Acceleration of Generic SPARK Workloads via a “Sea of Cores” Scalable Compute Fabric

Paul Master在SPARK SUMMIT 2017上的分享《Acceleration of Generic SPARK Workloads via a “Sea of Cores” Scalable Compute Fabric》探讨了如何通过高度可扩展的计算架构来加速通用Spark工作负载，以应对数据量增长速度远超计算能力增长这一挑战。虽然我无法直接访问外部链接或下载文件，但我可以基于阿里云产品和大数据处理的相关知识，为您提供一些解决这一问题的思路和建议。

1. 分布式计算与资源调度：阿里云Elastic MapReduce（EMR）服务是基于Apache Spark、Hadoop等开源大数据处理框架的云上大数据处理平台。它利用云的弹性伸缩能力，可以根据数据处理需求动态调整计算资源，即“按需分配”，从而有效应对数据量激增的情况。通过YARN或Kubernetes等资源调度系统，可以更高效地管理集群资源，确保任务能够快速并行处理大量数据。

2. 高性能计算实例：针对计算密集型任务，阿里云提供了多种高性能计算（HPC）实例，如GPU实例、FPGA实例等，这些实例特别适合于需要大规模并行处理的任务，能显著提升数据处理速度。结合Spark的分布式特性，可以在这些高性能实例上部署Spark集群，实现“海核”（Sea of Cores）的计算能力，加速数据处理。

3. 数据湖分析服务：阿里云MaxCompute（原名ODPS）是一个全托管的TB/PB级数据仓库解决方案，专为大规模数据处理而设计。它支持SQL及编程模型，能够高效处理海量数据，且无需用户关心底层资源管理和优化，非常适合大数据分析场景。

4. 智能优化与自动调优：阿里云的大数据处理服务通常集成了智能优化技术，比如基于历史运行数据进行作业优化、资源调度策略的自适应调整等，以进一步提高处理效率。对于Spark应用，可以通过监控和日志分析工具，如Log Service，来识别性能瓶颈，并根据分析结果进行调优。

5. 存储与计算分离：采用像阿里云OSS（对象存储服务）这样的高可用、低成本存储方案来存放原始数据，结合ECS或EMR等计算资源进行处理，可以实现存储与计算的解耦，灵活扩展计算能力而不受存储限制，更好地适应数据量的增长。

综上所述，通过利用云计算的弹性伸缩、高性能计算资源、智能优化技术和成熟的大数据处理服务，可以有效地解决计算能力增长滞后于数据量增长的问题，确保数据处理的高效性和及时性。