本期导读 ：【JindoTable 计算加速】第十九讲
主题：Spark 对 OSS 上的 Parquet 数据进行查询加速uid+JindoFS 对 OSS 上数据进行训练加速
讲师：流影，阿里巴巴计算平台事业部 EMR 技术专家
内容框架：
- JindoFS 计算加速介绍
- 使用 JindoFS 计算加速
- 演示
直播回放链接：（19讲）
https://developer.aliyun.com/live/247100
一、JindoFS 计算加速介绍
背景介绍：
当前数据湖市场规模正在飞速增长，随着数据规模的增长，基于高性能的数据湖分析场景也在逐渐增加。当前很多数据湖架构基于对象存储，相对于本地存储，其性能受到网络带宽和负载机器的影响，存在性能瓶颈和波动，同时因为远端读取 OSS 单次 IO 比较慢,在列存等一些随机读比较多的场景,性能差距尤其明显(无法预读)。在此背景下,稳定且高性能的数据读取方案已经迫在眉睫。
JindoFS 计算加速：
JindoFS 通过 Native Engine ，能够加速存储在 JindoFS / OSS 上面的 ORC / Parquet 文件, 配合 filter pushdown，在 Spark / Hive / Presto 上明显的提升查询速度。
JindoFS 计算加速架构：
TPCDS 5T 测试：
TPCDS 5T 规模的 Spark 测试，使用 JindoFS 计算加速方案，平均 query 查询性能整体上较 Spark + parquet 的方案提升22.9%( GeoMean)，总时间缩短从8158秒缩短到7309秒，下降12%
参考文章：
tpcds5t 查询性能报告 https://github.com/aliyun/alibabacloud-jindodata/blob/master/docs/comparisons/jindotable_native_vs_spark_parquet.md
q96 查询对比：
spark 查询:
JindoFS 查询加速 :
结论：下推 filter 之后读取相同数据量时间缩短近一倍
二、使用 JindoFS 计算加速
Spark 使用 JindoFS 计算加速读取 Parquet 数据
前提：
已创建 EMR-3.35.0 及后续版本或 EMR-4.9.0 及后续版本，且 Parquet 文件已存放至JindoFS 或 OSS
Spark 使用 JindoFS 计算加速：
添加配置 spark.sql.extensions=com.aliyun.emr.sql.JindoTableExtension
三、演示
演示内容：
- Spark2.4 使用 JindoFS 计算加速
- Spark2.4 任务界面查看计算加速相关信息
参考文章：
计算加速使用文档 https://help.aliyun.com/document_detail/213329.html?spm=a2c4g.11186623.6.1123.5d04196bvr9MzP
⭐点击回放链接，直接观看第19讲视频回放，获取讲师实例讲解：
https://developer.aliyun.com/live/247100
⭐Github链接：
https://github.com/aliyun/alibabacloud-jindofs
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