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关键要点

  • 一种基于Q学习的强化学习代理能够通过观察数据集的特征、尝试不同的配置设置，并根据性能反馈来自主学习最优的Spark配置方案。
  • 将强化学习代理与自适应查询执行机制结合使用，其效果优于单独使用这两种技术：强化学习负责选择初始配置参数，而自适应查询执行机制则在运行时对这些参数进行调整。
  • 将连续型数据集特征（如行数、大小、基数、分布偏态等）划分为离散类别，可以使基于表格结构的Q学习方法在面对类似的工作负载时具备更好的泛化能力。这种方法有效解决了在样本数量有限的情况下进行学习的难题，也无需为每个决策都准备完全相同的数据集。
  • 最初采用较为激进的探索策略（ε=0.3），然后逐渐降低探索强度（ε=0.05），这样代理就能尽早发现最优配置方案，并且能够充分利用已学到的知识来保证稳定的运行性能。
  • 这种分区优化代理的设计具有很高的通用性，可以应用于内存、核心数和缓存等其他配置领域。在这些领域中，每个代理都可以针对自身的特定需求独立学习相应的配置策略。

引言

大数据系统的迅速发展暴露了传统优化技术的局限性，尤其是在那些具有分布式架构、动态工作负载以及信息不完整的环境中。每天，各类组织都会处理海量数据集，以提取有价值的商业洞察——比如分析客户行为、预测设备故障、优化供应链或检测欺诈行为。这些数据分析任务都是通过各种分布式数据处理框架来执行的，而这些框架都包含许多会严重影响性能的配置参数。论文《关于大数据处理系统自动参数调优的研究“（作者：Herodotou、Yuxing和Jiaheng，2020年）也指出了同样的问题，并强调了开发能够适应动态工作负载和环境的智能自动化调优系统的必要性。

为了解决这一需求，本文提出了一种基于强化学习的方法，这种方法能够让分布式计算系统自主学习最优配置方案，其原理就类似于学徒工程师通过实践来积累经验。我们实现了一个轻量级的代理程序，作为驱动程序的一部分，在任务执行之前利用强化学习来选择合适的配置参数。

我们的这一方法是基于Apache Spark这一典型的分布式计算框架开发的。Spark能够将计算任务分配到数百台机器上进行处理，而它的性能在很大程度上取决于各种配置参数。目前，这些参数通常都是使用固定的默认值来设置的，或者由领域专家手动进行调优。然而，当工作负载的特征和数据分布发生变化时，这种静态或手动调优的方式就无法适应新的环境了。如果配置不当，原本应该在几分钟内完成的分析任务可能会拖长至数小时，同时云服务的成本也会大幅增加。随着数据集变得越来越多样化，工作负载也变得越来越动态，依赖静态或手动调优的方法已经变得不可靠，也不具备经济可行性。


在处理了数百个任务之后，这个智能代理逐渐形成了某种规律性认知：数据量较小、类别较少的任务需要较少的工作节点，而数据量较大、类别较多的任务则需要更多的工作节点。该代理能够完美地记住每一个实验过程，永远不会忘记从中获得的经验，并会自动将这些经验应用到新的工作任务中，从而将长达数月的专家调试经验转化为随时可用的智能能力。这样一来，工程师们就不再需要每次数据特征发生变化时都重新配置系统了——因为这个智能代理会在处理每个任务的过程中不断学习并提升自己的能力。

Q学习算法是一种强化学习机制，它通过反复计算在特定状态下采取某些行动所能带来的长期预期收益来学习最优策略。在实际应用中，这种智能代理会观察数据集的各种特征（例如行数、数据规模、数据的唯一性以及分布偏态等），然后尝试不同的配置设置，测量各种设置下的执行效果，并逐步找出最适合特定数据模式的参数组合。

