Spark SQL的Adaptive查询执行是一种优化器，它可以在查询运行时动态调整查询计划。它通过以下步骤来实现：
收集统计信息：收集有关数据分布、列大小和模式的信息。
生成初始查询计划：基于收集的统计信息，生成一个初始查询计划。
执行查询计划：执行初始查询计划并收集更多统计信息。
调整查询计划：使用收集到的新统计信息，动态调整查询计划，以提高性能。
Adaptive查询执行的优点
Adaptive查询执行提供了以下优点：
更好的查询性能：通过优化查询计划，可以提高查询性能。
减少数据扫描：通过仅扫描查询所需的必要数据，可以减少数据扫描量。
自动优化：优化器自动执行，无需手动干预。
如何启用Adaptive查询执行
要启用Adaptive查询执行，可以在Spark SQL查询中设置以下属性：
spark.sql.adaptive.enabled=true
与Cost-Based优化器的比较
Adaptive查询执行与基于成本的优化器（CBO）之间的主要区别在于：
CBO：在运行查询之前优化查询计划，使用统计信息来估计查询的成本。
Adaptive查询执行：在查询运行时动态调整查询计划，使用实际执行数据来指导优化。
Spark SQL的Adaptive查询执行是一种强大的优化器，可以显著提高查询性能。通过收集运行时统计信息并动态调整查询计划，Adaptive查询执行可以减少数据扫描并自动优化查询。对于需要高效处理大量数据的应用程序来说，启用Adaptive查询执行是一个值得考虑的特性。
