本文提供了一份在 Databricks 中优化 Spark 作业的实用指南，重点关注自适应查询执行 (AQE) 和性能调优。它解决了诸如“慢任务”问题等常见问题，即单个任务显著延迟作业完成。该指南旨在帮助用户识别和解决这些瓶颈，以实现更高效的数据处理。 AI
影响 提供了优化数据处理基础设施的指导，从而间接提高在 Databricks 上运行的 AI/ML 工作负载的效率。
排序理由 文章提供了使用现有工具（Spark、Databricks AQE）进行性能调优的实用指南，而不是发布新产品或研究。
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