在本文中，我们对比了Apache Spark所采用的三种优化策略：内置的自适应查询执行机制、基于Q学习的独立智能体，以及结合这两种技术的混合策略。通过对比发现，这种混合策略通过将预执行阶段的智能决策（强化学习用于选择最优初始配置）与运行时的动态调整相结合，其性能明显优于任何一种单独使用的策略。在探讨了这些单一智能体的优化效果之后，本文进一步讨论了如何将这些概念扩展到由多个独立智能体组成的多智能体强化学习系统中——每个智能体专门负责优化某个特定的配置领域，例如内存分配、CPU核心数量或缓存策略等。这样的系统能够让每个智能体在其专业领域内发挥最大作用，同时共同促进整体工作负载的优化。通过将强化学习的理念与分布式系统的架构相结合，这项研究为构建能够从经验中学习、而非依赖静态规则或人工干预的智能化、自调优的大数据基础设施奠定了基础。

问题：Spark配置优化

Spark的性能在很大程度上取决于诸如洗牌分区数量、内存分配方式以及并行性设置之类的配置参数。静态默认值（例如设置200个洗牌分区）无法根据数据集的不同特征进行调整，这些特征包括数据规模、数据的唯一性以及数据分布的偏态程度。手动调整这些配置需要深厚的领域专业知识，而且耗时较多；此外，为某一种工作负载优化的配置在应对其他类型的工作负载时往往表现不佳。以StreamMetrics为例，这是一家虚构的视频分析公司，它们负责为内容创作者处理相关数据。他们的数据工程团队每天都会面临这样的挑战：每天早上，他们会运行一个简单的报告分析程序，该程序会针对包含几千条记录的数据集，统计前一天各类内容的观看情况。

到了中午，他们需要处理包含50万条记录的数据，进行每周的热门趋势分析，以识别那些迅速走红的视频内容。而到了月底，他们还需要生成综合报告，这些报告汇总了数百个类别中数百万条记录的数据，而这些数据的分布往往存在严重的偏态现象。有些类别，比如“游戏”，其观看次数高达数百万次；而一些小众类别，如“折纸教程”，其观看次数则只有几百次。此外，内容创作者还会在一天中的不同时间点要求进行临时数据分析，而这些分析所涉及的数据量及数据分布模式往往难以预测。

如果使用Spark默认的200个洗牌分区设置，那么在处理仅有几千条记录的数据集时，早上运行的报告会浪费大量资源，因为需要协调200个几乎空无一物的任务；而每周进行的分析由于运气较好，运行效果还算可以；但到了月底生成综合报告时，200个分区就无法高效地处理这些数据量巨大且分布偏态严重的数据了。团队虽然可以为每种类型的工作负载手动调整配置参数，但随着数据分布模式的变化，这种做法需要持续进行维护；而且，上个月适用的优化设置，一旦出现新的热门趋势导致数据分布发生变化，这个月可能就不再适用了。正是这种动态变化的环境，使得强化学习技术能够显著改善数据处理流程。

在这里，我编写了一个简单的Spark SQL查询语句，该查询语句会根据类别将视频观看次数进行分组统计，例如将数据分为“科学”、“音乐”和“娱乐”这几个类别，而这个数据集也只包含几千条记录而已。

默认情况下，这种groupBy操作会创建200个洗牌分区，如图1所示。然而，对于数据量较小的数据集来说，这种配置方式效率很低，因为Spark会启动大量规模很小的洗牌任务和文件，从而导致调度开销、磁盘I/O操作以及元数据管理方面的成本大大增加。实际上，大多数分区都会处于几乎空无一物的状态，这样就会浪费CPU和内存资源；同时，驱动程序和集群也会花费更多的时间来协调这些任务，而不是真正用于数据处理工作。

图1：为一个小文件创建了200个分区（Gandhi，2026年）

在实际应用中，Spark开发者通常会通过手动设置固定的分区数量来解决这个问题。他们会使用一些启发式方法，比如将分区数量设置为核心数目的两倍或执行器数量的三倍，以确保任务的大小足够大，从而提高效率（详见Spark调优指南）：

