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数据倾斜？Spark 3.0 AQE专治各种不服

Spark3.0已经发布半年之久，这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上，其中46%的优化都集中在Spark SQL上，SQL优化里最引人注意的非Adaptive Query Execution莫属了。 Adaptive Query Execution(AQE)是英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上，改进并实现的自适应执行引擎。近些年来，S

Spark AQE 导致的 Driver OOM问题

背景最近在做Spark 3.1 升级 Spark 3.5的过程中，遇到了一批SQL在运行的过程中 Driver OOM的情况，排查到是AQE开启导致的问题，再次分析记录一下，顺便了解一下Spark中指标的事件处理情况结论 SQLAppStatusListener 类在内存中存放着一个整个SQL查询链的所有stage以及stage的指标信息，在AQE中一个job会被拆分成很多job，甚

[SPARK][SQL] 面试问题之Spark AQE新特性

原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/533982903 SparkAQE是spark 3.0引入的一大重要功能，今天我们来聊一聊AQE的实现原理。了解一个功能，先来了解其面临的问题。当涉及到大型集群中的复杂查询性能时，处理的并行度和正确Join策略选择已被证明是影响性能的关键因素。但Spark SQL在易用性和性能方面仍然存在极具挑战的问题： SparkSQL只能设

Spark3 新特性之AQE

文章目录 Spark3 AQE一、背景二、 Spark 为什么需要AQE? (Why)三、 AQE 到底是什么？(What)四、AQE怎么用？(How)4.1 自动分区合并4.2 自动数据倾斜处理4.3 Join 策略调整五、对比验证5.1 执行耗时5.2 自动分区合并5.3 自动数据倾斜处理六、结论 Spark3 AQE 一、背景 Spark 2.x 在遇到有数据

Spark 3.0 - AQE浅析 (Adaptive Query Execution)

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（可以参考之前写的这篇文章），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，

Spark AQE SkewedJoin 在字节跳动的实践和优化

动手点关注干货不迷路 1. 概述本文将首先介绍 Spark AQE SkewedJoin 的基本原理以及字节跳动在使用 AQE SkewedJoin 的实践中遇到的一些问题；其次介绍针对遇到的问题所做的相关优化和功能增强，以及相关优化在字节跳动的收益；此外，我们还将分享 SkewedJoin 的使用经验。 2. 背景首先对 Spark AQE SkewedJoin 做一个简单的介绍。S

Spark SQL 的 AQE 机制

原文本文翻译自 Spark SQL AQE 机制的原始 JIRA 和官方设计文档《New Adaptive Query Execution in Spark SQL》背景 SPARK-9850 在 Spark 中提出了自适应执行的基本思想。在DAGScheduler中，添加了一个新的 API 来支持提交单个 Map Stage。 DAGScheduler请参考我的这篇博客——D

[spark] spark SQL的AQE

参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/533982903 https://cloud.tencent.com/developer/article/2143678 一、CBO (基于成本的优化) 例如在select(*)的时候去查询hive元数据返回结果。 CBO仅支持注册到Hive Metastore的数据表的优化，是关于表和列的优化，并且CBO是一种静态的优化策略。而A

spark3.1.2 AQE功能使用

背景介绍 Spark2.2引入在RDBMS 世界中广泛使用多年基于成本的优化(CBO)。然而，在分布式系统中使用 CBO 是一个“极其复杂的问题”，在Spark中收集和维护一组准确和最新的统计数据是昂贵的。 Spark 3.0 在Cost基础之上增加了AQE，AQE可以收集任务在运行期间的统计信息，实现动态优化任务的执行计划。 AQE原理 AQE 是 Spark SQL 的一种动态

Spark 3.0 AQE 专治各种数据倾斜

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

spark-3.0-AQE（Adaptive Query Execution）自适应查询

前置 AQE是一个运行时SQL优化框架，旨在解决由于优化器统计信息不足、不准确或过时而导致的查询执行计划的低效和缺乏灵活性的问题。可以理解成是 Spark Catalyst 之上的一层，它可以在运行时修改 Spark plan，之前的物理执行计划不再是最终的计划，而是在每个query stage完成之后，动态的根据数据统计的情况，动态调整后续计划，动态合并shuffle分区，自动调整SQL

