如何在实际应用中选择Blaze或Apache Gluten？

Blaze 与 Apache Gluten 深入研究报告：技术实现、性能对比与选型指南

一、项目背景与技术演进

1.1 大数据处理性能瓶颈与 Native 引擎兴起

随着大数据量处理需求的不断增长，基于 JVM 的 Spark 在 CPU 密集型场景下的性能瓶颈日益凸显。从 Spark 2.4 版本后，Spark 在特定算子（如 HashAgg、HashJoin、TableScan 等）的性能提升变得缓慢，尤其是在处理大规模数据时，JVM 的内存管理和 GC 开销成为性能提升的主要障碍。Databricks 等公司的测试表明，在 Intel CPU 上运行 Spark 时，CPU 使用率常常达到 80%-90%，成为性能瓶颈。

为应对这一挑战，业界开始探索将 Spark 与 Native 引擎结合的解决方案，通过将部分计算任务下推到本地计算引擎执行，充分利用现代 CPU 特性（如 SIMD 指令集）和内存管理优势。这一趋势催生了多个 Spark Native 执行引擎项目，其中最具代表性的是 Blaze 和 Apache Gluten。

1.2 Blaze 与 Gluten 项目发展历程

Blaze是由快手公司于 2021 年底开始调研、2022 年正式立项开发的 Spark 向量化引擎。该项目基于 Apache DataFusion 开发，采用 Rust 语言实现，旨在通过向量化技术提升 Spark SQL 的执行效率。Blaze 于 2023 年开源，目前已在快手内部覆盖近一半的例行作业，每天使用的资源开销占据整个集群总量的 30%（优化前这部分作业占资源达 40-50%）。

Apache Gluten项目则由 Intel 和 Kyligence 等公司发起，其前身是 Gazelle 项目。Gluten 作为一个中间层，负责将基于 JVM 的 SQL 引擎的执行任务分流到原生引擎处理。该项目于 2023 年进入 Apache 孵化器，目前已获得 1300+ GitHub 星标，吸引了来自超过 25 家公司的 163 位以上的贡献者参与。Gluten 进一步增强了 Spark 工作负载对英特尔架构的依赖性优化，已被 18 家客户采用，包括 2024 年新增的 8 家。

二、技术架构与实现原理

2.1 Blaze 技术架构与实现

Blaze 是一个基于 Apache DataFusion 项目封装的向量化执行引擎中间件，通过该组件既能够充分发挥 Spark 分布式计算框架的优势，同时也能够利用 DataFusion Native 向量化算子执行的性能优势。

2.1.1 核心组件与执行流程

Blaze 的核心架构可以抽象为四个主要组件：

• Blaze Session Extension：主要负责控制整个 Spark 执行过程中算子的检查和转换操作
• Plan SerDe：通过 protobuf 来对 DataFusion 执行计划进行序列化和反序列化
• JNI Gateways：通过 JNI 实现数据和执行计划的传递转换
• Native Operators：将 Spark 的执行计划映射到 Native 引擎的具体执行
• Blaze 的执行过程可分为三个主要步骤：
  • 物理执行计划的转换：将 Spark 生成的物理执行计划转换为对应的 Native Plan
  • Native Plan 的生成和提交：将转换后的计划通过 JNI 传递给底层的 DataFusion 执行
  • Native 执行：由 DataFusion 引擎执行向量化计算

Blaze 采用 Spark 3.0 引入的 Session Extension 机制，在生成物理执行计划到每个 Stage 实际执行之前，通过 Blaze 的 Extension 组件对整个 Stage 中的所有算子进行检查和翻译。对于无法转换为 Native 执行的算子，Blaze 会在算子前后加入列转行和行转列的算子，通过 FFI 实现数据在 Native 和 JVM 之间的交换。

2.1.2 向量化执行与内存管理

Blaze 底层技术实现采用的是 Rust，是基于 Apache 的 DataFusion 引擎开发的。DataFusion 项目采用列式计算，并对主要的表达式计算实现了 Native 向量化支持，经过翻译后的 Native 算子执行效率远高于 Spark 原生 JVM 执行。

在内存管理方面，Blaze 实现了一套独特的策略：

• 堆外内存管理：Blaze Native 代码直接申请堆外内存，避免了 JVM GC 的影响
• 二级 Spill 策略：当堆外内存不足时，Blaze 会在堆内开辟空间，通过 JNI+NIO 方式将需要 Spill 的数据直接写入堆内，这样就能够把堆外空间释放出来；当堆内空间也不足时，将这部分内存块写到磁盘文件
• 自定义内存分配器：Blaze 在 Agg 算子中使用 hashbrown 进行 hash 表的维护，它是 google SwissTable 的高效实现，在性能和内存开销上都有很大优势

