【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
原来是好奇心2 小时前
消息队列终极选型:RabbitMQ、RocketMQ、Kafka与ActiveMQ深度对比
分布式·kafka·rabbitmq·rocketmq·activemq·mq
9ilk3 小时前
【仿RabbitMQ的发布订阅式消息队列】 ---- 功能测试联调
linux·服务器·c++·分布式·学习·rabbitmq
mywpython5 小时前
Python使用消息队列rabbitmq
开发语言·python·rabbitmq
ANYOLY5 小时前
RabbitMQ 核心知识点
分布式·rabbitmq
青云交6 小时前
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据实时数据处理在工业互联网设备协同制造中的应用与挑战
flink·spark·工业互联网·预测性维护·实时数据处理·java 大数据·设备协同制造
周杰伦_Jay13 小时前
【日志处理方案大比拼】 Filebeat+Kafka+Flink+Spark+ES+HDFS VS ELK/AOP/RocketMQ/大厂方案
flink·spark·kafka
大飞哥~BigFei17 小时前
RabbitMq消费延迟衰减重试实现思路
java·分布式·rabbitmq
开开心心_Every18 小时前
专业视频修复软件,简单操作效果好
学习·elasticsearch·pdf·excel·音视频·memcache·1024程序员节
java_logo1 天前
NGINX WEBUI Docker 容器化部署指南
运维·nginx·docker·容器·centos·rabbitmq·运维开发