比Spark快100倍的GPU加速SQL引擎！

azingSQL 是一个基于英伟达 RAPIDS 生态系统构建的 GPU 加速 SQL 引擎。RAPIDS 包含一组软件库（BlazingSQL、cuDF、cuML、cuGraph），用来在 GPU 上执行端到端的数据科学计算和分析管道。RAPIDS 基于 Apache Arrow 列式存储格式，其中 cuDF 是一个 GPU DataFrame 库，用于加载、连接、聚合、过滤和操作数据。BlazingSQL 是面向 cuDF 的 SQL 接口，具备支持大规模数据科学工作流和企业数据集的各种功能。

官方称，BlazingSQL（几乎）可以处理任何你想要的数据。它的前身是 BlazingDB，但因为它并不是一个数据库，所以研发团队将 BlazingDB 改名为 BlazingSQL。

BlazingSQL 主要特性：

在开发团队看来，迄今为止，SQL 是每一个主流分析生态系统的支柱之一，RAPIDS 是下一代分析生态系统，而 BlazingSQL 是 RAPIDS 的 SQL 标准。

BlazingSQL 完全基于 cuDF 和 cuIO 构建，这些项目的新功能会直接影响 BlazingSQL 的功能和性能。同时，由于 BlazingSQL 运行在 GDF 上，它与 RAPIDS 的所有库都是 100％可互操作的。

如果你正在使用 RAPIDS，或者正在考虑使用 RAPIDS，BlazingSQL 将为你提供更多便利，包括但不限于：

• 查询外部存储数据 ：仅需一行代码就可以注册远程存储解决方案，例如 Amazon S3。
• 简单的 SQL：非常容易使用，运行 SQL 查询就能得到 GPU DataFrames（GDF）的查询结果。
• 互操作性：任意一个 RAPIDS 库都可以访问查询到的 GDF，并用于任意的数据科学工作负载。
• 昂贵： 进行大规模数据科学研究通常需要包含数千台服务器的集群，而 BlazingSQL + RAPIDS 运行相同规模的工作负载只需要其中一小部分基础设施。
• 速度慢： 在大型数据集上运行工作负载和查询可能需要数小时或数天，而 BlazingSQL + RAPIDS 借助 GPU 加速可以在几秒内得到结果，帮助数据科学家快速迭代新模型。
• 复杂型： 数据科学工作负载通常基于小数据集开发出原型，然后针对分布式系统进行重建。BlazingSQL + RAPIDS 让用户能够只编写一次代码，并且只需要一行代码就能动态地改变分布式集群规模。
  • 降低代码复杂性：SQL 语句非常简单，你可以用单个语句替换数十到数百个 cuDF 函数调用。
  • 连接到数据湖： 你不再需要同步其他数据库，BlazingSQL 可以查询云端或网络文件系统中的任意原始文件。
  • 让 RAPIDS 变得更快： 更先进的 SQL 优化器让 RAPIDS 技术栈更智目前，BlazingSQL+RAPIDS 已经上线 Google Colab，研发团队在 GCP 上搭建了两个价格相当的集群，一个用于 Spark，另一个用于 BlazingSQL。他们在集群上运行端到端的数据分析工作负载：从数据湖到 ETL/ 特征工程，再到 XGBoost 训练，并对 Spark 和 BlazingSQL 的性能进行了对比测试。

    研发人员在超过两千万行 Netflow 数据上运行两次相同的特定工作负载。首先运行 BlazingSQL + RAPIDS，然后使用 PySpark（Spark 2.4.1）再次运行，得到如下结果：

    如果把从 Google Drive 中加载 CSV 到各自 DataFrame 所需的时间考虑在内，BlazingSQL 比 Spark 快 71 倍。
    

（编辑：开发网_郴州站长网）

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