2.1.3 列式 Shuffle 与优化

Blaze 对传统行式 shuffle 进行了优化，采用列式 shuffle 来更好地提速。在 Shuffle 数据转换上，Blaze 最初采用 Arrow-RPC 格式，但发现处理字符串列时压缩效率不理想。为此，Blaze 实现了自定义的格式，通过把字符串存储改成按顺序写入每行的长度和字符串字节数组，并且使用前缀编码的处理方式，让长度在大部分 case 下只占 1～2 字节，这样就能够很好地触发 ZSTD 的压缩。

2.2 Apache Gluten 技术架构与实现

Apache Gluten 是一个负责将基于 JVM 的 SQL 引擎的执行任务分流到原生引擎处理的中间层设计项目。其核心思路是通过本地化（Native）引擎优化 Spark 的执行效率，解决 Spark 在 CPU 密集型场景下的性能瓶颈。

2.2.1 架构设计与工作原理

Gluten 的核心架构设计是一个中间层，向上承接 Spark 框架，向下对接不同类型的后端本地计算引擎。其工作原理如下：

• 物理执行计划转换：Gluten 将 Spark 生成的物理执行计划转换为 Substrait 格式的计划（基于 Protobuf 的跨语言序列化协议）
• 计划分发与执行：将 Substrait 计划发送至不同的后端引擎（如 Velox 或 ClickHouse）执行
• 结果整合：将后端引擎的执行结果整合，返回给 Spark 框架

Gluten 采用 Spark 2.4 版发展出的为拓展 GPU 而设定的 public common API 接口，以插件形式实现 Spark 对接，使得本地计算引擎得以在 Spark 里运作。在单一任务执行时，Gluten 监测 Operator 是否能被本地库执行，若能执行，就通过 Gluten 插件，对接 JNI 接口下推算子，然后选择后端引擎类型执行；若不能执行，就执行 fallback，回到 JVM 计算引擎做执行。

2.2.2 多后端引擎支持

Gluten 支持多种后端引擎，目前主要支持两种主流的计算引擎：

• Velox：由 Meta（Facebook）公司开源的 C++ 向量化执行引擎库，由 Gluten 团队主要负责维护，包括查询计划的转换、算子下推等
• ClickHouse：由 Kyligence 团队维护的高性能 OLAP 引擎，包括源码管理和规划

Gluten 项目当前只能够选择单一后端引擎，即选择 Velox 引擎，那么在编译阶段和执行阶段都使用 Velox 引擎。未来计划通过成本模型（Cost Model）进行后端引擎的消费分析，以进行引擎的策略选用，即有多个不同种类型后端，在实际分析时，通过在 Gluten 中的成本模型，去分析在哪一个后端的消费是最低的，性能是最优的。

2.2.3 列式 Shuffle 与内存管理

Gluten 改写了传统行式 shuffle，使用列式 shuffle 来更好地提速，这样也可以避免 fallback 问题（即 C2R\R2C 的数据转换问题）。列式 shuffle 带来的好处包括：

• 硬件特性发挥：使用列式 shuffle 可以使得一些硬件特性得以发挥，例如 AVX 技术带来的提速
• 数据通信减少：在实际引擎计算层面，使用列式 shuffle 可以减少 10% 到 20% 的数据通信，能够大幅减少 shuffle 的执行时间

在内存管理方面，Gluten 采用 Spark 统一的参数变量，对内存做统一的管理，实现的模式是 Off Heap Memory（堆外内存）。调整 Spark 中的 Off Heap 参数，通过调用这个参数做内存的统一管理，调整过程中，当流转到本地计算库时候，本地计算是可以直接通过 Off Heap 部分的内存做分配，即直接让本地计算的内存调用直接在 Off Heap 内存中使用。

