光子
死亡nächste一代für das Lakehouse
Photon ist die Engine der nächsten Generation in der Databricks lakehouse - platform, die eine extrestschnelle Abfrageleistung zu niedrigeren Kosten bietet - Dateneingabe, ETL，流媒体，数据科学和交互式Abfragen - direkt in Ihrem数据湖。Photon ist mit Apache Spark™- api kompatibel, sodass der einsteg so einfach ist wie das Einschalten - keine Codeänderungen und keine Anbieterbindung。
Billiger和schneller
光子wurde von Grund auf für die schnellste Leistung bei geringeren Kosten entwickelt und bietet Einsparungen von bis zu 80% bei den Gesamtbetriebskosten (TCO) bei gleichzeeitiger bis zu 12-facher Beschleunigung von Daten und分析负载。
Für alle Anwendungsfälle konzipiert
Photon ist die erste Engine, die es Datenteams ermöglicht, einen Satz von api für alle工作负载- ETL，分析和数据科学- im批处理流- modus zu标准化。
Keine Codeanderungen
Photon ist eine ANSI-konforme Engine, die so konzipiert ist, dass sie mit modernen Apache Spark-APIs kompatibel ist und einfach mit Ihrem vorhandenen Code funktioniert - SQL, Python, R, Scala和Java。混乱的代码，混乱的代码，混乱的代码。
为什么光子?
Die Abfrageleistung in Databricks hat sich im Laufe der Jahre stetig erhöht, unterstützt von Apache Spark und Tausenden von Optimierungen, Die als Teil der Databricks运行时(DBR) bereitgestellt wurden。Photon, eine neue native vektorisierte Engine, die vollständig in c++ geschrieben ist, bietet eine zusätzliche 2-fache Beschleunigung pro TPC-DS-Benchmark (1tb)。库登的基础设施，在工作环境中，在工作环境中，在工作环境中，dbr -版本，在工作环境中，在工作环境中。
Anwendungsfalle
PRODUKTIONS-JOBS
Umfangreiche Produktionsaufträge auf SQL- und Spark-DataFrames beschleunigen
IoT-Anwendungen
Schnellere Zeitreihenanalyse mit Photon im Vergleich zu Spark und herkömmlicher Databricks Runtime
Datenschutz und Compliance
Abfragen im petabbyte - bereich，嗯Datensätze zu identifizieren und zu löschen, ohne Daten in Delta Lake, producktionsjobs and Photon zu duplizieren
拉登·冯·达顿在三角洲湖和帕克特
Das vektorisierte I/O von光子beschleunigt Das Laden von Daten für Delta Lake- sowie Parquet-Tabellen und sendkt die Gesamtlaufzeit und die Kosten für数据工程-工作。
Wie funktioniert es?
Von Grund auf在c++ geschrieben nutzt光子现代硬件für schnellere Abfragen und bietet ein bis zu 12-mal besseres Preis-Leistungs-Verhältnis im Vergleich zu anderen云数据仓库-在Ihrem数据湖的所有本地。
Photon ist so konzipiert, dass es mit Apache Spark DataFrame und SQL-APIs kompatibel ist, um sicherzustellen, dass负载nahtlos und ohne Codeänderungen ausgeführt werden。Alles, was Sie tun müssen, um von Photon zu proffitieren, ist die Engine einzuschalten。光子的野生和资源的nahtlos koordinieren和Teile Ihrer SQL和Spark-Abfragen透明的beschleunigen。Keine Feinabstimmung和kein Benutzereingriff erforderlich。
Während wir uns zu Beginn mit Photon in erster Linie auf SQL konzentriert hatten, um unseren Kunden eine erstklassige Data- warehouse - leistung für ihre Data Lakes zu bieten, haben wir seither den Umfang der von Photon unterstützten Aufnahmequellen, Formate, api und Methoden erheblich erweitert。Infolgedessen haben Kunden mit Photon enorme Einsparungen bei den infrastructure turkosten und Beschleunigungen in all ihren modernen Spark- workloads (z. B. Spark SQL und DataFrame) festgestellt
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