网易Spark + Kyuubi内核优化：大规模游戏社交网络节点相似性算法实践

"该文档详细介绍了网易在大规模游戏社交网络节点相似性算法的应用，以及如何基于Spark和Kyuubi进行内核优化与服务化的实践。文档涵盖了Spark的Adaptive Query Execution (AQE)特性的历史、发展以及在解决Shuffle过程中的问题，如SmallReducePartition和SkewedReducePartition。此外，还提到了Kyuubi与Spark结合在数仓类任务中的具体架构设计、安全性措施以及优化方案，包括多租户支持、云原生特性、Kerberos认证、Ranger策略管理以及针对数据处理的策略，如DistributeBy+LocalSort和Rebalance+Z-Order组合，以降低存储成本和提升查询性能。" 详细说明： 1. **Adaptive Query Execution (AQE)**：AQE是Spark的一种自适应查询执行机制，从Spark 2.x开始引入，经过不断改进，在Spark 3.x版本中成为默认开启的功能。它允许Spark在运行时根据实际数据分布和资源情况动态调整执行计划，以提高查询效率。Intel社区提出的新框架对此进行了进一步优化，而网易也在参与AQE的特性优化。 2. **Shuffle过程优化**：在处理SmallReducePartition和SkewedReducePartition时，AQE可以有效改善数据倾斜问题。通过CoalesceShufflePartition减少分区数，平衡数据分布。同时，OptimizeSkewedJoin和OptimizeSkewInRebalancePartition针对倾斜的数据进行优化，提高join操作的效率。 3. **Kyuubi+Spark数仓类任务优化实践**：Kyuubi是一个基于Hive Thrift Server 2的高性能、多租户、云原生的SQL网关。它提供了Thrift、JDBC和REST接口，支持多租户管理和云环境部署。在安全方面，Kyuubi集成了Kerberos认证，可实现Kerberos-Proxy以保护用户身份信息，并通过Ranger提供细粒度的访问控制策略。 4. **数据处理优化方案**：为了提高查询性能和降低存储成本，文档推荐了两种策略。DistributeBy+LocalSort用于保证在同一节点上进行局部排序，减少网络传输；Rebalance+Z-Order则通过重新分布数据并结合Z-Order曲线，使得数据在物理存储上更有序，从而提高I/O效率。 总结，该文档深入探讨了如何利用Spark的AQE特性提升大规模数据处理的效率，并结合Kyuubi实现更高效、安全的游戏社交网络节点相似性计算和数据分析服务。这些实践对于优化大数据处理平台，特别是应对复杂的游戏社交网络分析具有重要的参考价值。