【大数据学习 | 面经】Spark3.x对比2.x有哪些优点

1. 性能优化

1.1 自适应查询执行(AQE)

Spark3.x引用了AQE功能,它可以在运行时动态调整查询计划,包括合并小文件,优化join策略等。

1.2 动态分区裁剪

改进了SQL查询中的分区裁剪能力,允许在运行时根据过滤条件更精确的确定需要读取的分区,从而减少不必要的IO操作。

1.3 广播连接优化

增强了广播连接功能,使得广播表的选择更加智能,减少不必要的广播操作,并且可以更好的处理大表与小表之间的连接。

1.4 shuffle处理的优化

改进了shuffle操作的效率,例如通过减少磁盘IO和网络传输加速数据交换过程。

1.5 SQL性能提升

对TPC-DS基准测试中的一些查询性能有显著提升,部分查询的速度提高了2倍到18倍。

2. 易用性和API改进

2.1 统一编程模型

提供了更为统一的编程接口,简化了DataFrame和Dataset API的使用,同时更强了Structured Streaming的功能。

相关推荐
The博宇4 小时前
Spark常问面试题---项目总结
大数据·分布式·spark
jc581275 小时前
PHP RabbitMQ连接超时问题
分布式·rabbitmq
java1234_小锋6 小时前
Zookeeper的通知机制是什么?
分布式·zookeeper·云原生
baozhengw6 小时前
IntelliJ+SpringBoot项目实战(23)--整合RabbitMQ
spring boot·rabbitmq·java-rabbitmq·消息中间件
济南小草根11 小时前
RabbitMQ学习-Eight
分布式·学习·rabbitmq
java1234_小锋13 小时前
Zookeeper集群数据是如何同步的?
分布式·zookeeper·云原生
zhyhg14 小时前
zookeeper学习
zookeeper
委婉待续14 小时前
Ubuntu环境安装RabbitMQ
linux·rabbitmq·ruby
不久之17 小时前
hue可以插入数据到部署在docker上的cdh中的hive,但是datagrip连接的hive插入报错
大数据·运维·hive·hadoop·docker·容器·spark
Mephisto.java17 小时前
【大数据学习 | 面经】Spark 3.x 中的AQE(自适应查询执行)
大数据·oracle·spark·database