sparksql开启aqe

在Spark 3.0及以上版本中，可以通过设置spark.sql.adaptive.enabled参数来开启自适应查询执行（Adaptive Query Execution，简称AQE）。AQE是一种动态优化技术，可以根据数据的统计信息和运行时的执行情况自动调整查询计划，以提高查询性能。

要开启AQE，可以使用以下代码片段：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("AQE Example") \
    .config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") \
    .getOrCreate()

# 在这里编写你的Spark SQL代码

或者，如果你在命令行中提交Spark应用程序，可以使用以下命令开启AQE：

spark-submit --conf "spark.sql.adaptive.enabled=true" your_app.py

注意，需要确保你的Spark版本是3.0及以上，并且支持AQE功能。开启AQE后，Spark会根据查询的特性和执行情况自动选择和调整最佳的执行计划。

希望对你有所帮助！

相关问题

spark aqe倾斜处理

Spark中的AQE（Adaptive Query Execution）是一种自适应查询执行优化技术，用于改善查询性能。在处理倾斜的情况下，Spark提供了一些策略来解决倾斜问题。

1. 数据重分区（Data Repartitioning）：通过对倾斜的数据进行重分区，将数据分散到多个分区中，从而减少倾斜的程度。可以使用`repartition`或`repartitionBy`方法来实现。

2. 广播变量（Broadcast Variable）：将小数据集广播到所有节点上，减少网络传输开销。可以使用`broadcast`方法将数据广播到各个节点。

3. 手动指定分区（Manual Partitioning）：对于倾斜的键，可以手动指定分区，将其分散到不同的分区中。可以使用`partitionBy`方法并指定分区列。

4. 增加并行度（Increase Parallelism）：增加任务的并行度可以加速处理倾斜数据。可以使用`repartition`或`coalesce`方法调整数据的分区数。

5. 动态调整任务大小（Dynamic Task Sizing）：根据数据倾斜的情况，动态调整任务的大小，使得处理倾斜数据的任务更快完成。可以通过设置`spark.sql.adaptive.enabled`为true启用AQE，并调整相关配置参数。

以上是一些常用的处理Spark中AQE倾斜的方法，根据具体情况选择合适的策略进行处理。

类Test代码如下:class Test{string name;int age; Test(String num){ name=num; } } 当执行Test test=new Test(0后,aqe的值是:

这段代码有一些错误，应该是这样的：

class Test {
    String name;
    int age;
    
    Test(String num) {
        name = num;
    }
}

在这种情况下，当执行`Test test = new Test("0");`时，`test`对象的`name`属性将被设置为字符串"0"，而`age`属性将保持默认值0。因为在构造函数中只为`name`属性赋值了，而没有为`age`属性赋值。