apache spark 3.0 中的sql性能改进概览

Apache Spark 3.0 中的 SQL 性能改进主要包括以下几个方面：

1. Adaptive Query Execution（自适应查询执行）：Spark 3.0 引入了自适应查询执行（AQE）功能，它可以根据数据的大小、分布和查询的复杂度等因素自动调整查询执行计划，从而提高查询性能。

2. 动态分区剪枝（Dynamic Partition Pruning）：Spark 3.0 改进了动态分区剪枝功能，它可以根据查询条件动态地剪枝分区，从而减少不必要的数据扫描，提高查询性能。

3. 优化的代码生成器（Optimized Code Generator）：Spark 3.0 中的代码生成器进行了优化，可以生成更高效的代码，从而提高查询性能。

4. 改进的列式存储（Improved Columnar Storage）：Spark 3.0 中的列式存储进行了改进，可以更好地支持复杂数据类型和嵌套数据结构，从而提高查询性能。

5. 改进的数据源 API（Improved Data Source API）：Spark 3.0 中的数据源 API 进行了改进，可以更好地支持数据源的优化和扩展，从而提高查询性能。

总的来说，Apache Spark 3.0 中的 SQL 性能改进主要集中在自适应查询执行、动态分区剪枝、优化的代码生成器、改进的列式存储和数据源 API 等方面，这些改进可以显著提高 Spark SQL 的查询性能。