自适应查询优化(Adaptive Query Execution, AQE) 是 Spark 3.0 版本引入的重大特性之一,可以在运行时动态的优化用户的 SQL 执行计划,很大程度上提高了 Spark 作业的性能和稳定性。AQE 包含动态分区合并、Join 数据倾斜自动优化、动态 Join 策略选择等多个子特性,这些特性可以让用户省去很多需要根据作业负载逐个手动调优...
Spark3.0 及更高版本包括一个名为的额外优化层Adaptive Query Execution (AQE)。它根据查询运行时收集的指标来优化查询。它使用运行时统计数据来选择最高效的执行计划。在 3.2.0 及更高Apache Spark版本中,此功能默认处于启用状态。您可以通过将Spark配置设置为,将其关闭spark.sql.adaptive.enabled=false。AQE 有三个...
可见在AdaptiveSparkPlanExec中被调用 ,且CoalesceShufflePartitions先于OptimizeSkewedJoin, 而AdaptiveSparkPlanExec在InsertAdaptiveSparkPlan中被调用 ,而InsertAdaptiveSparkPlan在QueryExecution中被调用 而在InsertAdaptiveSparkPlan.shouldApplyAQE方法和supportAdaptive中我们看到 private def shouldApplyAQE(plan: SparkPlan, ...
简介: 【spark系列3】spark 3.0.1 AQE(Adaptive Query Exection)分析(一) AQE简介 从spark configuration,到在最早在spark 1.6版本就已经有了AQE;到了spark 2.x版本,intel大数据团队进行了相应的原型开发和实践;到了spark 3.0时代,Databricks和intel一起为社区贡献了新的AQE spark 3.0.1中的AQE的配置 分析1 在...
可见在AdaptiveSparkPlanExec中被调用 ,且CoalesceShufflePartitions先于OptimizeSkewedJoin,而AdaptiveSparkPlanExec在InsertAdaptiveSparkPlan中被调用,而InsertAdaptiveSparkPlan在QueryExecution中被调用 而在InsertAdaptiveSparkPlan.shouldApplyAQE方法和supportAdaptive中我们看到 private def shouldApplyAQE(plan: SparkPlan, is...
Adaptive Execution 将可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行,从而提高整体执行效率。核心在于两点 执行计划可动态调整 调整的依据是中间结果的精确统计信息 spark 2.3 开始试验功能 spark 3.0 正式发布 自适应查询执行(Adaptive Query Execution) 如何设置合适的shuffle partition数量?
而AdaptiveSparkPlanExec在InsertAdaptiveSparkPlan中被调用 ,而InsertAdaptiveSparkPlan在QueryExecution中被调用 而在InsertAdaptiveSparkPlan.shouldApplyAQE方法和supportAdaptive中我们看到 private def shouldApplyAQE(plan: SparkPlan, isSubquery: Boolean): Boolean = {conf.getConf(SQLConf.ADAPTIVE_EXECUTION_FORCE_APP...
每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设定的值,即shuffle read阶段每个分区 来自buildIter的记录要能放到内存中 streamIter的大小是buildIter三倍以上 spark3.0 adaptive-query-execution 自适应查询框架优化时机:在shuffle的物化阶段,完成的当前阶段检索运行时统计信息,并相应地更新逻辑,当查询开始...
Databricks has solved this with its Adaptive Query Execution (AQE) feature that is available with Spark 3.0 and higher.L'Esteve, Ron
spark.sql.adaptive.enabled: 设置为true以启用Adaptive Execution。 spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize: 指定每个Shuffle Read Task的目标大小(以字节为单位),默认值为64m。 spark.sql.adaptive.maxNumPostShuffleDynamicPartitionsPerQuery: 控制每个查询可以动态创建的最大分区数,默认值是200。