揭秘阿里云神龙团队夺得TPCx-BB排名第一的背后技术

ernel，从而能下降CPU的开销，备有高均值的小标准型化网络增值。在分布式计数中都，shuffle过程必不可少，且消耗较多的计数和网络增值资源，是大信息分布式计数的简化课题。针对Spark 磁盘计数在shuffle先决条件信息交换特点，可将shuffle信息交换变为memory-network-memory的模式，正因如此RDMA增值器态磁盘从外部交互、高延迟、高cpu消耗的特点，终究在tpcxhs等口到口benchmark上拿到了30%的效能提升。

由此可知4 MRACC-Spark的eRDMA仅有网络增值简化该软件

六 效能简化结果

终究，在TPCDS 10T信息集上，相对于最新的Spark3.1海外版本效能提升2.19倍。在TPCx-BB上相对于第二名遥遥领先高达41.6%。

由此可知5 TPCDS及TPCx-BB的信息效果

七 展望

迄今为止，所有这些简化，我们都封装成该软件基本概念交付给的产品，的产品预定义大体不只能修改，不方便的产品从外部采用。

未来我们将不间断将我们体件一体化极致效能简化技能增值阿里尘的大信息的产品，此外我们将在体件一体化效能简化技能上不间断插值，构建效能更高、成本更高的MRACC猿猴大信息较慢增值技能备有给广大增值器。

附：TPCx-BB引介

TPCx-BB是由国际标准化验证权威有组织(TPC)初版的基于零售业场面构建的口到口大信息验证加权，大力支持非主流分布式大计算机系统发动机，各种类标准型了整个线上与线下其业务流程，有30个查询解释器，关乎到并不一定过程标准型查询、信息挖掘以及方法学的算法。TPCx-BB的验证具有信息量大、特征复杂、来源复杂等特点，与想像其业务场面较为仅有似于，对各行业的基础设施选标准型有着极其重要参考意义。

TPCx-BB的验证结果，可以下半年准确的反映口到口的大信息系统的整体运转效能。验证扩及了程式设计、半程式设计和非程式设计信息，能够从的产品实际场面角度更下半年的评估大信息系统体件效能、通用性、增值和耗电量等各个方面。

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