“adb spark的lakehouse api访问内表数据，还支持算子下推吗？adb spark访问内表数据应该只会直接粗糙读取OSS，而不会再经过存储节点了，所以spark通过lakehouse api访问内表数据是不是就不会有过滤算子下推了？
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"adb spark的lakehouse api访问内表数据，还支持算子下推吗？[阿里云云原生数据仓库]
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对于你的问题，我理解你想了解使用ADB (Apache DataBricks) 和 Spark 的 LakeHouse API 访问内表数据时，是否支持算子下推。
首先，我们需要明确一点，算子下推（Pushdown）是指在数据处理过程中，将一些计算操作下推到数据存储层进行，以减少数据在计算层和存储层之间的传输，从而提高处理效率。
ADB Spark 在访问内表数据时，会根据情况尽可能地进行算子下推。但是，是否能够进行算子下推，以及下推的效果，取决于多个因素，包括数据存储格式、数据访问模式、以及具体的算子类型等。
对于你提到的 LakeHouse API，它是 Apache DataBricks 推出的一种湖仓一体解决方案，它通过将数据存储在 OSS (对象存储系统)，并利用 Spark 进行数据处理，能够提供高性能的数据分析和处理能力。
在访问内表数据时，Spark 通常会根据数据的存储格式和访问模式来决定是否进行算子下推。对于 OSS 中的数据，如果数据的存储格式有利于进行算子下推，且 Spark 的优化器能够识别并转化为有效的算子下推操作，那么 Spark 就可能进行算子下推。
但是，如果你在访问内表数据时，使用了 LakeHouse API 的特殊功能或特性，可能会影响 Spark 的优化器对算子下推的识别和转换，从而影响算子下推的效果。因此，对于具体的使用情况，你可能需要进行测试和性能分析，以确定算子下推的效果。
总的来说，Spark 在访问内表数据时，会尽可能地进行算子下推以提高处理效率。但是否能够成功进行算子下推，以及下推的效果如何，取决于多种因素，包括数据的存储格式、访问模式，以及 Spark 的优化器等。对于具体的使用情况，你可能需要进行测试和性能分析以确定效果。
ADB Spark是阿里云推出的云端统一分析服务，基于Apache Spark构建，提供了完整的Spark生态系统支持和高效的多租户资源调度能力，同时也提供了与大数据开发相关的功能和服务，比如LakeHouse架构等。在使用ADB Spark的时候，它可以通过Java、Scala、PySpark等API接口访问OSS中的数据，当然也可以利用内置的存储插件去读取ApsaraDB for RDS的数据源，以便于获取实时的数据处理能力。
至于ADB Spark是否支持过滤算子下推，这主要取决于所使用的查询类型和所选的数据源。通常情况下，当涉及到复杂过滤条件时，ADB Spark并不支持过滤算子下推；但是对于简单过滤条件，则有可能支持过滤算子下推功能。