东方国信大数据 BEH 平台通过集成 Gluten + Velox Backend 向量化执行引擎,为 Spark注入了原生矢量化执行的能力,同时结合第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器,以及处理器集成的英特尔® QuickAssist(英特尔® QAT)加速器,显著优化了 Sp...
东方国信大数据 BEH 平台通过集成 Gluten + Velox Backend 向量化执行引擎,为 Spark注入了原生矢量化执行的能力,同时结合第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器,以及处理器集成的英特尔® QuickAssist(英特尔® QAT)加速器,显著优化了 Spark 批处理计算、SparkSQL 计算、SQL 查询服务的执行效率。经测试,在相同硬件...
列存储耗时: 3.4s 加速35 倍 跳过不符合条件数据 Sql:select count(f1) from tbInRow/tbInParquet where f1 > 10000 行存储耗时: 102.8s 列存储耗时: 1.3s 加速78 倍 当然,上文也提到了,列存储在查询需要读取多列时并不占优势: Sql:select f1, f2, f3...f17 from tbInRow/tbInParquet limit 1 行...
OAP旨在为Spark SQL加速Ad-hoc查询。OAP定义了一种新的类Parquet文件列数据存储格式,可以在内存以及傲腾内存中以Fiber为单位提供细粒度的分层缓存机制。更重要的,OAP扩展了Spark SQL DDL,允许用户根据关系定义自定义索引。OAP通过将数据缓存到Executor的堆外内存(傲腾内存)中,加速Ad-hoc。为了验证傲腾内存在该公司语音...
Sql:select count(f1) from tbInRow/tbInParquet where f1 > 10000 行存储耗时: 102.8s 列存储耗时: 1.3s 加速 78 倍 当然,上文也提到了,列存储在查询需要读取多列时并不占优势:Sql:select f1, f2, f3...f17 from tbInRow/tbInParquet limit 1 ...
会把 Spark SQL 整个执行过程当中的计算转移到向量化引擎去执行,来获得指令集的原生加速。 如上图展示,整个框架仍然使用 Spark 原有的 Master/Worker 方式去运行。因为原生 Spark 是在 Task 上做具体的计算,所以这里做了一些改动。在执行 Pipeline 的时候,会先做一个选择,如果 Pipeline 里的 Operator 或 ...
结论 在SparkSQL中,通过合理运用广播连接、数据分区和选择适当的拼接类型,可以有效加速拼接操作。随着大数据技术的不断进步,这些方法越来越被广泛应用于实时和批处理场景中。希望本文能够帮助你在使用SparkSQL时提升拼接的速度,进一步优化数据处理的效率。
另外它们都是基于列式数据格式。结合这两点,这些引擎就很容易可以去做向量化处理,进而达到高性能计算。基于这两点, Gluten 项目也就应运而生。它是一个基于 Spark 的向量化引擎中间件。会把 Spark SQL 整个执行过程当中的计算转移到向量化引擎去执行,来获得指令集的原生加速。
基于RACE和DPU加速后,CPU使用情况: 总结与展望 通过把Spark的计算卸载到DPU加速器上,在用户原有代码无需变更的情况下,端到端的性能可以得到2-5倍的提升,某些算子能达到43倍性能提升,同时CPU资源使用率从60%左右下降到5%左右,显著提升了原生SparkSQL的执行效率。DPU展现了强大的计算能力,对于端到端的分析,会有一些...