探索云世界
写回答
出现数据倾斜，导致数据量大的计算时间过长。
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diskspilling会导致很多节点都无事可做。此外，你也许会看到outofmemory这种异常。其解决方法也很多，比如找到skewvalues然后重写query，或者在join的情况下增加skewkeys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。
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
阿里云EMR是云原生开源大数据平台，为客户提供简单易集成的Hadoop、Hive、Spark、Flink、Presto、ClickHouse、StarRocks、Delta、Hudi等开源大数据计算和存储引擎，计算资源可以根据业务的需要调整。EMR可以部署在阿里云公有云的ECS和ACK平台。
