1、前言近些年来，在对Spark SQL优化上，CBO是最成功的一个特性之一。 CBO会计算一些和业务数据相关的统计数据，来优化查询，例如行数、去重后的行数、空值、最大最小值等。 Spark根据这些数据，自动选择BHJ或者SMJ，对于多Join场景下的Cost-based Join Reorder，来达到优化执行计划的目的。 但是，由于这些统计数据是需要预先处理的，会过时，所以我们在用过时的数据进
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2023-08-21 15:27:16
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源Spark3.0已经发布半年之久，这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上，其中46%的优化都集中在Spark SQL上...
原创
2021-06-10 21:03:09
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Spark3.0已经发布半年之久，这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上，其中46%的优化都集中在Spark SQL上，SQL优化里最引人注意的非Adaptive Query Execution莫属了。Adaptive Query Execution(AQE)是英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上，改进并实现的自适应执行引擎。近些年来，Spark
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2021-01-24 10:16:19
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Spark3.0已经发布半年之久，这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上，其中46%的优化都集中在Spark SQL上，SQL优化里最引人注意的非Adaptive Query Execution莫属了。Adaptive Query Execution(AQE)是英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上，改进并实现的自适应执行引擎。近些年来，Spark SQL 一直在针对CBO 特性进行优化，而且做得十分成功。CBO基本原理首先，我们先来介绍另一个基于规
原创
2021-06-10 18:18:20
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Spark3.0已经发布半年之久，这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上，其中46%的优化都集中在Spark SQL上，SQL优化里最引人注意的非Adaptive Query Execution莫属了。 Adaptive Query Execution(AQE)是英特尔大数据技术团队和百度 ...
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2021-05-03 23:22:51
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源Spark3.0已经发布半年之久，这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上，其中46%的优化都集中在Spark SQL上...
原创
2021-06-10 21:03:08
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Spark3.0已经发布半年之久，这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上，其中46%的优化都集中在Spark SQL上，SQL优化里最引人注意的非Adaptive Query Execution莫属了。Adaptive Query Execution(AQE)是英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上，改进并实现的自适应执行引擎。近些年来，Spark SQL 一直在针对CBO 特性进行优化，而且做得十分成功。CBO基本原理首先，我们先来介绍另一个基于规
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2021-06-10 21:03:06
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01PART前言这一篇来介绍Spark3.0版本中Spark Sql新增的重要特性AQEAQE全称Adaptive Query Execution，在3.0版本中主要包含以下三个功能（1）Dynamically coalescing shuffle partitions（2）Dynamically switching join strategies（3）Dynamically optimizing
原创
2021-03-14 10:34:04
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# Spark AQE (Adaptive Query Execution) Introduction
## Introduction
Apache Spark is a powerful open-source big data processing framework. It provides various APIs for distributed data processing such
原创
2023-10-03 13:04:36
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Submitting Applications提交应用程序在spark的bin目录下spark-submit脚本被用于在集群中启动应用程序。它可以通过一个统一的接口来使用Spark支持的所有集群管理器（目前Spark支持的集群模式有自带的Standalone、Apache Mesos、Hadoop YARN、Kubernetes），因此你不必为每个集群模式特意配置你的应用程序。Bundling Y
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2024-10-21 16:19:39
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# 在 Spark 中禁用 AQE 的步骤详解
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，它能够高效地处理大规模数据。当我们使用 Spark 进行数据处理时，自动查询优化（AQE, Adaptive Query Execution）可以在运行时动态优化查询计划。然而，在某些场景下，我们可能会希望禁用这个特性。本文将详细介绍如何在 Spark 中关闭 AQE 的具体步骤。
## 流程
文章目录概述现象和判定方式数据倾斜发生时的现象数据倾斜发生的原理如何定位导致数据倾斜的代码某个task执行特别慢的情况某个task莫名其妙内存溢出的情况查看导致数据倾斜的key的数据分布情况数据倾斜的解决方案解决方案一：使用Hive ETL预处理数据解决方案二：过滤少数导致倾斜的key解决方案三：提高shuffle操作的并行度解决方案四：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）解决方案五：将reduce
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2024-09-17 20:58:07
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# Spark AQE（动态优化执行）缺点分析
Apache Spark 是一个快速且通用的大数据处理引擎，它的性能优化机制众多。其中，动态优化执行（AQE）是 Spark 3.0 引入的一个重要特性，旨在通过在作业执行过程中动态调整物理计划，提升查询性能。尽管 AQE 改善了许多场景下的性能，但它也存在一些缺点和局限性。本文将探讨 Spark AQE 的一些主要缺点，并通过代码示例加深理解。
双值类型：package com.atguigu.bigdata.spark.core.rdd.operator.transform
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Spark13_RDD_Operator_Transform {
def
Spark是类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，也就是说spark是基于内存计算的，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法这里简单说一下对spark相对于mapreduce的优势：1.中间结果： 传统的MapReduce虽然具有自动容错、
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2023-09-27 14:14:40
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# Spark2 AQE实现的步骤与代码解析
## 引言
在开始介绍Spark2 AQE（Adaptive Query Execution）的实现步骤之前，首先需要了解什么是Spark2 AQE。Spark2 AQE是Apache Spark中的一项优化技术，它通过动态优化查询计划来提高Spark SQL的执行性能。它通过在查询执行过程中收集统计信息，动态地调整查询计划以适应数据分布和运行时条
原创
2023-12-02 12:56:32
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# Spark AQE（Adaptive Query Execution）的缺点分析及代码示例
在大数据处理的世界中，Apache Spark以其强大的数据处理能力和灵活性受到了广泛应用。Spark的自适应查询执行（AQE）是一项重要的功能，能够根据运行时的信息动态优化执行计划，从而提升查询的性能。然而，AQE并不是万无一失的，它也存在一些缺点和局限性。本文将探讨Spark AQE的缺点，并通过
# Spark AQE小文件优化
在大数据处理中，Spark是一个非常流行的分布式计算框架，它的优势之一是可以处理大规模数据集。然而，当处理大量小文件时，由于每个小文件都需要一个独立的Task来处理，这会导致Spark作业的性能变得很差。为了解决这个问题，Spark引入了AQE（Adaptive Query Execution）来优化处理小文件的性能。
## 什么是Spark AQE？
Sp
原创
2024-06-01 06:48:08
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前面两篇文章分别讲解了9GAG中的UI布局和网络通信两个部分，本文重点讲解项目的最后一个部分——数据缓存，在APP的使用过程中好像感觉不到数据缓存的存在，但是如果没有数据缓存的话，项目的运行速度，耗电，流量等方面就会差很多。数据的缓存分为两个方面，一个是文本的缓存，一个是图片的缓存，下面分开进行讲解。文本9GAG的缓存策略是把请求的数据存入到本地数据库，每次展示的时候先查看本地的数据库有没有要展示
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2024-09-26 20:12:36
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1. keyValue（单个RDD操作）
(1)collectAsMap(把keyvalue的类型转换成Map,去掉重复的，后面覆盖前面的)
scala> val pairRDD = sc.parallelize[(Int, Int)](Seq((1, 2), (3, 4), (3, 6)), 2)
pairRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int,
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2023-12-21 23:40:40
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