分布式查询中，谓词中的“is null”条件不会在远程执行。

在分布式查询中，谓词中的“is null”条件不会在远程执行。这是因为“is null”条件需要在每个数据节点上进行计算，然后将结果汇总到一个中心节点上。

以下是一个示例代码，展示了如何在分布式查询中处理“is null”条件：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Distributed Query") \
    .getOrCreate()

# 加载数据
data = [("Alice", 25, None), ("Bob", 30, "Engineer"), ("Charlie", 35, "Doctor")]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "profession"])

# 在远程执行查询
df.createOrReplaceTempView("people")
result = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE profession IS NULL")

# 显示结果
result.show()

在上述示例中，我们使用SparkSession创建了一个Spark DataFrame，并将其注册为一个临时视图。然后，我们使用Spark SQL执行了一个查询，查找“profession”列中值为NULL的记录。

当执行这个查询时，Spark会将查询计划发送到远程的数据节点上进行计算。每个节点会计算出符合条件的记录，并将结果返回给中心节点。最后，中心节点将所有结果汇总起来，并返回给驱动程序。

注意，上述示例是使用Spark SQL来处理分布式查询的一种方法。根据所使用的分布式计算框架，具体的代码实现可能会有所不同。