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　　总而言之，由于种种限制，Spark的优化器无法产生最好的Plan。也正是因为上诉原因，运行期的自适应调整就变得相当重要，对于Spark更是如此，于是有了AQE，其基本方法也非常简单易懂。如下图所示，在执行完部分的查询规划后，Spark可以收集到结果的统计信息，然后利用这些信息再对查询规划重新进行优化。这个优化的过程不是一次性的，而是自适应的，也就是说随着查询规划的执行会不断的进行优化, 而且尽可能地复用了现有优化器的已有优化规则。让整个查询优化变得更加灵活和自适应。

　　如果你是一个Spark的资深用户，可能你读了很多的调优宝典，其中第一条就是让你的Join变得更快的方法就是尽可能地使用Broadcast Hash Join。比如你可以增加spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 阈值，或者使用 broadcast HINT。但是这基本上属于艺高人胆大。首先，这种方法很难调，一不小心就会Out of Memory，甚至性能变得更差，即使现在产生了一定效果，但是随着负载的变化可能调优会完全失败。

　　也许你还会看到调优宝典告诉你调整shuffle产生的partitions的数量。而当前默认数量是200，但是这个200为什么就不得而知了。然而，这个值设置为多少都不是最优的。其实在不同shuffle，数据的输入大小和分布绝大多数都是不一样。那么简单地用一个配置，让所有的shuffle来遵循，显然是不好的。要设得太小，每个partition的大小就会太大，那么GC的压力就会很大，aggregation和sort会更有可能的去spill数据到磁盘。但是，要是设太大，partition的大小就会太小,partition的数量会大。这个会导致不必要的IO，也让task调度器的压力剧增。那么调度器会导致所有task都变慢。这一系列问题在query plan复杂的时候变得尤为突出，还可能会影响到其他性能，最后耗时耗力却调优失败。

　　此外，数据分布不均是Spark调优的一个疑难杂症，它的表现有多种，比如若干task停滞不前，像是出现了bugs，又比如大量的disk spilling会导致很多节点都无事可做。此外，你也许会看到out of memory这种异常。其解决方法也很多，比如找到skew values然后重写query，或者在join的情况下增加skew keys来消除数据分布不均，但是无论哪种方法，都非常浪费时间，且后期难以维护。AQE解决问题的方式如下，其通过shuffle落地后的中间数据结果判断哪些partition是skew的，如果partition过大，就将其分成若干较小的partition，通过分而治之，总体性能大幅提升。

　　Join Hints是一个非常普遍的数据库的优化策略，在3.0之前已经有了Broadcast hash join，3.0之后的版本加了Sort-merge join、Shuffle hash join和 Shuffle nested loop join，但是要注意谨慎使用，因为数据的特性不同，很难保证一直有效，即使有效，也不代表一直有效，随着时间的变化，你的数据变了，可能会让你的query 变慢，变得不稳定。总体来说上面的四种Join的适用条件和特点如下所示，总而言之，使用Join Hints要谨慎。

　　也就是说，这个版本中我们让insert遵守了ANSI Store Assignment，并且增加了运行时的overflow的检查，还提供了一个模式让SQL Parser来准确地遵守ANSI标准的保留字，还切换了Calendar，这样更加符合ANSI的SQL标准。比如说我们想要插入两列数据，类型是int和string，如果将int插入到了string中，还是可以的，不会发生数据精度的损失和数据丢失；但是如果我们尝试将string类型插入到int类型中，就有可能发生数据损失甚至丢失。ANSI Store Assignment+Overflow Checking在输入不合法的时候就会在运行时抛出异常，需要注意的是这个设置默认是关闭的，可以根据个人需要打开。

　　Spark3.0加上了对Catalog的支持来扩展Data Source API。Catalog plugin API可以让用户注册自己的catalog来实现对元数据的处理，这样可以让Spark用户更简单方便的使用数据源的表。对于没有实现Catalog plugin的数据源，用户需要先注册每个外部数据源的表才能访问，但是实现了Catalog plugin API之后我们只需要注册Catalog，然后就可以直接远程访问和操作catalog的表。对于数据源的开发者来说，什么时候支Data Source V2 API呢？下面是几点建议：

　　关于生态圈，这里要提一下Koalas，它是一个纯的Python库，用Spark实现了绝大部分的pandas API，让pandas用户除了可以处理小数据，也可以处理大数据。Koalas对于pandas用户来说可以将pandas的代码扩展到大数据处理，使得学习PySpark变得更简单；对于现有的PySpark用户来说，多了更多的选择，可以用pandas API来解决生产力问题。过去一年多，Koalas的下载量是惊人的，在pip的下载量单日已经超过了37000，而且还在不断增长，5月的下载量也达到了85万。Koalas的代码其实不多，主要是API的实现，执行还是由Spark来做，所以Spark性能的提升对于Koalas用户来说是直接受益的。Koalas的发布周期想当频密，目前已经有33个发布，欢迎大家下载使用。

　　【10月更文挑战第15天】随着大数据成为企业决策和技术创新的关键驱动力，Apache Spark作为高效的大数据处理引擎，广受青睐。然而，.NET开发者面临使用Spark的门槛。本文介绍.NET for Apache Spark，展示如何通过C#和F#等.NET语言，结合Spark的强大功能进行大数据处理，简化开发流程并提升效率。示例代码演示了读取CSV文件及统计分析的基本操作，突显了.NET for Apache Spark的易用性和强大功能。

　　Apache Airflow 是一个强大的工作流程自动化和调度工具，它允许开发者编排、计划和监控数据管道的执行。EMR Serverless Spark 为处理大规模数据处理任务提供了一个无服务器计算环境。本文为您介绍如何通过 Apache Airflow 的 Livy Operator 实现自动化地向 EMR Serverless Spark 提交任务，以实现任务调度和执行的自动化，帮助您更有效地管理数据处理任务。

　　Apache Spark是大数据处理的热门工具，由AMPLab开发并捐赠给Apache软件基金会。它以内存计算和优化的执行引擎著称，提供比Hadoop更快的处理速度，支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习。Spark架构包括Driver、Master、Worker Node和Executor，核心组件有RDD、DataFrame、Dataset、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX。文章通过代码示例展示了Spark在批处理、交互式查询和实时数据处理中的应用，并讨论了其优势（高性能、易用性、通用性和集成性）和挑战。【6月更文挑战第11天】