BlazingSQL
BlazingSQL是RAPIDS生态系统的GPU加速SQL引擎，现在在 Apache 2.0 许可下开源。
RAPIDS 包含一组软件库（BlazingSQL、cuDF、cuML、cuGraph），用来在 GPU 上执行端到端的数据科学计算和分析管道。
BlazingSQL是一个基于RAPIDS生态系统构建的GPU加速SQL引擎。RAPIDS基于Apache Arrow柱状内存格式，cuDF是一个GPU DataFrame库，用于加载、连接、聚合、过滤和操作数据,
BlazingSQL是cuDF的SQL接口，具有支持大规模数据科学工作流和企业数据集的各种功能。
主要特性：
查询本地和外部存储数据 - 单行代码可以注册远程存储解决方案，例如 Google Cloud Storage。
简单的SQL - 非常容易使用，运行SQL查询，结果是GPU DataFrames（GDF）。
互操作性 - 任何RAPIDS库都可以立即访问GDF以获取数据科学工作负载。
滴滴云平台团队在此基础上打通了滴滴云对象存储S3，使得BlazingSQL可以直接用SQL操作S3上的文件对象。支持的文件格式包括：csv，parquet, orc, gdf，json。
举例
如图创建 notebook SQL-GPU分析实例，输入大师码2048享受9折优惠。*注意选择16GB内存规格。然后在[我的对象存储密钥]拿到S3的AK，SK密钥, 成功创建 notebook 后，我们打开 python rapids 环境。
我们来看一个分析 Graphistry Netflow Analysis 实际的例子,
原始数据集来自：
https://blazingsql-colab.s3.amazonaws.com/netflow_data/nf-chunk2.csv
上图是读取S3 并进行SQL分析的例子。
https://github.com/BlazingDB/bsql-demos/blob/master/vs_pyspark_netflow.ipynb
这里是读取本地文件分析的例子，经过GPU加速后，比用spark分析快了6x。
总结
在滴滴云GPU notebook产品里，我们将易用性更进一步。结合我们的DAI notebook产品，可以直接在基于jupyter环境的notebook里进行SQL开发、调试、运行，简单易用。
开发者不用关心底层CUDA和GPU技术细节，甚至不用了解CUDF，CUML的API，开发者可以聚焦和投入到数据分析最核心的业务逻辑上去，滴滴云DAI notebook产品和底层GPU云服务器，为这一切提供了强有力的底层技术支撑。更关键的是，物美价廉，性价比高！欢迎大家使用！
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