Spark向量化计算在美团生产环境的实践

主要观点总结

美团在Spark向量化计算方面进行了深入研究和实践，采用了Gluten+Velox解决方案，通过优化执行框架、处理稳定性问题、适配ORC格式、优化HDFS客户端等策略，显著提升了计算性能并减少了资源消耗。美团实现了2万多个ETL作业的平均内存资源节省40%+，平均执行时间减少13%，并计划在未来进一步提升向量化计算的覆盖率。

关键观点总结

关键观点1: 向量化计算的优势

向量化计算在不升级硬件的情况下，通过并行处理多个数据项，显著提高了计算效率，并降低了资源消耗。

关键观点2: 美团在Spark向量化计算方面的实践

美团采用了Gluten+Velox解决方案，通过优化执行框架、处理稳定性问题、适配ORC格式、优化HDFS客户端等策略，显著提升了计算性能并减少了资源消耗。

关键观点3: 向量化计算在美团的落地效果

美团已上线2万多个ETL作业，平均内存资源节省40%+，平均执行时间减少13%，证明了向量化计算方案的可行性。

关键观点4: 未来的规划

美团计划在未来进一步提升向量化计算的覆盖率，包括扩大向量化算子和UDF范围，扩大File format支持向量化范围，并持续跟进Gluten/Velox新版本。

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