然而，对于庞大的数据集来说，使用200个分区可能并不合适。因为这样会生成规模较大的分区，从而增加处理时间，并可能导致内存不足的问题。

在某些情况下，人们需要通过反复试验来确定最佳的分区数量。他们会尝试不同的数据集和工作负载，以找到性能与开销之间的平衡点。但是，这样的配置方法可能不适用于不同规模的数据集或具有不同特点的工作负载。不过，从Spark 3.0开始，引入了自适应查询执行机制。当该功能被启用后，Spark会根据执行过程中实际观察到的数据特征动态调整查询计划，而不再仅仅依赖查询规划阶段所做的静态估计。

然而，AQE在开始执行时仍然会使用默认配置，即200个分区。只有在对运行时的统计数据进行收集之后，它才会对这些分区进行合并或调整。这意味着AQE能够优化“归约”阶段的工作效率，但却无法避免最初创建大量小型分区的开销。因此，对于规模较小或中等的数据集来说，这种方式仍然存在一定的效率问题。另外，如果需要增加分区数量来进一步提升性能，AQE也不会将其数量增加到200个以上。

强化学习可以通过动态调整这些参数，在不同条件下优化系统性能，从而发挥关键作用。

强化学习

正如《强化学习：入门》（Sutton和Barto，2018年）中所定义的那样，强化学习的核心在于学习应该采取哪些行动——如何将不同的情境与相应的动作对应起来——从而最大化数值奖励信号。与监督学习不同，学习者并不会被直接告知应该执行哪些操作，而是必须通过尝试来发现哪些行为能够带来最大的回报。试错搜索和延迟奖励这两大特性，正是强化学习最本质的特征。

从形式上讲，强化学习可以被描述为一种人工智能代理与环境进行交互的过程：该代理会感知环境的状态、采取相应的行动，并因此获得奖励，如图2所示。随着时间的推移，代理会学会一种策略——这种策略能够将各种状态映射到相应的行动上，从而实现预期长期收益的最大化。

在本文中，所描述的强化学习代理会观察数据集的特征，尝试不同的分区数量，测量各种方案的性能，并逐渐掌握哪些配置最适合处理哪种类型的数据。经过多次运行后，该代理会形成类似于经验丰富的工程师所具备的直觉能力，从而能够自动为不同的工作负载选择合适的分区数量。

图2：标准强化学习代理与环境交互过程的示意图（Sutton和Barto，2018年）

实现流程：构建Q学习强化学习代理

我们开发的这种Q学习强化学习代理是专门为Apache Spark驱动程序定制开发的。这一实现方案通过在作业提交过程中添加智能代理层来扩展Spark的功能。

以下流程展示了我们的自定义Q学习强化学习代理是如何感知Spark环境、采取行动、接收反馈并逐步学习的。在现实世界中，那些每天需要处理数十亿条数据的大型数据平台也会面临类似的挑战：它们的数据工程团队需要同时运行多种类型的工作负载——比如基于最新数据的实时仪表盘分析、针对数百万条记录的定期汇总报告，以及针对数据分布极不均匀的情况进行复杂的数据分析查询。Q学习强化学习代理能够自动调整这些不同工作负载的配置设置，从而消除人工干预的需要，通过优化资源分配来降低云服务成本，并提升查询性能，使工程团队能够将精力集中在功能开发上，而不是繁琐的参数调优上。

步骤1：代理感知环境（状态观察）

当有Spark作业被提交时，代理的状态观察模块会拦截该作业并分析数据集，以了解当前的环境状态。

print("\n正在加载数据...")  
df = spark.read.csv(data_path, header=True, inferSchema=True)  
row_count = df.count()

随后，代理会提取能够反映该工作负载特征的关键信息：

num_rows = df.count()  
sample_rows = df.limit(1000).collect()  

from collections import Counter  
category_values = [row.category for row in sample_rows]  
category_counter = Counter(category_values)  
category_cardinality = len(category_counter)  
counts = list(category_counter.values())  
skew_factor = np.std(counts) / np.mean(counts)

