{"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\/es\/blog\/news\/otkryt-kod-sql-dvizhka-blazingsql-ispolzuyushhego-gpu-dlya-uskoreniya","title":{"rendered":"Se ha abierto el c\u00f3digo del motor SQL BlazingSQL, que utiliza GPU para acelerar","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Anunciado<\/a><\/noindex> sobre la apertura del c\u00f3digo fuente del motor SQL BlazingSQL<\/a><\/noindex>, que utiliza GPU para acelerar el procesamiento de datos. BlazingSQL no es un sistema de gesti\u00f3n de bases de datos (SGBD) completo, sino que se presenta como un motor para el an\u00e1lisis y procesamiento de grandes conjuntos de datos, comparable en sus tareas con Apache Spark<\/a><\/noindex>. El c\u00f3digo est\u00e1 escrito en Python y es abierto<\/a><\/noindex> bajo la licencia Apache 2.0. <\/p>\n

BlazingSQL es adecuado para realizar consultas anal\u00edticas \u00fanicas sobre grandes conjuntos de datos (decenas de gigabytes), almacenados en formatos tabulares (por ejemplo, registros, estad\u00edsticas de NetFlow, etc.). BlazingSQL puede ejecutar consultas desde archivos raw en formatos CSV y Apache Parquet, ubicados en sistemas de archivos de red y en la nube, como HDFS y AWS S3, pasando directamente el resultado a la memoria de la GPU. Gracias a la paralelizaci\u00f3n de operaciones en la GPU y al uso de una memoria de video m\u00e1s r\u00e1pida, la ejecuci\u00f3n de consultas en BlazingSQL se realiza hasta 20 veces<\/a><\/noindex> m\u00e1s r\u00e1pida que en Apache Spark.<\/p>\n

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

Para trabajar con GPU, se utiliza un conjunto de bibliotecas en desarrollo con la participaci\u00f3n de NVIDIA abiertos<\/a><\/noindex> RAPIDS , que permite crear aplicaciones para procesamiento de datos y an\u00e1lisis que se ejecutan completamente en el lado de la GPU (se proporciona<\/a><\/noindex>una interfaz de Python para utilizar primitivas de bajo nivel de CUDA y paralelizar c\u00e1lculos).<\/a><\/noindex> BlazingSQL brinda la posibilidad de usar SQL en lugar de la API de procesamiento de datos <\/p>\n

cuUDF Apache Arrow<\/a><\/noindex> (basado en ), que se utiliza en RAPIDS. BlazingSQL es una capa adicional que opera sobre cuDF y utiliza la biblioteca cuIO para leer datos desde el disco. Las consultas SQL se traducen en llamadas a funciones cuUDF, lo que permite cargar datos en la GPU y realizar operaciones de fusi\u00f3n, agregaci\u00f3n y filtrado sobre ellos. Se admite la creaci\u00f3n de configuraciones distribuidas que abarcan miles de GPU.<\/a><\/noindex>BlazingSQL simplifica enormemente el trabajo con datos: en lugar de cientos de llamadas a funciones cuDF, se puede utilizar una \u00fanica consulta SQL. El uso de SQL permite la integraci\u00f3n de RAPIDS con sistemas de an\u00e1lisis existentes, sin la necesidad de escribir controladores espec\u00edficos y sin recurrir a la carga intermedia de datos en un SGBD adicional, mientras que <\/p>\n

BlazingSQL simplifica enormemente el trabajo con datos \u2014 en lugar de cientos de llamadas a funciones cuDF, se puede utilizar una sola consulta SQL. El uso de SQL permite integrar RAPIDS con sistemas de an\u00e1lisis existentes, sin necesidad de escribir controladores espec\u00edficos y sin recurrir a la carga intermedia de datos en un sistema de gesti\u00f3n de bases de datos adicional, pero
\ncuML XGBoost<\/a><\/noindex> y para resolver tareas de an\u00e1lisis y aprendizaje autom\u00e1tico.<\/a><\/noindex> Se anunci\u00f3 la apertura del c\u00f3digo fuente del motor SQL <\/p>\n

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

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

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