百度基于Spark SQL打造高效即席查询平台
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更新于2024-08-18
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本篇文章主要介绍了百度基于Apache Spark构建的即席查询平台,作者是分布式计算团队的孙垚光,他有着丰富的背景,包括Linux内核网络协议栈优化和分布式计算领域的经验。文章首先阐述了即席查询的重要性,它是一种面向用户的、交互式的查询方式,适用于数据处理需求灵活且对时效性有高要求的场景。
文章强调了选择Spark的原因,相比于MPP架构如Impala在Hadoop生态系统中的Hive或Spark SQL,Spark在扩展性、查询延迟和架构复杂性方面具有优势。Spark能够更好地支持大规模数据处理,提供更好的延迟性能和相对较低的架构复杂性。同时,Spark的容错机制和gang/transaction级别的调度策略使得系统更为健壮。
在基于Spark构建的即席查询平台中,主要实现了以下几个方面的改进和优化:
1. **易用性提升**:平台采用了PaaS模式,简化了用户的部署、升级和管理,提供了Web、CLI、JDBC等多种API接口,以及合理且简洁的概念抽象,如Resource、Project、Dataset和Table等,方便用户操作。同时,账单机制能够精确到Query粒度的资源消耗。
2. **稳定性增强**:接入层设计了无单点架构,查询结果持久化,支持处理大量数据,通过资源配额管理和多维度监控确保服务稳定。此外,采用了Cgroup和Namespace技术实现安全和资源隔离,包括CPU、内存和文件系统的容器化管理,并加强了Container本身的安全措施以及网络通信的隔离。
3. **安全性**:通过JVM沙箱层实现多种安全策略,确保计算和存储框架的安全,以及数据在传输过程中的加密。
4. **性能优化**:查询引擎与存储引擎紧密结合,解决IO瓶颈,通过翻译优化、避免慢节点、构建索引、内存优化和列式存储等手段提高查询效率。此外,优化器支持Limit和Filter下推,进一步提升了查询性能。
5. **Web界面**:为了方便用户直观监控和管理,还开发了易于使用的Web界面,使用户可以实时查看和调整查询状态。
百度基于Spark构建的即席查询平台通过一系列技术改进和优化,不仅提升了用户体验,还保证了系统的稳定性和安全性,使得大规模数据的处理更加高效和便捷。
2021-01-07 上传
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琳琅破碎
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