代理观察到的特征包括：

  • 行数——数据集规模较大时，通常需要更多的分区
  • 列数——数据集较宽时，也可能需要额外的分区
  • 唯一类别的数量——类别数量越多，所需的分区也就越多
  • 数据大小（以MB为单位）——数据量越大，划分更多分区会更有益
  • 平均行长度（以字节计）——这一数值有助于判断数据的密集程度
  • 偏度系数——用于衡量数据分布的均匀性；偏度较高时需要进行调整

代理的设计策略

该代理仅抽取一千行数据进行分析（耗时约100毫秒），而非扫描整个数据集，从而在保证准确性的同时实现实时决策。这种轻量级的观察机制使得代理即便面对大规模数据集也能迅速做出决策。

步骤2：代理对状态进行离散化处理以便泛化应用

“状态编码器”组件会将连续型测量值转换为离散的状态表示形式，从而使代理能够将所学的知识应用于类似的工作场景中。

# 为代理定制的离散化划分区间
row_buckets = [100, 1000, 10000, 100000, 1000000]
sizebuckets = [1, 10, 100, 1000]
card_bucket = [5, 10, 20, 50, 100]
skew_buckets = [0.1, 0.3, 0.5, 0.8, 1.0]

示例：该代理处理一个包含五千行数据、大小为1.23 MB、包含十二个类别且偏度为0.48的数据集

# 代理的离散化逻辑：
# 行数：5000行介于1000到10000之间，因此归入bucket_2
# 数据大小：1.23 MB介于1到10之间，因此归入bucket_1
# 类别数量：12个类别介于10到20之间，因此归入bucket_2
# 偏度：0.48介于0.3到0.5之间，因此归入bucket_3
state_key = "rows_bucket_2|size_bucket_1|card_bucket_2|skew_bucket_3"

为什么这一点对代理的学习过程至关重要：

如果不进行离散化处理，代理会将一个包含五千行的数据集与一个包含5001行的数据集视为完全不同的两种数据，从而导致学习无法进行。通过划分区间，代理能够认识到那些包含一千到一万行数据的数据集具有相似的优化规律，从而将其在以往任务中所学到的知识应用到新的、类似的工作场景中。

步骤3：代理选择行动方案（采用Epsilon-Greedy策略)

“行动选择器”组件会查询代理所学到的Q值表，并决定尝试哪种分区数量，从而在探索新配置与利用已知有效配置之间取得平衡。

# 代理的可选行动方案
actions = [8, 16, 32, 64, 128, 200, 400]
# 代理的探索参数
epsilon = 0.3
# 代理的决策逻辑
if random.random() < epsilon:
    action = random.choiceactions)  # 探索：尝试新的方案
    action_type = "explore"
else:
    action = max(Q[state_key], key=Q[state_key].get)  # 利用：选择已知最有效的方案
    action_type = "exploit"

代理的内存机制（Q值表查询）：代理会维护一个Q值表，其中存储了它针对每一组状态-行动组合所学到的价值估算结果：

Q["rows_bucket_2|size_bucket_1|card_bucket_2|skew_bucket_3"] = {
    8: -0.405,      # 代理尝试了这种方案，耗时0.405秒
    16: -0.523,     # 代理尝试了这种方案，耗时0.523秒
    32: -0.650,     # 代理尝试了这种方案，耗时0.650秒
    64: 0.0,        # 代理尚未尝试这种方案
    128: 0.0,       # 代理尚未尝试这种方案
    200: -0.745,    # 代理尝试了这种方案，耗时0.745秒（目前最慢的方案）
    400: 0.0        # 代理尚未尝试这种方案
}

代理的选择：

代理选择了8个分区，因为这个方案的Q值最高（-0.405，最接近0，意味着执行速度最快）。

代理的学习策略：

ε = 0.3（30%的探索比例）：在学习的初期阶段，代理会频繁尝试那些尚未使用过的配置方案。随着学习的进行，ε的值会逐渐减小，最终趋近于0.05。为什么不将ε设为0呢？因为这样代理会保持最低限度的探索活动（仅5%），从而能够在工作负载模式发生变化时持续发现更好的配置方案。

