本文主要是介绍[spark] spark SQL的AQE，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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AQE是是动态的优化。我们知道，每个Map Task都会输出两个文件：一个数据文件，一个索引文件。AQE是shuffle基于中间文件的统计：每个数据文件的大小、每个文件数据的条数、空文件数量与占比。
二、AQE=adaptive query executor(动态优化机制)
1.从前的处理方式
Spark SQL中，Shuffle分区数是通过spark.sql.shuffle.partition配置的，默认为200.它决定了reduce任务的数量，对查询性能影响很大。当我们配置spark.sql.shuffle.partition后会默认给所有的shuffle设置统一的分区数，这是不合适的，因为每个stage都有不同的输出数据大小。
2.什么是Spark SQL的AQE
AQE是Spark SQL的一种动态优机制，是Spark3才出现的。
总体思想是动态优化和修改物理执行计划，利用执行结束的上游Stage的统计信息（主要是数据量和记录数），来优化下游stage的物理执行计划。
3. AQE有三大特性：
1）自动分区合并
在shuffle过后，reduce task数据分布参差不齐。AQE将自动合并过小的数据分区。
2）join策略调整
如果某张表在过滤之后，尺寸小于广播变量阈值，这张表参与的数据关联会从shuffle sort merge join变为更高效的broadcast hash join。(和hive的小表join大表一个意思，大表在他的每个分区中都加载小表到内存中进行join，避免了shuffle)。
3）自动倾斜处理
在stage提交执行之前，根据上游stage的所有maptask的统计信息，计算得到下游每个reduce task的 shuffle输入，因此spark AQE能够自动发现发生数据倾斜的join，并且做出优化处理。
例如 A 表 inner join B 表，并且 A 表中第 0 个 partition（A0）是一个倾斜的 partition，正常情况下，A0 会和 B 表的第 0 个 partition（B0）发生 join，由于此时 A0 倾斜，task 0 就会成为长尾 task。
spark AQE在执行 A Join B 之前，通过上游 stage 的统计信息，发现 partition A0 明显超过平均值的数倍，即判断 A Join B 发生了数据倾斜，且倾斜分区为 partition A0。Spark AQE 会将 A0 的数据拆成 N 份，使用 N 个 task 去处理该 partition，每个 task 只读取若干个 MapTask 的 shuffle 输出文件，如下图所示，A0-0 只会读取 Stage0#MapTask0 中属于 A0 的数据。这 N 个 Task 然后都读取 B 表 partition 0 的数据做 join。这 N 个 task 执行的结果和 A 表的 A0 join B0 的结果是等价的。
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