神龙大数据加速引擎MRACC问题之MRACC-Spark利用eRDMA近网络优化插件来提升性能如何解决

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 神龙大数据加速引擎MRACC问题之MRACC-Spark利用eRDMA近网络优化插件来提升性能如何解决

问题一:MRACC-Spark如何利用eRDMA近网络优化插件来提升性能?


MRACC-Spark如何利用eRDMA近网络优化插件来提升性能?


参考回答:

MRACC-Spark通过eRDMA近网络优化插件,将shuffle阶段的数据交换优化为memory-network-memory的模式,充分利用了RDMA的低延时和低CPU消耗特性,最终在TPCxhs等端到端benchmark上获得了30%的性能提升。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/666815



问题二:在TPCDS 10T数据集上,MRACC相比最新的Spark3.1版本性能提升了多少?


在TPCDS 10T数据集上,MRACC相比最新的Spark3.1版本性能提升了多少?


参考回答:

在TPCDS 10T数据集上,MRACC相比最新的Spark3.1版本性能提升了2.19倍。在TPCx-BB上相比第二名领先高达41.6%。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/666816



问题三:阿里云是如何将这些优化成果交付给客户的?


阿里云是如何将这些优化成果交付给客户的?


参考回答:

阿里云将这些优化成果封装成插件形式交付给客户,客户代码基本上不需要修改,就能直接享受到性能提升带来的好处,这极大地方便了客户的使用。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/666817



问题四:请简述TPCx-BB测试基准的意义和特点。


请简述TPCx-BB测试基准的意义和特点。


参考回答:

TPCx-BB是由国际标准化测试权威组织(TPC)发布的基于零售业场景构建的端到端大数据测试基准,具有数据量大、特征复杂、来源复杂等特点,与真实业务场景较为接近。其测试结果能够全面准确地反映端到端的大数据系统的整体运行性能,包括软硬件性能、性价比、服务和功耗等各个方面,对各行业的基础设施选型具有重要参考意义。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/666819


问题五:在SaaS模式云数据仓库的现代化建设中,为什么SaaS化成为必然趋势?


在SaaS模式云数据仓库的现代化建设中,为什么SaaS化成为必然趋势?


参考回答:

在SaaS模式云数据仓库的现代化建设中,SaaS化成为必然趋势,因为它能够提供更灵活、更便捷、更低成本的数据仓库解决方案,满足企业快速响应市场变化、提升数据价值的需求。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/666823

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
24天前
|
存储 分布式计算 大数据
大数据 优化数据读取
【11月更文挑战第4天】
37 2
|
15天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 语音技术
Python在深度学习领域的应用,重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧
本文介绍了Python在深度学习领域的应用,重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧,并通过TensorFlow和PyTorch等库展示了实现神经网络的具体示例,涵盖图像识别、语音识别等多个应用场景。
39 8
|
29天前
|
存储 负载均衡 大数据
大数据水平分区提高查询性能
【11月更文挑战第2天】
30 4
|
27天前
|
数据采集 网络协议 算法
移动端弱网优化专题(十四):携程APP移动网络优化实践(弱网识别篇)
本文从方案设计、代码开发到技术落地,详尽的分享了携程在移动端弱网识别方面的实践经验,如果你也有类似需求,这篇文章会是一个不错的实操指南。
49 1
|
1月前
|
存储 NoSQL 大数据
大数据 数据存储优化
【10月更文挑战第25天】
72 2
|
1月前
|
分布式计算 监控 大数据
如何优化Spark中的shuffle操作?
【10月更文挑战第18天】
|
2月前
|
缓存 监控 前端开发
优化网络应用的性能
【10月更文挑战第21天】优化网络应用的性能
28 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了基于贝叶斯优化(BO)的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现,优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频,涵盖BO、CNN、LSTM理论,特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率,显著提升模型性能。
|
2月前
|
运维 监控 安全
连锁药店网络优化策略:一站式融合方案提升竞争力
在数字化浪潮下,线上药店通过技术创新和线上线下融合,正重塑购药体验,提供24小时服务和医保结算便利。面对激烈竞争,连锁药店和中小药店纷纷通过优化网络架构、提升服务质量和加强合规管理来增强竞争力,实现高效、安全的数字化转型。
|
2月前
|
存储 分布式计算 监控
Spark如何优化?需要注意哪些方面?
【10月更文挑战第10天】Spark如何优化?需要注意哪些方面?
42 6