步骤4：代理对环境采取行动（应用配置方案）

配置管理组件会将代理选定的配置方案应用到Spark环境中：

# 代理将学到的配置方案应用到Spark中
spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "8")
# Spark作业会使用代理选择的配置方案来执行
result_df = df.groupBy("category").count()
result_df.show()

关键点：

代理并不会修改Spark的内部逻辑，它只是作为一个智能的封装层，在作业执行之前设置最优配置方案，然后让Spark的原生执行引擎来运行这些任务。

步骤5：代理获得奖励（性能反馈）

当Spark完成作业后，奖励计算器会测量作业的执行时间，这个时间值就成为了代理的学习信号。在这种实现方式中，奖励是完全根据执行时间来计算的（奖励 = -执行时间），从而隐含地忽略了其他因素，比如运行成本、内存压力、失败风险或资源利用率等——这些因素在更复杂的多目标优化系统中可能会被考虑进去。

# 代理测量作业的性能
start_time = time.time()
result_df = df.groupBy("category").count().collect()
execution_time = time.time() - start_time
# 代理的奖励信号（数值为负，因为执行时间越短表示性能越好）
reward = -execution_time  # 例如，-0.321秒

步骤6：代理进行学习（更新Q值）

学习引擎会使用Q学习公式来更新代理的Q值表：

# Q学习更新公式（在代理的学习引擎中得到实现）
alpha = 0.3 # 学习率：表示根据新获得的经验应该调整多少
gamma = 0.1 # 折现因子：表示未来奖励应被赋予多大的权重
old_q_value = Q[state_key][action]
max_future_q = max(Q[state_key].values())
new_q_value = old_q_value + alpha * (reward + gamma * max_future_q - old_q_value)
# 代理更新其记忆中的Q值表
Q[state_key][action] = new_q_value

示例学习场景：

如果当前状态在之前的迭代中耗时0.4秒（奖励为-0.4），但最近一次执行却耗时0.6秒（奖励仍为-0.4），那么智能体就会将该动作的Q值下调，以此表明这一行动的表现低于预期。在下一次迭代中，智能体更有可能尝试探索这种状态的其他分割方案。

智能体的持续改进：

智能体会在不同的任务之间保留自己的Q值表（以JSON格式保存），从而在数周甚至数月的时间里不断积累经验知识。每项新任务都为智能体提供了学习机会，使其策略逐渐变得更加完善。

实验结果

为了验证这种智能体的有效性，我们使用了三种不同的优化策略，在相同的工作负载上进行了对比实验：

  • 仅使用AQE：Spark内置的自适应查询执行机制
  • 仅使用强化学习智能体：禁用AQE功能的自定义Q学习智能体
  • 混合策略（AQE + 强化学习）：结合Q学习智能体的初始配置选择与AQE的运行时调整机制

性能对比：
下图（图3）展示了基于一个小规模数据集（包含一千行数据）得出的实验结果，该数据集的数据分布偏度较低（为0.162）。

图3：小规模数据集的执行时间对比（Gandhi 2026实验）

实验结果显示，这些优化策略确实带来了显著的性能提升：

策略 平均执行时间 与仅使用AQE相比的改进幅度
AQE 0.263秒 基准值
仅使用强化学习智能体 0.175秒 快33.3%
混合策略（AQE + 强化学习） 0.142秒 快46.0%

我们还在一个包含七万五千行数据、且数据分布偏度较高（为1.241）的大型数据集上进行了同样的实验，结果证明：性能提升的效果确实会随着数据集规模及数据偏度的增加而增强，这一趋势如图4所示：

图4：处理规模极大且数据分布极不均匀的数据集时的执行时间（Gandhi 2026研究）

策略 平均执行时间 与仅使用AQE相比的改进幅度
AQE 0.457秒 基准值
仅使用强化学习代理 0.201秒 快56.0%
混合策略（AQE + 强化学习代理） 0.143秒 快68.6%

