大数据计算MaxCompute我用的就是我们独有调度资源，看日志也是它在加速查询，这个能告知下吗？

这篇文章可以看下
https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/maxcompute-query-acceleration?spm=a2c4g.11186623.0.i42，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

MaxCompute加速查询的底层原理主要基于高性能分布式执行引擎HQE和SQE（Simple Query Engine）。SQE实现对MaxCompute的Native访问，然后再结合Hologres高性能分布式执行引擎HQE的处理，达到极致性能。

具体来说，MaxCompute通过流式数据高性能写入和秒级别查询能力（即查询加速），提供EB级云原生数仓近实时分析能力，高效的实现对变化中的数据进行快速分析及决策辅助。这一切的背后，都离不开Hologres背后的执行器SQE（Simple Query Engine），通过SQE实现对MaxCompute的Native访问，然后再结合Hologres高性能分布式执行引擎HQE的处理，达到极致性能。

此外，MaxCompute的查询加速功能MCQA（MaxCompute Query Acceleration）也起到了重要作用，它帮助用户了解该系统架构、关键特性、应用场景和使用限制。同时，MaxCompute还与阿里云的其他产品如DataWorks、机器学习PAI、实时数仓Hologres以及Quick BI等进行了深度融合，共同提供了一站式的数据同步、业务流程设计、数据开发、管理和运维功能。

MaxCompute 是阿里云推出的一种大规模分布式数据处理系统，它的加速查询能力主要来自于以下几个方面：

1. 分布式计算：MaxCompute 将数据分散存储在大量的服务器上，并且将计算任务分发到各个服务器上进行并行处理，这样就能大大提高数据处理速度。
2. 缓存机制：MaxCompute 会缓存一些常用数据和中间结果，这样在下次查询时就可以直接从缓存中读取，减少磁盘 I/O 的开销，提高查询速度。
3. SQL 优化器：MaxCompute 提供了一个强大的 SQL 优化器，可以根据查询语句的特点自动选择最优的执行计划，从而进一步提升查询性能。
4. 专用硬件设备：MaxCompute 在设计时也充分考虑到了硬件资源的影响，比如使用 SSD 磁盘来存储热数据和索引，以及使用 GPU 来加速部分计算密集型任务等。

在MaxCompute中，加速查询的底层原理主要有以下几个方面：

1. 分布式计算：MaxCompute采用分布式计算技术，可以将大型任务分解为多个小任务，并并行地在多台机器上执行。这使得MaxCompute能够高效地处理大量的数据。
2. 大规模并发计算：MaxCompute能够支持大规模并发计算，从而有效地利用集群资源并提高整体处理能力。
3. 资源调度：MaxCompute有一个名为伏羲的分布式调度系统，它可以智能地分配计算任务，确保资源的有效利用。
4. 内部优化：MaxCompute采用了各种内部优化技术，如代码生成器、查询优化器等，以提高查询性能和效率。
5. 其他技术：MaxCompute还支持其他技术和工具，如流式处理、实时分析、数据湖等功能，这些都能进一步提高查询性能。

查询加速（MCQA）https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/maxcompute-query-acceleration?spm=a2c4g.11186623.0.i45

本文为您介绍MaxCompute查询加速MCQA（MaxCompute Query Acceleration）功能，并帮助您了解该功能的系统架构、关键特性、应用场景和使用限制。

功能介绍
MaxCompute MCQA功能提供如下能力。

支持对中、小数据量查询作业进行加速优化，将执行时间为分钟级的查询作业缩减至秒级，同时完全兼容原MaxCompute的查询功能。

支持主流BI工具，开展即席查询（Ad Hoc）或商业智能（BI）分析。

支持使用独立的资源池，不占用离线计算资源，可以自动识别查询作业，缓解排队压力，优化使用体验。

支持将MCQA（MaxCompute Query Acceleration）查询作业的运行结果写入临时缓存中。当用户后续执行相同的查询作业时，MaxCompute会优先返回缓存中的结果，加快执行速度。