# 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。
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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# 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
一、APE简单介绍APE是Monkey’s Audio提供的一种无损压缩音频格式。与mp3、ogg有损压缩方式不同,庞大的WAV音频文件通过Monkey’Audio软件进行“瘦身”压缩, 压缩比大约为2 ∶ 1(为源文件的60%左右)。由于采用特殊算法,保证音质不受损失,通过解压缩可以得到与源文件一致的品质,即通过Monkey’还原成WAV,还可把APE音频格式刻录成CD保存。而还原后的音乐文件与
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2023-08-31 19:17:48
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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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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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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
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
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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# 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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最近在看hadoop，看到了Spark，对于程序员，亚历山大啊！
Spark是一个高效的分布式计算系统，相比Hadoop，它在性能上比Hadoop要高100倍。Spark提供比Hadoop更上层的API，同样的算法在Spark中实现往往只有Hadoop的1/10或者1/100的长度。Shark类似“SQL on Spark”，是一个在Spark上数据仓库的实现，在兼容Hive的情况下，
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2024-01-10 13:11:21
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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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前年的文章，备份spark是一个开源的分布式计算系统，提供快速的数据分析功能。 官网地址 http://www.spark-project.org/ 据说性能高出hadoop很多(个人理解主要是因为两点：内存和cache)，而且相对更加简单，灵活。非常适合需要反复迭代的计算，比如机器学习。spark基于scala编写，对我而言也是门陌生的语言，至今还是有很多不理解的地方。基本概
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2023-12-18 16:12:23
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一、数据倾斜处理
### --- 做好数据预处理：
~~~ 过滤key中的空值
~~~ 消除数据源带来的数据倾斜(文件采用可切分的压缩方式)
~~~ 数据倾斜产生的主要原因：Shuffle + key分布不均 ### --- 处理数据倾斜的基本思路：
~~~ 消除shuffle
~~~ 减少shuffle过程中传输的数据
~~~
什么是数据倾斜？Spark 的计算抽象如下数据倾斜指的是：并行处理的数据集中，某一部分（如 Spark 或 Kafka 的一个 Partition）的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。如果数据倾斜不能解决，其他的优化手段再逆天都白搭，如同短板效应，任务完成的效率不是看最快的task,而是最慢的那一个。数据倾导致的后果：数据倾斜直接可能会导致一种情况：Out O
调优概述
有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。数据倾斜是多么痛?!!!如果数据倾斜没有解决，完全没有可能进行性能调优，其他所有的调优手段都是一个笑话。数据倾斜是最能体现一个spark大数据工程师水平的性能调优问题。数据倾斜如果能够解决的
## Spark AQE分区合并代码
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架，提供了强大的数据处理能力和灵活的编程接口，被广泛应用于数据分析、机器学习等领域。
在Spark的最新版本中，引入了一个名为自适应查询执行（Adaptive Query Execution，简称AQE）的特性，可以动态优化查询执行计划，提高查询性能。其中，一个比较重要的优化是分区合并（Pa
原创
2024-04-28 07:07:26
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