介绍一款刚开源的 Spark 向量化引擎，效果惊艳了！

主要观点总结

本文介绍了快手自研的Spark向量化引擎Blaze在大数据离线计算领域的应用。Blaze将向量化技术与Spark结合，大规模落地到生产环境，取得了线上资源收益。该项目已在社区开源，兼容Spark 3.0~3.5版本。文章还提到了即将在DA数智大会2024·深圳站进行的分享，包括向量化技术原理和业界应用、Blaze引擎的研发上线历程、社区开源计划和未来规划等。

关键观点总结

关键观点1: Blaze引擎将向量化技术与Spark结合，提高了性能并降低了资源消耗。

在TPC-DS 1TB测试中，Blaze相较于Spark 3.3版本减少了60%的计算时间，相较于Spark 3.5版本减少了40%的计算时间。在快手内部数仓生产作业中，也观测到了平均30%的算力提升。

关键观点2: Blaze引擎已在社区开源，兼容Spark 3.0~3.5版本，用户可轻松集成至现有Spark环境中。

开源版本全面兼容使得用户可以方便地将Blaze集成到现有的Spark环境中，享受其带来的性能优化。

关键观点3: 快手数据平台部数据引擎架构师张力将在DA数智大会上分享Blaze引擎的研发和实践。

分享内容包括向量化技术原理和业界应用、Blaze引擎的研发上线历程，以及社区开源计划和未来规划。