具Calcite的原理和实践。

这一套组合拳下来，不论你实际工作中用的是啥引擎，遇到再复杂的问题，也能轻松做好优化，让系统更稳、更快！

对了，这个体验课的主讲老师是前eBay中国资深大数据专家金澜涛，还是复旦大学MSE外聘教师，不仅技术牛，讲课也厉害，复杂的技术也能带你轻松掌握。

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金澜涛老师的这个提升课，可以说是从Spark SQL入手，给你把通用SQL的执行流程和优化原理及相关工具、实践都讲透了，口说无凭，咱可以看看大纲感受一下~

ANTLR、SqlParser、Catalog、Analyzer、Optimizer、SQL优化规则、SparkPlanner、join策略……整个SQL优化与执行全流程中的关键技术，一网打尽。

最后想跟大家多唠几句，大规模的数据往往意味着大规模的问题，从事大数据方向，平时遇到的问题会很多，如果没有掌握核心竞争力，只是浮于表面或者单纯遇到问题解决问题，往往会把自己逼得非常累，被动陷入“内卷”。

这是我们一定要避免的，平时的工作、学习中一定要多问几个为什么，多去探寻技术背后的本质~

共勉~

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