大数据平台，有一类需求，需要验证sql的正确性。你能想到几种方式？ 1、单纯的用antlr生成AST是否足够？答案是对于和hive表相关的验证是否定的。就像spark sql的执行过程，逻辑执行计划 到 物理执行计划，需要结合source schema添加列信息。所以直接用工具生成AST还不够。 2、使用hiveserver2 执行一段sql？举例验证concat(field, field1) as new_field这个sql是否正确。可以生成一个sql=’select ${to_verify_pattern} from hive_table limit 0’。这种方式部分可行，由于没有发生agg聚合，hiveserver不需要生成mr任务，直接拿一个新的分区获取数据即可。但如果是要验证数据模型是否正确，例如有相关的join操作，则这种方式会生成mr任务。hiveserver2对mr也快废弃了，可以替换成tez会快一些。更快的方式？在sql前加个explain，使用explain的方式一起把语法和schema都检查了，还不用生成实际执行任务。 3、使用spark?向“在线spark常驻进程”发送sql，对方将执行结果写到redis，客户端从redis获取结果集。主要的优势是常驻进程内存迭代，运算快也没有mr的启动时间。但也有劣势，from xxx表之后如果没有where partition限定条件，spark没法像hive那样决定读哪些文件即可，所以它会把全量文件都读取进来，再做数据过滤或运算，所以不一定会更快，看自己的场景需求。 关于spark sql的谓词下推、列裁剪等，详见：https://www.hnbian.cn/posts/7049ff8.html ColumnPruning 列裁剪可以把那些查询不需要的字段过滤掉，使得扫描的数据量减少。 PushDownPredicate 将 Filter 算子直接下推到 Join 之前。 扩展：trino的pushdown https://trino.io/docs/current/optimizer/pushdown.html