{"id":36843,"date":"2019-10-31T22:14:11","date_gmt":"2019-10-31T19:14:11","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/otkryt-kod-sql-dvizhka-blazingsql-ispolzuyushhego-gpu-dlya-uskoreniya\/"},"modified":"2019-10-31T22:14:11","modified_gmt":"2019-10-31T19:14:11","slug":"otkryt-kod-sql-dvizhka-blazingsql-ispolzuyushhego-gpu-dlya-uskoreniya","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/otkryt-kod-sql-dvizhka-blazingsql-ispolzuyushhego-gpu-dlya-uskoreniya","title":{"rendered":"Der SQL-Engine BlazingSQL, die GPU zur Beschleunigung verwendet, wurde ge\u00f6ffnet.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Ank\u00fcndigung<\/a><\/noindex> \u00fcber die Erstellung von SQL-Engine-Quelltexten BlazingSQL<\/a><\/noindex>, das GPUs zur Beschleunigung der Datenverarbeitung nutzt. BlazingSQL ist keine vollwertige DBMS, sondern wird als Engine f\u00fcr die Analyse und Verarbeitung gro\u00dfer Datens\u00e4tze positioniert, die in ihren Aufgaben vergleichbar ist mit Apache Spark<\/a><\/noindex>. Der Code ist in Python geschrieben und ein<\/a><\/noindex> unter der Apache 2.0-Lizenz. <\/p>\n

BlazingSQL eignet sich zur Ausf\u00fchrung einzelner analytischer Abfragen \u00fcber gro\u00dfe Datens\u00e4tze (Zehn Gigabyte), die in tabellarischen Formaten gespeichert sind (z. B. Protokolle, NetFlow-Statistiken usw.). BlazingSQL kann Abfragen aus Rohdateien in den Formaten CSV und Apache Parquet durchf\u00fchren, die in Netzwerk- und Cloud-Dateisystemen wie HDSF und AWS S3 gespeichert sind, und \u00fcbertr\u00e4gt das Ergebnis direkt in den GPU-Speicher. Durch die Parallelisierung der Vorg\u00e4nge in der GPU und die Nutzung schnellerer VideSpeicher werden Abfragen in BlazingSQL bis zu 20-mal<\/a><\/noindex> schneller ausgef\u00fchrt als in Apache Spark.<\/p>\n

\"Der<\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n

F\u00fcr die Arbeit mit GPUs wird ein von der Firma NVIDIA unterst\u00fctztes Set von offenen<\/a><\/noindex> Bibliotheken RAPIDS<\/a><\/noindex>, das die Entwicklung von Datenverarbeitungs- und Analyseanwendungen erm\u00f6glicht, die vollst\u00e4ndig auf der GPU-Seite ausgef\u00fchrt werden (ein Python-Interface<\/a><\/noindex> wird zur Verwendung von Low-Level-CUDA-Primitiven und zur Parallelisierung von Berechnungen bereitgestellt). <\/p>\n

BlazingSQL erm\u00f6glicht die Verwendung von SQL anstelle der API zur Datenverarbeitung. cuUDF<\/a><\/noindex> (basierend auf Apache Arrow<\/a><\/noindex>), die in RAPIDS verwendet wird. BlazingSQL fungiert als zus\u00e4tzliche Schicht, die \u00fcber cuDF arbeitet und die Bibliothek cuIO zum Lesen von Daten von der Festplatte nutzt. SQL-Abfragen werden in Aufrufe von Funktionen cuUDF \u00fcbersetzt, die es erm\u00f6glichen, Daten in die GPU zu laden und Operationen wie Zusammenf\u00fchrung, Aggregation und Filterung darauf auszuf\u00fchren. Es wird die Erstellung verteilter Konfigurationen unterst\u00fctzt, die Tausende von GPUs umfassen. <\/p>\n

BlazingSQL vereinfacht die Datenbearbeitung erheblich \u2013 anstelle von hunderten Funktionsaufrufen in cuDF gen\u00fcgt eine einzige SQL-Abfrage. Der Einsatz von SQL erm\u00f6glicht die Integration von RAPIDS mit bestehenden Analyse-Systemen, ohne dass spezielle Handler geschrieben oder Daten zus\u00e4tzlich in ein separates DBMS geladen werden m\u00fcssen, jedoch
\nvollst\u00e4ndige Kompatibilit\u00e4t mit allen Teilen von RAPIDS gewahrt bleibt, indem die vorhandene Funktionalit\u00e4t in SQL \u00fcbersetzt wird und die Leistung auf dem Niveau von cuDF sichergestellt wird. Zudem wird die Unterst\u00fctzung der Integration mit Bibliotheken XGBoost<\/a><\/noindex> und cuML<\/a><\/noindex> f\u00fcr analytische und maschinelle Lernanwendungen gew\u00e4hrleistet. <\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Quelle: opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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