探究Amazon Redshift Spectrum底层机制：查询运行的是何种引擎？

嘿，这个问题问得很到位！很多人容易把Redshift Spectrum和Spark、MapReduce、Presto这些引擎搞混，但实际上它走的是一套完全独立、专为外部存储优化的路子，和你提到的这些都不沾边——它是Amazon Redshift原生分布式查询引擎的扩展组件。

下面一步步拆解它的运作流程：

• 查询解析与规划阶段
  当你提交包含外部表（存储在S3等外部存储）的SQL查询时，Redshift主集群会先解析SQL语句，生成全局查询计划。此时它会自动区分本地集群数据和外部存储数据，针对外部数据部分生成专门的Spectrum执行分支。

• Spectrum无服务器节点调度
  Redshift主集群会把针对外部数据的查询任务分发到AWS管理的Spectrum查询节点——这些是无服务器的计算资源，不需要你手动部署或维护。它们会直接与S3建立连接，避免将海量外部数据拉回Redshift本地集群，大幅节省带宽和集群资源。

• 近源数据处理优化
  Spectrum查询节点会在S3端执行谓词下推和列裁剪：只读取查询需要的列，只处理符合WHERE条件的数据块，从源头上减少需要处理的数据量。这个过程用的是Redshift自研的分布式执行框架，既不是Spark的RDD模型，也不是MapReduce的Map/Reduce阶段，更和Presto的执行引擎无关。

• 结果聚合与返回
  处理后的中间结果会被发送回Redshift主集群，由主集群完成最后的聚合、排序、关联等操作，最终将完整查询结果返回给用户。

额外补充个关键点：Spectrum和Redshift本地集群共享同一套SQL语法和查询优化器，所以你不需要切换不同引擎的语法，使用体验和查询本地表几乎一致，但底层是专门针对外部存储做了轻量化、无服务器的扩展设计。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Am1rr3zA