Spark 3.0的新特性

Spark 3.0引入了一些新的特性和改进，用于提高SQL工作负载的性能。以下是其中一些主要的特性：

1. Adaptive Execution

自适应执行是Spark 3.0中引入的重要特性之一。它允许Spark根据数据的特征和操作的性质来自动调整执行计划。自适应执行可以根据运行时的统计信息动态地选择适当的执行策略，从而提高查询的性能。例如，它可以根据数据大小自动选择是否启用广播优化，或者根据过滤条件动态地调整连接操作的顺序。这种自适应执行可以大大减少开发人员的手动调优工作，提高查询的性能。

2. 更好的优化

Spark 3.0对SQL查询的优化能力得到了显著改进。它引入了许多新的优化规则和改进的查询计划优化器，以更好地处理复杂的查询。例如，Spark 3.0支持更复杂的谓词下推优化，可以将过滤操作下推到数据源，从而减少数据传输和处理的开销。此外，Spark 3.0还引入了优化器规则的扩展机制，允许开发人员根据特定的数据和查询模式定义自定义的优化规则，以进一步提高查询的性能。

3. 改进的列式存储

Spark 3.0对列式存储的支持进行了改进，以提高查询性能。列式存储可以将相同类型的数据按列存储在一起，从而提供更高的压缩比和更快的查询速度。Spark 3.0引入了更智能的列式存储格式选择机制，可以根据数据的类型和特征自动选择最佳的列式存储格式。此外，Spark 3.0还引入了更高效的列式存储读取器，可以更快地读取和处理列式存储的数据。