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 的一种动态优化机制，在运行时，每当 Shuffle Map 阶段执行完毕，AQE 都会结合这个阶段的统计信息，基于既定的规则动态地调整、修正尚未执行的逻辑计划和物理计划，来完成对原始查询语句的运行时优化。

宏观上来看 AQE 优化执行计划的策略有两种：一是动态修改执行计划；二是动态生成 shuffle reader

AQE特性

自适应查询执行主要带来了下面这3点优化功能：

1.自适应调整Shuffle分区数量。

2.动态调整 Join 策略。

3.动态优化倾斜的 Join。

验证AQE功能

只有发生shuffle的情况下，AQE才会生效。