Spark 3.0 AQE 及 CBO 的示例分析

Apache Spark 3.0 的 Adaptive Query Execution(AQE)和 Cost-Based Optimization(CBO)是 Apache Spark 3.0 的新增功能,它们的目标是改善 Spark SQL 的性能和可伸缩性。AQE 和 CBO 的示例分析可以帮助我们理解 AQE 和 CBO 的工作原理,以及它们能够解决的问题。

1、AQE 的示例分析

AQE 是 Apache Spark 3.0 中新增的一种查询优化技术,它可以根据当前查询的特性和数据集的特征,自适应地调整查询执行计划。AQE 可以有效地改善查询性能,并减少查询的时间。

例如,给定一个简单的 SQL 查询:

select * from orders where customer_id = 1
SQL


此查询将从 orders 表中检索 customer_id 为 1 的所有记录。如果使用 AQE,则会根据当前查询的特征和数据集的特征,自动调整查询执行计划,以获得最佳性能。

2、CBO 的示例分析

Cost-Based Optimization(CBO)是 Apache Spark 3.0 中新增的一种查询优化技术,它可以根据查询中使用的表和索引,以及查询的复杂程度,从多种可能的执行计划中选择最佳的执行计划。

例如,给定一个简单的 SQL 查询:

select * from orders where customer_id = 1
SQL


此查询将从 orders 表中检索 customer_id 为 1 的所有记录。如果使用 CBO,则会根据查询中使用的表和索引,以及查询的复杂程度,从多种可能的执行计划中选择最佳的执行计划,以获得最佳性能。

3、AQE 和 CBO 的总结

AQE 和 CBO 是 Apache Spark 3.0 中新增的查询优化技术,它们的目标是改善 Spark SQL 的性能和可伸缩性。AQE 可以根据当前查询的特性和数据集的特征,自适应地调整查询执行计划,以获得最佳性能。CBO 可以根据查询中使用的表和索引,以及查询的复杂程度,从多种可能的执行计划中选择最佳的执行计划,以获得最佳性能。AQE 和 CBO 的示例分析可以帮助我们理解 AQE 和 CBO 的工作原理,以及它们能够解决的问题。