Spark 3.0 的AQE 是如何进行性能优化的?

提问者:帅平 问题分类:面试刷题
Spark 3.0 的AQE 是如何进行性能优化的?
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AQE 的性能优化主要基于其三大特性:自动分区合并 、Join 策略调整以及自动倾斜处理。其主要过程如下
1、自动分区合并
在 Spark 作业中,Shuffle 操作(如 groupByKey、reduceByKey 等)会产生大量的分区。如果分区数量过多,且存在很多过小数据分区,会导致过多的小任务,增加任务调度和数据传输的开销。AQE 可以根据运行时数据的大小动态地合并 Shuffle 分区。
2、Join 策略调整
AQE 能够根据参与 Join 操作的数据集大小动态地改变 Join 策略。Spark 支持多种 Join 策略,如 Broadcast Join(广播连接)和 Shuffle Hash Join 等。比如,在执行一个 Join 操作时,最初的查询计划可能选择了 Shuffle Hash Join。但是在查询执行过程中,AQE 发现其中一个数据集足够小,可以广播到所有节点,它就会将 Join 策略动态调整为 Broadcast Join。Broadcast Join 可以避免 Shuffle 操作,减少数据的网络传输和重新分区的开销,从而显著提高 Join 操作的性能。
3、自动倾斜处理
数据倾斜是分布式计算中常见的问题,即部分分区的数据量远大于其他分区,导致这些分区的处理时间过长,影响整个查询的执行时间。AQE 可以检测到数据倾斜并会对倾斜的分区进行重新分区操作。从而避免单个任务处理过长时间,提高整体的查询执行效率。
发布于:3周前 (01-22) IP属地:四川省
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