spark sql 自适应 adaptive execution

Spark SQL 自适应执行是Spark2.3及更高版本中的一项新功能，旨在提高执行计划的性能和效率。这种自适应的执行方式可以根据实际的数据和计算情况，动态地调整执行计划，包括重新分区、禁用shuffle操作、动态调整内存等，从而提高Spark SQL的性能和效率。

相关问题

adaptive execution如何让spark sql更高效更好用？

将Spark SQL的执行方式改为自适应执行可以让Spark的性能更加高效，更好地利用计算资源。自适应执行可以在运行时根据数据的特点和查询的需求动态调整Spark SQL的执行计划，从而避免不必要的数据重复读取和计算，提高查询的性能和效率。自适应执行还可以采用动态分区裁剪、动态过滤等技术，进一步优化查询执行的效果。

spark.sql.adaptive.shuffle.targetpostshuffleinputsize

`spark.sql.adaptive.shuffle.targetpostshuffleinputsize`是Spark SQL中的一个参数，用于自适应查询执行（Adaptive Query Execution）中的重分区操作优化。它指定了在执行重分区操作后期望的每个分区输入大小的目标值（单位为字节）。如果重分区操作的输出分区大小大于此目标值，则会执行进一步的重分区以达到更好的负载平衡和性能。

例如，如果将参数值设置为“64MB”，则Spark会尝试将重分区后每个分区的输入大小保持在64MB以下。如果每个分区的输入大小超过了此阈值，则Spark会继续进行更多的重分区，直到达到目标值。

该参数的默认值为-1，表示禁用自适应查询执行中的重分区操作优化。建议在执行大规模数据处理任务时启用此参数来优化性能。