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English(EN) Part XII — Choosing the Right Query Engine: One Engine to Rule Them All?

Spark的普遍采用导致性能故障和成本超支

一个数据平台团队决定对所有工作负载标准化使用Spark,结果导致了严重的性能问题和成本超支。BI仪表板出现高延迟,欺诈评分管道未能达到SLA,面向客户的分析产品在并发性方面遇到困难。文章认为,这些失败源于为每种特定工作负载使用具有不当执行模型的引擎,而不是调优问题。文章建议根据Spark、Trino、Presto、ClickHouse、Flink和Druid等引擎的基本执行模型权衡来评估它们,以实现适当的工作负载路由。 AI

影响 强调了为AI工作负载选择合适的数据处理引擎以确保性能和成本效益的重要性。

排序理由 本文分析了不同数据处理引擎的权衡,并提供了工作负载路由指南,其功能更像一篇专家评论而非直接公告。

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Spark的普遍采用导致性能故障和成本超支

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报道来源 [1]

  1. Towards AI TIER_1 English(EN) · chakshu_salgotra ·

    第十二部分 — 如何选择合适的查询引擎:一个引擎能搞定一切吗?

    <h4><em>Spark vs Trino vs Presto vs ClickHouse vs Flink vs Druid — six engines, four execution models, and the workload-routing decisions that separate a $20K platform from an $85K one</em></h4><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*aha6DucpkKPgAW_6dZ…