在大数据离线计算平台上每天会有上万个任务在执行，对cpu、内存、存储资源由极大的消耗，那么如何降低资源使用率、提高计算效率，就涉及到计算优化的问题。从系统优化方面来讲：
HBO
1）HBO 是根据任务的历史执行情况优化资源分配
2）HBO方案提出：
① 在Hadoop中map task与reduce task的task个数分配是根据用户提交的任务总数据量和每个map task能处理的数据量决定的。
② 这种方式是一种平均的资源分配方法，但是仔细分析每一个map、reduce任务会发现它们处理的数据量会有很大差距，大部分的任务节点仅仅处理一小部分数据，而有些reduce节点处理的数据量又太多，从而导致整个任务的执行时间被拖慢，浪费了资源。总结成一句话：小数据量任务资源浪费、大数据量任务资源不足。
③ 这些任务都是定时在是计算平台上执行的，由此想到了利用任务历史执行情况更合理的优化资源分配的方法
3）HBO 分配资源方法：
① 核心思想：基础资源评估+加权资源评估
② 基础资源评估：对于map任务的数量根据用户提交任务的数据量和每个map任务期望执行的数据量来估算；对于reduce任务个数由map任务的输入数据量估算或者根据近几天map任务对reduce任务的输出数据量的平均值进行估算。
③ 加权资源评估：通过当前任务近期执行速度与任务预期执行速度作比较，如果小于预期则等比例添加资源，估算出最终的任务数量
CBO
1）基于代价的优化器，根据收集的信息选择代价最小的执行方式
2）CBO组成：
① Meta Manager：优化器在选择优化策略时会使用一些元数据，如数据表元数据，分区元数据，统计信息元数据等。
② Statistics：为优化器提供准确的统计信息，进行优化策略的选择
③ Rule Set：每一条优化规则都是特定场景下的优化点，优化器根据代价模型选择启用哪些规则。规则分为：
+ Substitute Rule：优化了一定好的规则
+ Explore Rule：优化后需要考虑各种因素的规则
+ Build Rule：优化后不能再次优化的规则
④ Volcano Planner Core：把所有信息统一处理，根据代价模型，涉及代价最小的方案
3）Volcano Planner Core：
① planner需要的数据有规则集、统计数据（每个节点元数据、RowCount值、Distinct值等）、代价模型（代价即各种资源，如IO开销、cpu等。根据不同的操作符计算不同的代价，然后选择代价最小的策略）
② Planner的输入是查询语句经过编译后生成的计划树
③ 规则匹配：Planner将计划树的每个节点进行注册，注册的同时会在规则集中匹配所有可以匹配的规则，所有与节点可以匹配到的规则加入到队列中
④ 规则应用：从队列中pop出一个匹配的规则进行优化，优化成功产生新的节点，重复之前的注册和匹配过程。Planner会对队列中所有规则进行优化，包括新产生的节点的规则
⑤ 代价计算：发生在产生的新节点注册阶段，计算规则如下：
+ 如果代价不存在或者子节点的代价还没计算，则忽略
+ 如果有代价，则将本身的代价和子节点的代价相加，若小于目前的最优策略，则认为当前节点是最优的。还会对其父节点的代价进行迭代计算，进而估算整条链路的代价
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