最新动态

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下线存算分离加速、HBase索引优化特性

因产品特性整体规划策略调整，不再推广应用某些使用量较少的特性，因此下线存算分离加速、HBase索引优化特性。

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新增OmniRuntime OmniShield机密大数据特性。

OmniShield基于TEE硬件环境，提供Spark数据、网络、磁盘加解密和应用级远程证明能力，保障数据在存储、传输、计算全生命周期的安全性。

OmniRuntime 特性指南

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Kafka使能鲲鹏加速库LZ4压缩算法

通过鲲鹏加速库使LZ4压缩解压缩算法性能提升。

Kafka 调优指南（CentOS&openEuler）

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新增Doris指令优化 部署&特性指南

Doris指令优化通过使用Neon指令集优化Bitshuffle在Arm架构上运行的逻辑，进一步提升LZ4/ZSTD压缩的效率，实现提升Doris在鲲鹏服务器上的数据写入和查询性能。

Doris指令优化 部署&特性指南

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新增ClickHouse 移植&部署&调优指南

ClickHouse支持线性扩展，简单方便，具有高可靠性。

ClickHouse 移植&部署&调优指南

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大数据开源使能文档新增适配openEuler 22.03 LTS

大数据开源使能文档新增适配openEuler 22.03 LTS操作系统，移植部署详情请参见鲲鹏社区文档。

移植指南

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OmniRuntime特性更新。

• OmniRuntime算子加速支持Hive 3.1.0，性能提升20%。
• OmniRuntime算子加速内存优化支持大宽表查询，在TPC-DS 3TB数据集下性能提升30%。
• OmniShuffle支持RSS模式，性能相比Celeborn提升10%。

OmniRuntime 特性指南

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新增鲲鹏BoostKit与openEuler深度集成详情页。

鲲鹏BoostKit加速特性软件包已集成到的openEuler镜像源中，实现开箱即用，极大的简化了安装使用流程，更多信息请在详情页中查阅。

鲲鹏BoostKit与openEuler深度集成详情页

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新增文档大数据特性与openEuler集成一键安装指南。

新增大数据特性与openEuler集成一键安装、使用、卸载指南。

大数据特性与openEuler集成一键安装指南

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通用加速特性和HBase加速特性移至应用加速特性。

通用加速特性和HBase加速特性由基础加速特性移至应用加速特性。

通用加速特性指南

HBase 加速特性指南

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OmniRuntime特性更新。

• OmniOperator支持Spark 3.3.1，性能提升。
• OmniShuffle支持NEON指令优化，主要针对关键内存读写访问操作流程进行优化。
• OmniAdvisor功能增强，支持Spark App应用，性能提升。

OmniRuntime 特性指南

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新增OmniRuntime视频帮助页面

新增科普视频《鲲鹏BoostKit大数据OmniRuntime特性大揭秘》，提供OmniRuntime特性介绍，实现全链路加速，提升大数据性价比。

鲲鹏BoostKit大数据OmniRuntime特性大揭秘

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更新文档

OmniRuntime特性新增参数调优（OmniAdvisor）、HBase二级索引（OmniHBaseGSI）特性随23.0.0版本发布。

OmniRuntime 特性指南

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更新文档

算法库新增适配Spark 3.3.1算法随23.0.0版本发布。

机器学习算法 特性指南

图分析算法 特性指南

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更新OmniRuntime 特性指南

• OmniOperator性能优化，版本升级到1.3.0，性能提升从20%到30%，支持Parquet格式，支持与OmniShuffle叠加使用。
• 新增Shuffle加速特性，可与算子加速叠加使用，提升计算性能。

OmniRuntime 特性指南

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新增OmniRuntime 特性指南

• 算子下推、算子加速、物化视图三个特性合入OmniRuntime 特性指南中。
• 算子下推该版本未更新，详情请参见《Kunpeng BoostKit 22.0.0 OmniData 用户指南》。

OmniRuntime 特性指南

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更新OmniOperator 用户指南

修复DTS单，版本更新为22.0.0.SPC5。

OmniOperator 用户指南

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下线HDFS EC指令加速、国密加解密、IO智能预取、Yarn NUMA-Aware特性相关文档

因特性已合入开源社区，可直接在新版本Hadoop中使用该功能，故下线《HDFS EC指令加速 特性指南》、《国密加解密 特性指南》、《IO智能预取 用户指南》、《Yarn NUMA-Aware 特性指南》文档。

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更新机器学习算法相关文档

• 机器学习算法加速库版本更新为2.2.0。
• 机器学习算法加速库适配Spark 3.1.1，新增Decision Tree、Random Forest、GBDT这3个算法。
• 机器学习算法加速库新增算法：DTB、Word2Vec，适配Spark 2.3.2、Spark 2.4.5/2.4.6、Spark 3.1.1。

机器学习算法 技术白皮书

机器学习算法 特性指南

机器学习算法 验收测试指南

机器学习算法 开发指南

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更新图分析算法相关文档

• 图分析算法加速库版本更新为2.2.0。
• 图分析算法加速库新增算法：Trillion PageRank。

图分析算法 技术白皮书

图分析算法 特性指南

图分析算法 验收测试指南

图分析算法 开发指南

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更新OmniData 用户指南

• OmniData升级到1.4.0，部署模式改为C/S分离。
• 优化Hive引擎在Filter算子场景性能。
• HAF升级到1.3.0，支持独立部署功能。

OmniData 用户指南

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更新OmniOperator 用户指南

• 增加了对UDF功能支持。
• OmniOperator实现向量化指令加速。
• OmniOperator新增表达式支持decimal的溢出及cast转换。
• OmniOperator实现对Spark基础功能、聚合算子及Join算子的功能增强。
• OmniOperator实现Spark AQE特性适配。
• OmniVec新增short类型支持。

OmniOperator 用户指南

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新增OmniCache 用户指南

OmniCache基于Spark、Clickhouse实现物化视图智能推荐。

OmniCache 用户指南

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新增版本说明书

新增机器学习算法、图分析算法、OmniData、OmniOperator和OmniCache版本说明书。

机器学习算法 版本说明书

图分析算法 版本说明书

OmniData 版本说明书

OmniOperator 版本说明书

OmniCache 版本说明书

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新增历史版本文档

大数据文档增加版本配套关系，新增历史版本引导页与历史版本文档。

历史版本引导页