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结构化流中的自适应查询执行

Databricks Runtime的AQE是一种性能特性,可以在查询执行期间使用运行时统计信息不断重新优化批处理查询。从Databricks Runtime 13.1开始,使用ForeachBatch Sink的实时流查询也将利用AQE进行动态重新优化。AQE可以解决静态查询计划和估计统计数据的限制,通过利用ForeachBatch Sink的运行时统计信息进行动态优化。AQE在无状态操作符上的效果最好,可以应用于ForeachBatch可调用函数中的微批DataFrame。AQE在流中的应用可以提高Delta MERGE等常见流式用例的性能。

结构化流中的自适应查询执行

Databricks
Databricks · 2023-06-02T06:00:00Z

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。Spark Ada...

Spark AQE SkewedJoin 在字节跳动的实践和优化

字节跳动技术团队官方博客
字节跳动技术团队官方博客 · 2022-10-12T04:00:02Z
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