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《提升大数据引擎计算性能》知识总结

《提升大数据引擎计算性能》知识总结

BoostKit

发表于 2023/07/29

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经过了刚刚一系列章节的课程学习和实操体验,相信各位开发者对于OmniData特性都有了深刻的理解和认识。通过本节课,您可以系统性的学习到OmniData特性的基础知识、实现原理、应用场景,了解到OmniData如何基于大数据集群和存储集群进行部署,并以Spark引擎应用OmniData为例演示了未下推和执行下推的性能差异。

在后续进行大数据存算分离场景或大规模融合场景的计算过程中,希望各位开发者可以参考以下学习资源更好地使用OmniData特性,减少网络的占用,同时减轻计算侧的CPU压力,从而达到提升大数据计算性能的目的。

资源类型

资源名称

学习地址

文档

《OmniData用户指南》

https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengboostkithistory/2200/bds/kunpengomnidata_20_0002.html

信息图

《鲲鹏BoostKit OmniData信息图——近数据计算,提升大数据计算性能》

https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengbds/appAccelFeatures/sqlqueryaccelf/kunpengbds_01_001.html

精品文章

【鲲鹏BoostKit】OmniRuntime ——高效统一的大数据分析Runtime底座

https://xie.infoq.cn/article/09f69c96aeb8e4d1232280c6a

在线实验

《大数据OmniData特性实践》

https://www.hikunpeng.com/learn/experiments/detail/T220314001

在线课程

《鲲鹏BoostKit大数据课程(含OmniData特性介绍)简介》

https://www.hikunpeng.com/zh/developer/live/detail/1656485228456824833

《鲲鹏BoostKit大数据课程(含OmniData特性介绍)简介》课程涉及OmniData内容时间戳为“鲲鹏BoostKit大数据课程简介 3”的05:24至09:35。

最后希望各位开发者可以完成其他系列课程学习,成为更加优秀的鲲鹏开发者。