Estou tentando entender os planos físicos, mas não entendo algumas partes porque elas parecem diferentes dos rdbms tradicionais. Por exemplo, neste plano abaixo, é um plano sobre uma consulta em uma tabela de seção. A consulta é esta:

select
        l_returnflag,
        l_linestatus,
        sum(l_quantity) as sum_qty,
        sum(l_extendedprice) as sum_base_price,
        sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as sum_disc_price,
        sum(l_extendedprice * (1 - l_discount) * (1 + l_tax)) as sum_charge,
        avg(l_quantity) as avg_qty,
        avg(l_extendedprice) as avg_price,
        avg(l_discount) as avg_disc,
        count(*) as count_order
    from
        lineitem
    where
        l_shipdate <= '1998-09-16'
    group by
        l_returnflag,
        l_linestatus
    order by
        l_returnflag,
        l_linestatus;


== Physical Plan ==
Sort [l_returnflag#35 ASC,l_linestatus#36 ASC], true, 0
+- ConvertToUnsafe
   +- Exchange rangepartitioning(l_returnflag#35 ASC,l_linestatus#36 ASC,200), None
      +- ConvertToSafe
         +- TungstenAggregate(key=[l_returnflag#35,l_linestatus#36], functions=[(sum(l_quantity#31),mode=Final,isDistinct=false),(sum(l_extendedpr#32),mode=Final,isDistinct=false),(sum((l_extendedprice#32 * (1.0 - l_discount#33))),mode=Final,isDistinct=false),(sum(((l_extendedprice#32 * (1.0l_discount#33)) * (1.0 + l_tax#34))),mode=Final,isDistinct=false),(avg(l_quantity#31),mode=Final,isDistinct=false),(avg(l_extendedprice#32),mode=Fl,isDistinct=false),(avg(l_discount#33),mode=Final,isDistinct=false),(count(1),mode=Final,isDistinct=false)], output=[l_returnflag#35,l_linestatus,sum_qty#0,sum_base_price#1,sum_disc_price#2,sum_charge#3,avg_qty#4,avg_price#5,avg_disc#6,count_order#7L])
            +- TungstenExchange hashpartitioning(l_returnflag#35,l_linestatus#36,200), None
               +- TungstenAggregate(key=[l_returnflag#35,l_linestatus#36], functions=[(sum(l_quantity#31),mode=Partial,isDistinct=false),(sum(l_exdedprice#32),mode=Partial,isDistinct=false),(sum((l_extendedprice#32 * (1.0 - l_discount#33))),mode=Partial,isDistinct=false),(sum(((l_extendedpri32 * (1.0 - l_discount#33)) * (1.0 + l_tax#34))),mode=Partial,isDistinct=false),(avg(l_quantity#31),mode=Partial,isDistinct=false),(avg(l_extendedce#32),mode=Partial,isDistinct=false),(avg(l_discount#33),mode=Partial,isDistinct=false),(count(1),mode=Partial,isDistinct=false)], output=[l_retulag#35,l_linestatus#36,sum#64,sum#65,sum#66,sum#67,sum#68,count#69L,sum#70,count#71L,sum#72,count#73L,count#74L])
                  +- Project [l_discount#33,l_linestatus#36,l_tax#34,l_quantity#31,l_extendedprice#32,l_returnflag#35]
                     +- Filter (l_shipdate#37 <= 1998-09-16)
                        +- HiveTableScan [l_discount#33,l_linestatus#36,l_tax#34,l_quantity#31,l_extendedprice#32,l_shipdate#37,l_returnflag#35], astoreRelation default, lineitem, None

Pois o que estou entendendo no plano é:

Primeiro começa com uma verificação de tabela do Hive

Em seguida, filtre usando onde a condição

Em seguida, projete para obter as colunas que queremos

Então TungstenAggregate?

Então TungstenExchange?

Então TungstenAggregate novamente?

Então ConvertToSafe?

Em seguida, classifica o resultado final

Mas não estou entendendo as etapas 4, 5, 6 e 7. voce sabe o que eles são? Estou procurando informações sobre isso para entender o plano, mas não estou encontrando nada concreto.