亚马逊通过将任务从Apache Spark迁移到Ray节省数百万
内容提要
亚马逊将数据库表压缩任务从Apache Spark迁移到基于Python的Apache Ray，效率提升82%，每年节省1亿美元。Ray适合大规模数据处理，优化数据质量和性能。尽管Spark仍具优势，Ray的灵活性使其成为大型数据操作的理想选择。
关键要点
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亚马逊将数据库表压缩任务从Apache Spark迁移到基于Python的Apache Ray，效率提升82%。
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此迁移每年可为亚马逊节省1亿美元的计算服务费用。
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压缩是亚马逊内部商业智能服务的重要功能，之前由Apache Spark负责。
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亚马逊的数据库服务需要进行数据表的压缩以解决数据冗余问题。
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亚马逊从使用Oracle数据仓库转向运行可扩展的exabyte级数据湖，保持ACID合规性。
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Ray的Python API和处理大数据集的能力使其在亚马逊数据科学家中受到欢迎。
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Ray能够将可并行化的Python应用程序部署到大规模集群上，简化了数据管道的构建。
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亚马逊内部数据湖有数万用户，每天运行超过25,000个作业，处理约40PB的数据。
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迁移到Ray后，压缩算法的性能显著提升，Ray的压缩速度远快于Spark。
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Ray的可靠性从85%提升至99.15%，接近Spark的99.91%。
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尽管Ray在某些方面仍不如Spark，但其灵活性使其适合大规模数据操作。
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项目团队计划将压缩算法适配Apache Iceberg，预计在2025年发布。
延伸解读
Ray与Spark的比较
尽管Ray在性能上超越了Spark，但在通用数据处理功能上仍有差距。Ray缺乏简单的SQL接口，用户在迁移时需考虑定制化的需求。对于特定的复杂问题，Ray的灵活性使其成为更优选择，但并非所有Spark任务都能直接迁移到Ray上。
压缩任务的重要性
数据库表的压缩是亚马逊内部商业智能服务的关键功能，直接影响数据质量和存储效率。通过将压缩任务迁移到Ray，亚马逊不仅提升了效率，还显著降低了计算成本，显示出优化数据处理流程的重要性。
未来展望与挑战
亚马逊计划将Ray的压缩算法适配Apache Iceberg，预计在2025年发布。这一进展可能会进一步提升数据处理的效率，但在此过程中，团队需解决Ray的可靠性问题，以确保长期的成本效益。
延伸问答
亚马逊为什么将任务从Apache Spark迁移到Ray？
亚马逊迁移到Ray是为了提高数据库表压缩任务的效率，提升了82%，每年节省1亿美元的计算服务费用。
Ray与Spark相比有哪些优势？
Ray在处理大规模数据时更灵活，能够将可并行化的Python应用程序部署到大规模集群上，且压缩速度显著快于Spark。
亚马逊的数据库服务为何需要进行数据表压缩？
数据表压缩是为了解决数据冗余问题，确保数据质量和性能。
Ray的可靠性如何？
Ray的可靠性从85%提升至99.15%，接近Spark的99.91%。
亚马逊的内部数据湖有多少用户？
亚马逊的内部数据湖有数万用户，每天运行超过25,000个作业。
亚马逊计划如何进一步优化Ray的使用？
亚马逊计划将压缩算法适配Apache Iceberg，预计在2025年发布，以改善数据处理流程。
