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网站开发后端是什么,app开发公司大连有几家,营销话术与技巧,化妆品 东莞网站建设云器科技与2024年末发布TPC-DS基准测试报告#xff1a;性能超Spark十倍。 在今年1月举行的GA产品发布会上#xff0c;CTO关涛首次系统解读了此前发布的性能测试报告#xff0c;详细阐释了云器Lakehouse引擎如何实现“10倍”的技术路径。 本报道对云器的技术解读进行总结呈…云器科技与2024年末发布TPC-DS基准测试报告性能超Spark十倍。在今年1月举行的GA产品发布会上CTO关涛首次系统解读了此前发布的性能测试报告详细阐释了云器Lakehouse引擎如何实现“10倍”的技术路径。本报道对云器的技术解读进行总结呈现帮助业内人士了解这一性能突破背后的技术细节。云器Lakehouse公布的性能报告显示比开源Spark引擎快约10倍具体测试对比在TPC-DS 10TB基准测试使用128核计算资源同时保持相同的数据准确性和兼容性。详情请见性能测试报告https://www.yunqi.tech/resource/blogs/lakehouse-performance十倍性能提升从何而来在技术竞争的喧嚣中我们常见各种性能指标的发布和对比甚至争吵。然而正如云器首席架构师CTO关涛所言“指标是表面的背后技术是真实的。”指标可以通过多种手段进行“优化”包括测试方法调整、特定场景优化甚至选择性展示。本文希望通过解读这些表面数字背后的技术点真正帮读者拆解了解实现这些改进点的差异价值。本文旨在揭开表象看本质直接审视支撑这些性能的核心技术创新。通过解析云器Lakehouse系统架构的关键技术点我们将看到这些十倍性能提升究竟源自何处以及这些技术如何在实际业务场景中转化为真实价值。只有理解了技术本质才能真正判断性能提升的含金量和可持续性。一、从技术进步说起硬件、软件与网络技术的协同进化 在详解具体的技术优化点之前让我们先从宏观上分析哪些大的技术进步带来性能红利。这些技术进步包括硬件的进步以及硬件供应链的提升。1. 近年来硬件与基础设施的进步数据处理性能的提升离不开底层硬件与基础设施的革新。关涛分享了过去十年间计算环境经历了几项关键变革计算能力显著增强服务器CPU从单核高频向多核架构演进现代处理器可集成数百核心。同时SIMD指令集(如AVX-512)提供了强大的向量化计算能力使数据引擎从“一次处理一个值”转向“一次处理一批值”。这种向量化趋势已成为主流几乎所有现代分析引擎都采用此技术。存储性能迭代升级存储系统经历了从机械硬盘到固态硬盘再到持久化内存的演进。虽然机械硬盘仍未被完全取代但混合存储架构已成为标准配置。单盘容量持续增加同时价格持续下降为大规模数据处理创造了条件。网络架构全面革新数据中心网络完成了向Spine-Leaf架构的升级实现了全网点对点高带宽且一致的连接特性。这解决了传统网络带宽不平衡的问题使存算分离架构成为可能数据能够更加自由地流动。2. 云计算带来的基础设施变革云计算的普及彻底重塑了硬件供应链为数据处理系统创造了新的优化空间资源弹性显著提升硬件供应周期从“月”级别压缩到“分钟”级别企业可以根据实际需求快速调整资源配置大幅提高资源利用效率。硬件选择多样化云平台提供了丰富的硬件组合选项数据系统可以为不同工作负载匹配最适合的硬件实现“软件适应硬件”的灵活部署模式。云原生架构兴起基于云的“南北分层”架构逐渐成熟通过合理利用按需实例、Spot实例等资源模型系统可以在保持高性能的同时优化成本结构。这些变化为软件系统优化创造了新机会。除了乘上了软硬件网络的技术红利云器采用了哪些特别的技术方案优化性能呢二、核心技术解析云器性能优化的四个乘数10倍性能的详细拆解云器Lakehouse的性能提升来自多个技术共同作用。关涛用一个简单公式说明2×3×1.3×1.3≈10.14把10倍性能分成四部分C向量化引擎约3倍性能提升高级查询优化器约2倍性能提升直连调度优化约1.3倍性能提升自适应缓存系统约1.3倍性能提升特别的两个系统在测试中都应用了相同的数据组织优化策略包括适当的分桶、排序处理以及统计信息增强(Analyze)。1. C向量化引擎3倍提升的核心引擎C向量化引擎是云器Lakehouse性能提升的最大来源单独带来约3倍性能提升。关涛展示了数据对比同一查询在传统引擎需要15秒在C向量化引擎只需5秒资源用量减少60%。这是由于云器采用了全Native C实现的Columnar与Codegen结合的执行引擎充分利用现代CPU的AVX512向量化指令集。——在上一段我们提到CPU架构从单核心高频向多核心转变SIMD指令集成为主流这正是向量化引擎的技术基础。下表展示了基于JVM的Spark引擎与C向量化引擎在处理大规模数据时的主要差异存储层设计与优化同时云器Lakehouse在存储层采用了现代湖仓一体化设计基于自研的C Iceberg/Parquet读取器直接消除了Java原生接口带来的JNI转换开销。