openLooKeng v1.4.1 上线,OmniData Connector 来了

栏目: 软件资讯 · 发布时间: 4年前

内容简介:前言 前不久,在Hadoop、openLooKeng联合发起的Apache Hadoop Meetup 2021上,社区 PMC 主席 Ken Zhang 分享了主题:openLooKeng and the technical trend of big data(点此回顾),其中OmniRuntime 受到不少朋友...

前言

前不久,在Hadoop、openLooKeng联合发起的Apache Hadoop Meetup 2021上,社区 PMC 主席 Ken Zhang 分享了主题:openLooKeng and the technical trend of big data(点此回顾),其中OmniRuntime 受到不少朋友的关注。11月12日,openLooKeng v1.4.1正式上线。除了对旧版本进行一些优化外,v1.4.1版本还引入了OmniData Connector。作为OmniRuntime的组件之一,OmniData 有什么作用?小助手将为大家娓娓道来。

关于 OmniData

OmniData 算子下推特性,适用于大数据存算分离场景或大规模融合部署场景。当大量计算节点从存储节点读取数据时,大量原始数据从存储节点通过网络传输到计算节点进行处理,有效数据占比低,极大浪费网络带宽。OmniData旨在减少数据存储层和计算层之间的数据传输。

openLooKeng v1.4.1 上线,OmniData Connector 来了

此外,OmniData算子下推特性将计算侧的Filter、Aggregation、Limit算子下推到存储节点执行,实现近数据计算,并利用多样算力缓解计算侧CPU的压力。OmniData服务将算子处理结果通过网络传输到计算节点,从而减少无效数据在网络上的传输,有效提升大数据计算性能。

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OmniData适用范围

  1. 支持openLooKeng v1.4.0和Spark 3.0.0,提供对应的引擎侧OmniData插件。

  2. 支持算子下推到HDFS,支持S3的存储访问接口。

  3. 支持数据格式包括:TXT、ORC、Parquet。

  4. TaiShan服务器,支持鲲鹏处理器的体系架构。

OmniData在大数据存算分离场景或大规模融合场景的适用性,极大符合openLooKeng的愿景:让大数据更简单。OmniData特性的引入,将进一步提升openLooKeng引擎性能。

OmniData Connector更多详情请参考:

https://openlookeng.io/docs/docs/connector/omnidata.html

OmniData更多详情请参考:

https://www.hikunpeng.com/zh/developer/boostkit/big-data?accelerated=3


openLooKeng v1.4.1 其他优化

ARM 架构下支持JDK8

消除因JDK卡顿问题导致ARM架构下对 java 版本的强制要求,支持ARM架构下使用jdk1.8.262及以上版本。


欢迎下载并使用openLooKeng新版本: https://openlookeng.io/zh-cn/download.html

如果您有任何体验感受与建议,欢迎在openLooKeng代码仓上提Issue,或发邮件至users@openlookeng.io告知我们。您的声音或将成为openLooKeng引擎性能提升的关键。

openLooKeng代码仓地址: https://gitee.com/openlookeng

openLooKeng, Make Big Data Simplified

openLooKeng v1.4.1 上线,OmniData Connector 来了


以上所述就是小编给大家介绍的《openLooKeng v1.4.1 上线,OmniData Connector 来了》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

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