关于如何学习自适应查询执行（AQE），可以从以下方面入手：
深入理解Spark SQL架构
AQE是Spark SQL的核心优化机制，需先掌握Spark SQL的整体架构，包括执行引擎、任务调度等基础组件。
学习数据库优化原理
掌握索引优化、查询重写等基础优化方法，为理解AQE的动态优化特性奠定基础。
官方文档研读
仔细阅读中关于AQE的详细说明，包括其三个核心特性（Join策略调整、自动分区合并、自动倾斜处理）及配置方法。
配置与调优实践
在Spark项目中启用AQE（通过设置spark.sql.adaptive.enabled=true）；
通过调整广播阈值（spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold）观察不同场景下的执行计划变化；
结合实际数据量测试自动分区合并和自动倾斜处理的生效情况。
关联规则与索引优化
学习如何通过分析执行计划中的Join操作，结合索引优化提升性能；
复杂场景模拟
模拟高并发、数据倾斜等复杂场景，观察AQE的应对策略及调优效果。
系统监控与调优工具 ：掌握Spark的监控工具（如Spark UI）实时分析查询性能；
相关算法原理 ：了解哈希连接、排序合并连接等传统连接算法，对比AQE的优化机制。
学习AQE需结合理论理解、官方文档实践和进阶场景模拟。建议从基础配置开始，逐步深入到复杂场景调优，同时结合实际项目积累经验。若遇到具体问题，可参考社区案例或向资深工程师请教。
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