主要研究结论：

混合策略的表现优于仅使用AQE或仅使用强化学习代理的方案，这证明了在执行前进行智能优化（强化学习代理选择最优初始划分方案）以及在运行过程中进行动态调整（AQE根据实际情况调整数据划分方式），能够有效解决不同类型的优化问题。

对比分析：两个关键发现

强化学习代理的执行速度明显快于传统的基于规则的分类算法AQE。其优势在于能够学习并确定最优的初始划分方案（例如，对于小型数据集而言，最佳划分数量可能是8）。这种主动式的配置方式能够在执行开始之前就消除数据重排带来的开销，而Spark默认的AQE则无法实现这一功能，因为AQE只在数据重排操作完成后才会对划分方案进行优化。

混合策略能够带来最佳的性能。将强化学习与AQE结合使用，可以实现两阶段的优化过程：

  • 第一阶段（执行前）：强化学习代理根据学习到的规律确定最优的初始划分方案。
  • 第二阶段（执行过程中）：AQE会根据实际运行情况动态调整数据划分方案，以应对各种意外情况。

这些实验结果表明，对于那些每天需要处理海量数据的大型数据平台而言，这种混合策略具有极高的实用价值。通过启用AQE功能（大多数Spark 3.0及更高版本的版本都已经具备了这一功能），并结合强化学习代理，这些平台可以在各种工作负载下实现性能的提升。这样的改进不仅能够降低云计算成本，还能加快查询速度，更快地为业务决策者提供有用的分析结果，同时还能释放更多的技术资源。

扩展到多智能体系统：系统架构的设计

虽然单一智能体的数据划分优化方案已经带来了显著的性能提升，但对于大型数据平台而言，实际面临的情况要复杂得多。以我们的平台为例：当它执行每日的数据汇总任务时，强化学习代理虽然能够正确地确定数据重排的划分方案，但由于执行器的内存配置不足，仍然会因为内存不足而出现错误；另外，如果实时监控系统使用x个分区进行运行，但由于没有启用缓存机制，同样的中间计算结果会被反复重新计算，从而导致CPU资源的浪费。

如果仅让一个代理来优化分区设置，那么就会错失许多提升性能和降低成本的机会。在实际的生产环境中，需要同时从多个维度进行优化：针对不同类型的操作（如连接操作与聚合操作），需要合理安排内存分配；对于工作负载强度不同的场景（比如以I/O操作为主的任务与计算密集型任务），也需要考虑CPU并行性的配置；此外，还需要根据数据的重用模式来制定智能的缓存策略。与仅仅调整分区设置相比，手动协调这些配置要复杂得多——工程师必须考虑分区数量如何影响内存设置，内存分配又会如何影响CPU利用率，以及缓存机制又会对上述各项产生怎样的影响。正因如此，人们才将这种基于单个代理的优化方法扩展为多个独立的学习组件，让每个组件分别负责优化特定的配置领域。
虽然单一代理的分区优化器证明了强化学习在Spark配置优化中的可行性，但实际的生产环境确实需要从多个维度同时进行优化。一个自然的扩展方式就是在Spark驱动程序中部署专门的代理，让每个代理负责处理不同的配置领域，并让它们在无需依赖作业执行结果反馈的情况下独立地进行学习。在这种多代理架构中，还有一个协调器——这个轻量级的控制层会按照固定的顺序执行各个代理的决策，而无需进行任何学习或优化操作。
“内存代理”通过监控内存使用情况、垃圾收集频率以及数据溢出到磁盘的事件，来优化执行器的内存分配。根据观察到的工作负载特征（例如，那些需要使用大型哈希表进行连接操作的场景，与那些只需进行简单过滤且占用内存很少的查询任务），它会动态地调整`spark.executor.memory`、`spark.memory.fraction`和`spark.memory.storageFraction`这些配置参数，从而在性能与资源浪费之间取得平衡。
“核心代理”通过跟踪CPU利用率、任务等待时间以及线程竞争情况，来确定最佳的CPU并行性设置。它会调整`spark.executor.cores`、`spark.task.cpus`和`spark executor.instances`这些参数，以使配置能够适应不同的工作负载特征。它明白：对于以I/O操作为主的任务来说，更高的并行性会带来显著的好处；而对于计算密集型任务而言，过度并行化反而会导致上下文切换开销增加，从而影响性能。
“缓存代理”通过测量缓存命中率、数据淘汰模式以及重新计算数据的成本，来制定智能的缓存策略。它会决定是否需要缓存中间结果数据框，选择合适的存储方式（仅内存存储、内存与磁盘混合存储还是仅磁盘存储），并根据数据的重用模式及可用内存资源来调整`spark.storage.memoryFraction`和`spark.rdd.compress`这些配置参数。
所有这些代理都是基于相同的Q学习算法来运行的。它们都会提取相关的状态信息，维护自己的Q值表，并根据作业执行结果所获得的奖励来进行更新。这种解耦设计使得每个代理都能专注于自己负责的特定领域，从而使整个系统能够实现全面的工作负载优化。

