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apache spark 3.0 中的sql性能改进概览

时间: 2023-04-29 19:01:39 浏览: 168
Apache Spark 3.0 中的 SQL 性能改进主要包括以下几个方面: 1. Adaptive Query Execution(自适应查询执行):Spark 3.0 引入了自适应查询执行(AQE)功能,它可以根据数据的大小、分布和查询的复杂度等因素自动调整查询执行计划,从而提高查询性能。 2. 动态分区剪枝(Dynamic Partition Pruning):Spark 3.0 改进了动态分区剪枝功能,它可以根据查询条件动态地剪枝分区,从而减少不必要的数据扫描,提高查询性能。 3. 优化的代码生成器(Optimized Code Generator):Spark 3.0 中的代码生成器进行了优化,可以生成更高效的代码,从而提高查询性能。 4. 改进的列式存储(Improved Columnar Storage):Spark 3.0 中的列式存储进行了改进,可以更好地支持复杂数据类型和嵌套数据结构,从而提高查询性能。 5. 改进的数据源 API(Improved Data Source API):Spark 3.0 中的数据源 API 进行了改进,可以更好地支持数据源的优化和扩展,从而提高查询性能。 总的来说,Apache Spark 3.0 中的 SQL 性能改进主要集中在自适应查询执行、动态分区剪枝、优化的代码生成器、改进的列式存储和数据源 API 等方面,这些改进可以显著提高 Spark SQL 的查询性能。
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