{"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\/fr\/blog\/news\/otkryt-kod-sql-dvizhka-blazingsql-ispolzuyushhego-gpu-dlya-uskoreniya","title":{"rendered":"Le code du moteur SQL BlazingSQL, utilisant le GPU pour l'acc\u00e9l\u00e9ration, est maintenant ouvert","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Annonc\u00e9<\/a><\/noindex> ouverture du code source du moteur SQL BlazingSQL<\/a><\/noindex>, utilisant le GPU pour acc\u00e9l\u00e9rer le traitement des donn\u00e9es. BlazingSQL n'est pas un v\u00e9ritable SGBD, mais se positionne comme un moteur d'analyse et de traitement de grands ensembles de donn\u00e9es, comparable dans ses t\u00e2ches \u00e0 Apache Spark<\/a><\/noindex>. Le code est \u00e9crit en Python et est ouvert<\/a><\/noindex> sous licence Apache 2.0. <\/p>\n

BlazingSQL est adapt\u00e9 pour ex\u00e9cuter des requ\u00eates analytiques uniques sur de grands ensembles de donn\u00e9es (dizaines de gigaoctets), stock\u00e9s dans des formats de tableau (par exemple, journaux, statistiques NetFlow, etc.). BlazingSQL peut ex\u00e9cuter des requ\u00eates \u00e0 partir de fichiers bruts dans des formats CSV et Apache Parquet, situ\u00e9s dans des syst\u00e8mes de fichiers r\u00e9seau et cloud, tels que HDFS et AWS S3, tout en transf\u00e9rant directement le r\u00e9sultat en m\u00e9moire GPU. Gr\u00e2ce au parall\u00e9lisme des op\u00e9rations sur le GPU et \u00e0 l'utilisation d'une m\u00e9moire vid\u00e9o plus rapide, les requ\u00eates dans BlazingSQL s'effectuent jusqu'\u00e0 20 fois<\/a><\/noindex> plus rapidement qu'avec Apache Spark.<\/p>\n

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

Pour travailler avec le GPU, un ensemble de biblioth\u00e8ques en d\u00e9veloppement en collaboration avec NVIDIA est utilis\u00e9, ouverts<\/a><\/noindex> RAPIDS , permettant de cr\u00e9er des applications pour le traitement des donn\u00e9es et l'analyse, ex\u00e9cut\u00e9es enti\u00e8rement c\u00f4t\u00e9 GPU (un<\/a><\/noindex>interface Python est fourni pour utiliser les primitives bas niveau de CUDA et parall\u00e9liser les calculs).<\/a><\/noindex> BlazingSQL permet d'utiliser SQL au lieu de l'API de traitement des donn\u00e9es <\/p>\n

cuUDF (bas\u00e9 sur<\/a><\/noindex> ), utilis\u00e9 dans RAPIDS. BlazingSQL est une couche suppl\u00e9mentaire qui fonctionne au-dessus de cuDF et utilise la biblioth\u00e8que cuIO pour lire les donn\u00e9es depuis le disque. Les requ\u00eates SQL sont traduites en appels de fonctions cuUDF, permettant de charger des donn\u00e9es dans le GPU et d'effectuer des op\u00e9rations de fusion, d'agr\u00e9gation et de filtrage. La cr\u00e9ation de configurations distribu\u00e9es, couvrant des milliers de GPU, est prise en charge. Apache Arrow<\/a><\/noindex>BlazingSQL simplifie consid\u00e9rablement le travail avec les donn\u00e9es - au lieu de centaines d'appels de fonctions cuDF, un seul appel SQL peut suffire. L'utilisation de SQL permet d'assurer l'int\u00e9gration de RAPIDS avec les syst\u00e8mes analytiques existants, sans n\u00e9cessiter d'\u00e9crivains de traitement sp\u00e9cifiques ni de chargement interm\u00e9diaire des donn\u00e9es dans un SGBD suppl\u00e9mentaire, tout en <\/p>\n

BlazingSQL simplifie consid\u00e9rablement le travail avec les donn\u00e9es \u2014 au lieu de centaines d'appels de fonctions cuDF, un seul appel SQL suffit. L'utilisation de SQL permet d'assurer l'int\u00e9gration de RAPIDS avec les syst\u00e8mes d'analyse existants, sans avoir besoin d'\u00e9crire des gestionnaires sp\u00e9cifiques ni de proc\u00e9der \u00e0 un chargement interm\u00e9diaire des donn\u00e9es dans une base de donn\u00e9es suppl\u00e9mentaire, mais
\nXGBoost cuML<\/a><\/noindex> et pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes d'analyse et de machine learning.<\/a><\/noindex> Annonc\u00e9 l'ouverture du code source du moteur SQL <\/p>\n

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

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

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BlazingSQL \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0421\u0423\u0411\u0414, \u0430 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0434\u0432\u0438\u0436\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u043c\u044b\u0439 \u043f\u043e \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c \u0441 Apache Spark. \u041a\u043e\u0434 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 Python \u0438 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442 \u043f\u043e\u0434 \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0435\u0439 Apache 2.0. BlazingSQL \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0430\u0434 […]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":27603,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[702],"tags":[],"class_list":["post-36843","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47Le code de l'engin SQL BlazingSQL, qui utilise le GPU pour 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