Noos
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RAN-DBDEA-00092
Ranvier · DBDEA

Prova DBDEA Tópicos: troubleshooting Dificuldade: hard A questão está em en.

A pipeline joins a large fact table with a dimension table on a heavily skewed key. The team cannot rewrite the join right now and wants Spark to mitigate the skew automatically at runtime. What does Adaptive Query Execution (AQE) provide for this case?

Alternativas (Modo Leitura) Clique para filtrar a discussão →
  1. A. AQE converts every skewed sort-merge join into a broadcast join using the smaller table's runtime statistics
  2. B. AQE's skew join optimization splits oversized partitions into smaller ones processed in parallel
  3. C. AQE caches the skewed partitions in memory on the executors so that repeated reads avoid the shuffle
  4. D. AQE disables the join and rewrites it as a union of per-key filters generated from table statistics
Revelar gabarito

Resposta correta: AQE's skew join optimization splits oversized partitions into smaller ones processed in parallel

Referência: https://docs.databricks.com/aws/en/optimizations/aqe

02 — Camada de Mielina · Discussão Canônica

Onde a prova tenta te enganar — e como quem passou resolveu.

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Matriz de Dissecção de Alternativas Clique numa alternativa para filtrar ou inaugurar a dissecção.
✦ Síntese Consolidada (Wiki) rev. #1 (baseline) · CC BY-SA 4.0
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Ainda não há síntese comunitária consolidada para esta questão. Abaixo está o ponto de partida oficial verificável — se você passou na prova, inaugure a dissecção das alternativas.

Gabarito Oficial (B): AQE's skew join optimization splits oversized partitions into smaller ones processed in parallel

Ranvier · DBDEA

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