联合时，Spark SQL重复计算相同的子查询

是指在联合查询中，当存在多个相同的子查询时，Spark SQL会对这些子查询进行重复计算，导致性能下降和资源浪费的问题。

为了解决这个问题，Spark SQL引入了子查询缓存机制。子查询缓存可以将相同的子查询结果缓存起来，下次再遇到相同的子查询时，直接从缓存中获取结果，避免了重复计算，提高了查询性能。

子查询缓存可以通过设置spark.sql.cache.enabled参数来开启或关闭。当开启子查询缓存时，Spark SQL会自动对子查询进行缓存。缓存的结果会存储在内存中，可以通过spark.sql.cache.memoryColumnarBatch.enabled参数来控制缓存结果的存储格式。

子查询缓存适用于那些计算代价较高、结果稳定的子查询。对于频繁变化的子查询或者计算代价较低的子查询，可以通过设置spark.sql.cache.expirationTime参数来控制缓存的过期时间，避免缓存过期导致的错误结果。

在使用Spark SQL进行联合查询时，可以通过以下步骤来优化重复计算相同的子查询：

1. 开启子查询缓存：设置spark.sql.cache.enabled参数为true，开启子查询缓存机制。
2. 设置缓存存储格式：根据实际情况，设置spark.sql.cache.memoryColumnarBatch.enabled参数，选择合适的缓存存储格式。
3. 控制缓存过期时间：根据子查询的变化频率和计算代价，设置spark.sql.cache.expirationTime参数，控制缓存的过期时间。
4. 监控缓存使用情况：使用Spark SQL的监控工具，如Spark Web UI，监控子查询缓存的使用情况，及时发现和解决缓存相关的性能问题。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的优化方法和腾讯云产品选择应根据实际需求和情况进行决策。