Spark 3.0自适应查询执行框架(AQE)

1. AQE设计原理 AQE 可以理解成是 Spark Catalyst 之上的一层，它可以在运行时修改 Spark plan。 AQE 完全基于精确的运行时统计信息进行优化，引入了 Query Stages 的概念，并且以 Query Stage 为粒度，进行运行时的优化，其工作原理如下所示： Query Stage 是由 Shu

Spark AQE DataSkew 处理过程中考虑的一些Case

Spark AQE 在 DataSkew 处理过程中，需要考虑一些边界条件，否则可能会引入一些额外的Shuffle。 EnsureRequirements 在开始今天的Topic之前，需要先回顾一下 EnsureRequirements，熟悉的同学请跳过。 EnsureRequirements 是为了保证Spark 算子的数据输入要求，在算子之间引入Shuffle的核心工具。 outpu

阿里云 RemoteShuffleService 新功能：AQE和流控

阿里云 EMR 自 2020 年推出 Remote Shuffle Service(RSS)以来，帮助了诸多客户解决 Spark 作业的性能、稳定性问题，并使得存算分离架构得以实施。为了更方便大家使用和扩展，RSS 在2022年初开源，欢迎各路开发者共建。RSS 的整体架构请参考[1]，本文将介绍 RSS 最新的两个重要功能：支持 Adaptive Query Execution(AQE)，以

8.spark自适应查询-AQE之自适应调整Shuffle分区数量

目录概述主要功能自适应调整Shuffle分区数量原理默认环境配置修改配置结束概述自适应查询执行（AQE）是 Spark SQL中的一种优化技术，它利用运行时统计信息来选择最高效的查询执行计划，自Apache Spark 3.2.0以来默认启用该计划。从Spark 3.0开始，AQE有三个主要功如下自适应查询AQE(Adaptive Query Execution)

行人reid,检索角度AQE Rerank,提升检索精度

采用该方法的必要性：由于实际场景图像的复杂性，仅仅利用VLAD向量的相似并不能取得很好的精度，通常先利用VLAD向量从图像库中快速的检索出最相似的K幅图像，然后再进一步筛选。图像检索(7)：取得更好的检索结果从图像检索角度提升最终距离排序结果，目前常用的有两种： AQE 扩展查询的方法有很多，简单有效的就是均值扩展查询（Average Query Expansion,AQE）初始检索，

自适应查询执行AQE：在运行时加速SparkSQL

演讲嘉宾简介：王道远，阿里巴巴技术专家以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。点击链接观看精彩回放： https://developer.aliyun.com/live/43188 自适应查询执行AQE简介关于自适应查询执行，在数据库领域早有充分研究。在Spark社区，最早在Spark 1.6版本就已经提出发展自适应执行（Adaptive Query Execution，下文简称AQE

Spark_调优_Spark3.0之SparkSQL_AQE( adaptive query execution)自适应查询_参数讲解

参考文章：Spark SQL 自适应执行优化引擎_DataFlow范式的博客-CSDN博客在本篇文章中，笔者将给大家带来 Spark SQL 中关于自适应执行引擎（Spark Adaptive Execution）的内容。参数配置基于社区版：Performance Tuning - Spark 3.4.0 Documentation 在之前的文章中，笔者介绍过 Flink SQL，

Spark AQE

Spark AQE cbo缺点优化 Shuffles 过程调整 Join 策略处理Join 过程中的数据倾斜从Spark UI 上观察AQE的运行情况Understand AQE Query PlansThe AdaptiveSparkPlan NodeThe CustomShuffleReader NodeDetecting Join Strategy ChangeDetecting Sk

8.spark自适应查询-AQE之自适应调整Shuffle分区数量

概述自适应查询执行（AQE）是 Spark SQL中的一种优化技术，它利用运行时统计信息来选择最高效的查询执行计划，自Apache Spark 3.2.0以来默认启用该计划。从Spark 3.0开始，AQE有三个主要功如下自适应查询AQE(Adaptive Query Execution) 自适应调整Shuffle分区数量原理默认环境配置修改配置动态调整Join策略动态优化倾斜的 Jo