Spark RAPIDS资格工具：预测您的大数据工作负载是否适合GPU加速

大数据分析领域一直在寻找加速处理和降低成本的方法。Apache Spark 已经成为规模扩展分析的领先平台，能够处理ETL（提取、转换、加载）、机器学习和深度学习等大型数据集任务。尽管Spark传统上依赖CPU，但随着GPU技术的普及，GPU加速为某些数据处理任务带来了显著的速度提升。 然而，将Spark工作负载从CPU迁移到GPU并非一蹴而就。虽然GPU在执行某些操作方面非常强大，但它并不适用于所有场景。例如，小数据集、大量数据移动以及使用用户定义函数（UDFs）都会对GPU性能产生负面影响。相反，涉及高基数数据的操作，如连接（joins）、聚合（aggregates）、排序（sort）、窗口操作（window operations）和转码任务（如编码/压缩Apache Parquet或Apache ORC，解析CSV）通常是GPU加速的良好候选。 这个问题的核心在于：企业如何在投入时间和资源进行迁移之前，准确判断其特定Spark工作负载是否真正受益于GPU加速？这需要考虑到运行环境、网络设置、磁盘带宽甚至GPU类型等因素，而这些变量并不容易从Spark日志中获取。 为了解决这一问题，NVIDIA推出了Spark RAPIDS 资格认证工具。该工具旨在分析现有的基于CPU的Spark应用程序，并预测哪些可以成为迁移到GPU集群的良好候选。它通过一个机器学习模型进行性能预测，该模型训练了行业基准和多个实际案例的历史数据。资格认证工具提供了命令行界面（CLI），可通过pip包安装，并支持 AWS EMR、Google Dataproc、Databricks（AWS/Azure）以及本地环境等多种运行环境。还提供了专门针对 AWS EMR 和 Databricks 的快速入门笔记本。 要使用该工具，首先需要从基于CPU的Spark应用程序生成的Spark事件日志作为主要输入。这些日志包含了有关应用程序、执行器和使用的表达式及其相关操作系统指标的重要信息。工具支持 Spark 2.x 和 3.x 版本的事件日志。 资格认证工具的输出包括多个关键信息，帮助进行迁移决策，如SQL Dataframe操作的任务时间分布。但需要指出的是，工具提供的只是预测估计，具体加速效果可能会有所不同。 此外，如果预训练模型在您的具体环境中预测不准确，工具还提供了构建自定义资格认证估算模型的功能。这允许您根据自己的数据和环境训练模型，从而提高预测准确性。构建自定义模型的过程包括运行CPU和GPU工作负载并收集事件日志、预处理这些日志以提取特征，然后训练自定义的XGBoost模型。 评估特征重要性和模型性能也是必不可少的步骤，可以使用各种评价指标来检查模型的预测是否接近实际观测的加速效果。最后，使用训练好的自定义模型进行新应用的加速预测和推荐。 借助 Spark RAPIDS 资格认证工具和支持服务，企业能够更有效地利用GPU加速其Spark工作负载，减少时间和资源投入。Project Aether 是一系列自动化的工具和流程，专门用于大规模Spark工作负载的资格认证、测试、配置和优化。有意使用该服务的企业可以申请免费的技术支持。 业内专家表示，Spark RAPIDS 资格认证工具的推出是大数据处理领域的一次重要进步，特别是在企业级环境中，它能够帮助企业更精确地评估迁移潜力，优化计算资源的使用。NVIDIA作为GPU技术和高性能计算的领导者，持续推动大数据处理技术的发展，这一工具也体现了其在加速数据分析方面的创新实力。