无法触发spark 3.0.0中AQE的斜连接优化

斜连接优化是Spark SQL中的一个优化技术，旨在提高查询性能和减少资源消耗。斜连接是指在关系型数据库中，一个表的某一列与另一个表的主键列之间存在多对一的关系，而查询时未通过合适的索引进行连接，导致查询效率低下的情况。

Spark SQL的自适应查询执行（Adaptive Query Execution，AQE）是从Spark 3.0.0版本开始引入的新特性，它能够根据查询的统计信息来自动地调整执行计划，以提高查询性能。其中，AQE中的斜连接优化主要针对斜连接这种常见场景进行优化。

斜连接优化的核心思想是通过将某些斜连接操作转化为广播连接（Broadcast Join）来减少数据传输和网络开销。具体做法是，当某个表的大小小于一定的阈值（默认为10MB）时，Spark SQL会将其整个表数据广播到所有的执行节点上，然后在各个节点上进行连接操作，避免了数据的重复传输，大大提高了查询性能。

使用斜连接优化可以在以下场景中获得显著的性能提升：

1. 当一个表的大小相对较小，而另一个表的大小较大时，可以将小表广播到所有的执行节点上，提高查询性能。
2. 当进行多个斜连接操作时，可以对每个斜连接操作都进行优化，进一步提高查询性能。

对于斜连接优化的推荐腾讯云产品和产品介绍链接地址，可以参考腾讯云的Spark计算服务（Tencent Cloud Spark Compute），该服务提供了弹性、可靠、高效的Spark计算集群，可满足云计算领域的大数据处理需求。

参考链接：

• Tencent Cloud Spark Compute 产品介绍
• Spark SQL 官方文档
• 斜连接优化相关文档