比Spark快100倍的GPU加速SQL引擎！BlazingSQL開源了
BlazingSQL 是基于英偉達 RAPIDS 生態系統構建的 GPU 加速 SQL 引擎，可以為各種 ETL 大數據集提供 SQL 接口，并且完全運行在 GPU 之上。近日，其研發團隊 宣布，BlazingSQL 基于 Apache 2.0 許可完全開源！
開源項目地址：
https://github.com/blazingdb/pyBlazing/
BlazingSQL 是一個基于英偉達 RAPIDS 生態系統構建的 GPU 加速 SQL 引擎。RAPIDS 包含一組軟件庫（BlazingSQL、cuDF、cuML、cuGraph），用來在 GPU 上執行端到端的數據科學計算和分析管道。RAPIDS 基于 Apache Arrow 列式存儲格式，其中 cuDF 是一個 GPU DataFrame 庫，用于加載、連接、聚合、過濾和操作數據。BlazingSQL 是面向 cuDF 的 SQL 接口，具備支持大規模數據科學工作流和企業數據集的各種功能。
官方稱，BlazingSQL（幾乎）可以處理任何你想要的數據。它的前身是 BlazingDB，但因為它并不是一個數據庫，所以研發團隊將 BlazingDB 改名為 BlazingSQL。
BlazingSQL 主要特性：
查詢外部存儲數據 ：僅需一行代碼就可以注冊遠程存儲解決方案，例如 Amazon S3。 簡單的 SQL：非常容易使用，運行 SQL 查詢就能得到 GPU DataFrames（GDF）的查詢結果。 互操作性：任意一個 RAPIDS 庫都可以訪問查詢到的 GDF，并用于任意的數據科學工作負載。
價格昂貴： 進行大規模數據科學研究通常需要包含數千臺服務器的集群，而 BlazingSQL + RAPIDS 運行相同規模的工作負載只需要其中一小部分基礎設施。 速度慢： 在大型數據集上運行工作負載和查詢可能需要數小時或數天，而 BlazingSQL + RAPIDS 借助 GPU 加速可以在幾秒內得到結果，幫助數據科學家快速迭代新模型。 復雜型： 數據科學工作負載通常基于小數據集開發出原型，然后針對分布式系統進行重建。BlazingSQL + RAPIDS 讓用戶能夠只編寫一次代碼，并且只需要一行代碼就能動態地改變分布式集群規模。
在開發團隊看來，迄今為止，SQL 是每一個主流分析生態系統的支柱之一，RAPIDS 是下一代分析生態系統，而 BlazingSQL 是 RAPIDS 的 SQL 標準。
BlazingSQL 完全基于 cuDF 和 cuIO 構建，這些項目的新功能會直接影響 BlazingSQL 的功能和性能。同時，由于 BlazingSQL 運行在 GDF 上，它與 RAPIDS 的所有庫都是 100％可互操作的。
如果你正在使用 RAPIDS，或者正在考慮使用 RAPIDS，BlazingSQL 將為你提供更多便利，包括但不限于：
降低代碼復雜性：SQL 語句非常簡單，你可以用單個語句替換數十到數百個 cuDF 函數調用。 連接到數據湖： 你不再需要同步其他數據庫，BlazingSQL 可以查詢云端或網絡文件系統中的任意原始文件。 讓 RAPIDS 變得更快： 更先進的 SQL 優化器讓 RAPIDS 技術棧更智能地運行。
目前，BlazingSQL+RAPIDS 已經上線 Google Colab，研發團隊在 GCP 上搭建了兩個價格相當的集群，一個用于 Spark，另一個用于 BlazingSQL。他們在集群上運行端到端的數據分析工作負載：從數據湖到 ETL/ 特征工程，再到 XGBoost 訓練，并對 Spark 和 BlazingSQL 的性能進行了對比測試。
研發人員在超過兩千萬行 Netflow 數據上運行兩次相同的特定工作負載。首先運行 BlazingSQL + RAPIDS，然后使用 PySpark（Spark 2.4.1）再次運行，得到如下結果：
如果把從 Google Drive 中加載 CSV 到各自 DataFrame 所需的時間考慮在內，BlazingSQL 比 Spark 快 71 倍。
越小越好
如果只看 ETL 時間，則 BlazingSQL 和 RAPIDS 的速度比 Spark 快 100 倍！
越小越好
運行以下 Colab 演示，用戶可以使用免費英偉達 T4 GPU 資源進行同樣的測試，對 BlazingSQL 的實際效果進行驗證：
https://colab.research.google.com/drive/1EbPE9FwFur7fE2054BH9s23Kd0FiUgGo
據 介紹，BlazingSQL 大部分性能提升來自團隊的內部引擎項目，BlazingSQL 團隊的工程師們希望開發一種專為 GPU DataFrames（GDF）構建的 GPU 執行內核，稱之為“SIMD 表達式解釋器”（SIMD Expression Interpreter）。研發團隊分享了一些關于 SIMD 表達式解釋器的細節，SIMD 表達式解釋器通過幾個關鍵步驟帶來提升性能：
接收多個輸入，包括 GDF 列、字面量，在不久的將來也會支持函數。 在加載這些輸入時，SIMD 表達式解釋器將對 GPU 寄存器的分配進行優化，這可以優化 GPU 線程占用率，并提高性能。 然后，虛擬機處理這些輸入，并生成多個輸出。假設有以下 SQL 查詢：
- SELECT colA + colB * 10，sin（colA） - cos（colD）FROM tableA
目前，SIMD 表達式解釋器支持 BlazingSQL 的過濾和投影，因此它對許多主流的 SQL 查詢都有影響。
使用 BlazingSQL 在 Amazon S3 中查詢 CSV 文件的示例代碼：
- from blazingsql import BlazingContext
- bc = BlazingContext()
- bc.s3('dir_name', bucket_name='bucket_name', access_key_id='access_key', secrect_key='secret_key')
- # Create Table from CSV
- bc.create_table('taxi', '/dir_name/taxi.csv')
- # Query
- result = bc.sql('SELECT count(*) FROM taxi GROUP BY year(key)').get()
- result_gdf = result.columns
- #Print GDF
- print(result_gdf)
更多 BlazingSQL 的操作方法參見：
GitHub 項目鏈接：https://github.com/blazingdb/pyBlazing/
官方網站：https://docs.blazingdb.com/docs/using-blazingsql