2. 高级查询优化器2倍提升关涛介绍的另一个关键技术是云器的高级查询优化器这部分单独贡献了约2倍性能提升。“查询优化本质上是个NP完全问题”关涛解释“一个包含10个表的Join查询理论上有超过17万种可能的Join顺序。这种复杂性使得寻找最优执行计划异常困难尤其在统计信息不足的情况下。”传统大数据引擎如Spark和Flink主要依赖规则基础优化器(RBO)预定义转换规则如谓词下推、列裁剪等。“规则优化在简单查询上效果尚可但面对复杂SQL时完全无法胜任。它不能根据数据特征动态调整策略无法评估不同执行路径的实际成本差异。”云器团队选择了自研基于Cascades模型的成本优化器(Cost Based Optimzer)方案。“这是一直以来很有挑战的题目”关涛表述“我们团队花了两年时间才打造出生产级实现支持精确成本评估和优化。”云器的Cascades优化器将查询处理分为逻辑优化和物理优化两阶段使用特殊的备忘录结构高效探索庞大的计划空间。关涛展示了部分TPC-DS中的实际测试效果在Q4查询中优化器通过SubTree Merge合并了6组重复计算降低了6倍计算量通过Agg Pushdown将聚合操作下推减少了91.31%的数据量带来10倍以上加速。在Q51查询中Shuffle Removal技术合并并节省了5个Shuffle过程贡献了约5倍性能提升。“我们实现了动态过滤的四种算法和五种过滤函数组合能针对不同数据特征选择最优方案。”相比之下即使启用AQE功能Apache Spark的优化器在执行计划层面仍然无法进行这种深度优化经常出现多读和重复读的情况导致性能差距明显。最后面对复杂多变的实际环境云器还引入了学习型优化(LBO)作为补充。“当统计信息不够准确时基于历史执行的学习模型可以弥补缺陷”。3. DAG直连调度系统效率的精细优化1.3倍提升直连调度和自适应缓存技术各自为系统性能带来约1.3倍的提升。直连调度模式传统Spark采用BSP(Bulk Synchronous Parallel)模式每个阶段完成后才开始下一阶段中间结果需写入磁盘。直连调度引入了MPP架构的数据流特性使数据能够在节点间直接流动避免不必要的落盘操作。该技术实现了三个关键优化流水线执行多个算子可并行工作直接内存传输减少数据序列化/反序列化开销异步I/O处理提高CPU利用率云器Lakehouse同时支持BSP和MPP两种调度架构并可灵活切换。BSP模式(GP模式)适合大作业具有更好的故障恢复能力MPP模式(AP模式)适合小作业性能更高。在TPCDS-10TB测试中通过网络直连实现的MPP模式显著降低了shuffle读写操作相比BSP模式单独提升了约30%的性能。关涛认为“一套引擎融合两种调度模式的架构有望成为行业未来的主流方向。”自适应缓存通过在存储层之上构建自适应的缓存层提升IO吞吐和响应速度能在一定程度提升性能。云器Lakehouse自带基于NVME存储的缓存系统该系统自动根据负载加载和释放缓存。实践证明大多数数据访问都遵循二八原则高速缓存热数据能有效提升性能。本次基准测试数据并未预先加载到缓存cold run而是在测试运行过程中随数据访问逐步加载。实验结果表明相比完全关闭缓存上述自适应缓存能带来30%的提升。技术发展与未来方向回顾本文对云器Lakehouse各层优化的剖析我们可以清晰看到其十倍性能提升并非源自单一技术突破而是全栈式创新的综合结果。从存储层的格式优化与自研读取器到智能数据缓存机制再到运行时的多项关键改进每一环节都经过精心设计与调优。如果将这一性能突破放在大数据技术演进的历史背景中“我们认为这是Lambda架构范式向Kappa架构传统批处理到更有时效数据的处理——基于通用增量计算范式的转变。关涛谈到“之前从Hadoop到Spark的演进带来了约10倍性能提升。如今从Spark到新一代引擎同样实现了10倍提升但路径更加多元化涉及全栈优化。这反映了大数据技术的成熟度提升创新不再来自单一突破而是系统工程的整体提升。”据关涛透露云器团队正在研发更多性能优化技术包括GPU加速、自适应执行计划、机器学习辅助优化等方向预计未来两年内将带来额外2-3倍的性能提升。“性能优化是永无止境的旅程云器Lakehouse的10倍性能只是一个里程碑而非终点。”最后就像关涛在演讲中引用Clickhouse的报告中的一段话“TLDF: All Benchmarks are Liars”。性能指标是针对特定场景的测试。而真正重要的是在用户实际场景中体现的性能。云器Lakehouse在国内外多云上提供服务欢迎大家试用用自己的场景和数据验证上述性能优化。访问云器官网可直接试用体验​https://www.yunqi.tech/?hmsrCSDNhmplhmcuhmkwhmci更多内容欢迎关注「云器科技」官网云器科技-多云及一体化数据平台提供