图5展示了一个高层级的多智能体系统，其中包含了我们上面讨论过的各种智能体。

图5：Apache Spark的高层级多智能体系统（Gandhi 2026）

结论

本文说明了强化学习是如何将Spark配置调优这一传统上依赖人工操作且容易出错的流程，转变为一个自主、具备适应能力的优化系统的。通过构建一种能够观察数据集特征、尝试不同的分区数量，并根据性能反馈进行学习的Q学习强化学习智能体，该系统能够发展出与经验丰富的工程师相当的专业能力，但它拥有完美的记忆能力和系统化的探索机制。实验结果验证了这一方法的有效性：单独使用这种强化学习智能体，其性能就优于Spark的默认自适应查询执行机制；而将AQE与Q学习相结合的混合策略，则实现了最佳的整体性能，这说明在预执行阶段进行智能决策（选择最优初始配置）以及在运行时进行动态调整，能够弥补彼此在优化方面的不足。

需要指出的是，我们的实验是在相对较小的数据集上进行的（数据行数介于1000到75000之间），而这些数据集的规模远小于那些每天要处理数十亿条事件的生产环境中的数据集。虽然这些实验结果证明了基于强化学习的配置优化方法是可行的，但若能在包含更复杂查询模式的PB级数据集上进行更大规模的验证，将会进一步增强我们在实际生产环境中应用这种技术的信心。此外，目前的实现方案仅关注了内存分区这一单一配置维度；要将其扩展到涵盖内存、CPU和缓存等多个领域的多智能体优化系统中，还需要进一步进行实验，以验证各智能体之间的交互机制，并确保系统能够稳定地达到优化效果。

所提出的这种多智能体架构将这些概念应用到了全面的工作负载优化中：多个专门化的智能体会独立学习内存分配、CPU核心分配以及缓存策略等相关规则，每个智能体都会在其特定的优化领域内成为专家。展望未来，这一架构为后续的研究方向提供了可能性，例如在集群环境中进行迁移学习、使用深度Q网络来处理连续状态空间问题，以及开发能够考虑集群拓扑结构的智能优化策略。对于那些负责管理生产环境中Spark工作负载的数据工程师来说，这种方法为他们提供了一条切实可行的路径：可以通过对作业进行性能监测来收集数据，实现一个简单的Q学习强化学习智能体来处理内存分区配置问题，并将其与现有的系统一起部署，让这个智能体从实际的生产环境中学习优化经验。

这项工作积累了各种组织知识，这些知识将长达数月的调试经验转化为可供未来所有任务使用的、可重复利用的规则与策略。强化学习与分布式系统的结合不仅仅是一种优化技术，它标志着一种向自主化基础设施发展的趋势——这种基础设施能够从经验中学习，而非遵循固定的规则。随着大数据系统变得越来越复杂，其配置参数数量不断增加，工作负载也在持续变化，因此那些能够自主学习、适应环境并进行优化的智能系统不仅非常实用，更是不可或缺的。

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