2.3 技术架构对比分析

Blaze 和 Apache Gluten 在技术架构上有许多相似之处，也存在一些关键差异：

• 相似点：
  • 两者都基于 Spark 插件机制实现，不改变 Spark 的分布式控制流和资源管理
    都采用将 Spark 物理执行计划转换为中间格式（Blaze 使用 ProtoBuf，Gluten 使用 Substrait）的方式，交由后端 Native 引擎执行
  • 都支持向量化执行和列式 Shuffle，以提高计算效率和减少数据转换开销
  • 都实现了 fallback 机制，当遇到不支持的算子时回退到 Spark 原生执行
• 差异点：
  • 中间格式：Blaze 将 Spark 物理执行计划转换为 Rust DataFusion 的向量化执行计划，通过 JNI 方式传递给底层的 DataFusion 执行；Gluten 将 Spark 的物理执行计划转化为 Substrait plan，然后再传递给底层的 Native 执行引擎（如 Velox 或 ClickHouse）
  • 开发语言：Blaze + DataFusion 是基于 Rust 编写；Gluten + Velox 是基于 C++ 编写
  • 执行引擎：Blaze 依赖 DataFusion 引擎；Gluten 支持 Velox 和 ClickHouse 双引擎
  • 序列化协议：Blaze 在物理执行计划传递部分采用 ProtoBuf 格式；Gluten 在物理执行计划传递部分采用 Substrait 格式
  • 内存管理：Blaze 实现了二级 Spill 策略；Gluten 采用统一的 Off Heap 内存管理

三、性能对比与优化效果

3.1 Blaze 性能表现与优化效果

Blaze 在多种基准测试和实际生产环境中表现出显著的性能提升

3.1.1 基准测试结果

在 TPC-DS 1TB 数据测试中，Blaze 展现出了优异的性能表现：

• 单个查询最高能达到 10 倍的性能提升
• 整体平均性能提升超过 2 倍
• 在 80 个 Task 并发的测试环境下，Blaze 能够跑通所有的 TPC-DS 查询，并且在多个查询中表现突出。这一结果证明了 Blaze 在复杂数据分析场景下的高效性。

3.1.2 生产环境收益

Blaze 在快手内部生产环境的实际落地情况如下：

• 目前已在一部分生产 ETL 任务上灰度上线
• 单个任务最大可以达到四倍多的性能提升
• 平均性能提升已经达到两倍以上
• 已覆盖近一半的例行作业，每天使用的资源开销占据整个集群总量的 30%（优化前这部分作业占资源达 40-50%）

这些数据表明，Blaze 不仅在基准测试中表现优异，在实际生产环境中也能带来显著的性能提升和资源节省。

3.1.3 内存使用与 API 复杂度

Blaze 在内存使用方面也表现出色。在单机测试中，Blaze 在 PageRank、KMeans 和 GMM 等算法上的内存消耗比 Spark 低 10 倍。这主要得益于 Blaze 的向量化执行和高效的内存管理机制。

此外，Blaze 在 API 复杂度方面也有优势。Blaze 使用的不同 API 数量远少于 Spark，降低了认知负担。Spark 的内置实现使用约 30 个不同的并行原语来完成不同的任务，而 Blaze 只使用 MapReduce 函数和不到 5 个实用函数。

3.2 Apache Gluten 性能表现与优化效果

Apache Gluten 在多种测试环境和实际应用中也表现出了显著的性能提升：

3.2.1 基准测试结果

Gluten 在 TPC-H 和 TPC-DS 等基准测试中表现优异：

• 在 TPC-H 测试中，Gluten 比原生 Spark 快 3.3 倍
• 在 TPC-DS 测试中，Gluten 比原生 Spark 快 2.7 倍
• TPC-H 测试单查询最高加速 14.5 倍
• 用户不用修改一行代码就可以带来 Spark SQL 任务性能 2 倍左右的提升

在英特尔的协助下，Gluten 已被 18 家客户采用，其中包括 2024 年新增的 8 家。美团在私有云环境中，已经有超过 10 万个任务采用 Gluten。

3.2.2 生产环境收益

Gluten 在生产环境中的实际应用效果如下：

• 可使 ETL 任务成本降低 40% 以上
• 在 CPU 使用率方面，使用 Gluten 后，CPU 使用率明显降低，从 80%-90% 降至更合理的水平
• 实现了对 92% 的 Spark 通用函数和 84% 的操作符的支持

3.2.3 硬件加速与能效比

Gluten 特别针对 Intel CPU 进行了优化，能够充分发挥现代 CPU 的特性：

• 在英特尔 ® 至强 ® 6960P 处理器上实现了最高 3.3 倍性能提升
• 在英特尔 ® 至强 ® 6780E 上实现了每瓦性能 2.74 倍提升
• Intel QAT 技术可带来额外 20% 的性能提升（须搭配 Intel 最新硬件平台）

3.3 性能对比分析

将 Blaze 和 Apache Gluten 的性能数据进行对比，可以发现以下特点：

• 相同点：
  • 两者在 TPC-DS 和 TPC-H 等基准测试中都表现出比原生 Spark 显著的性能提升
  • 在实际生产环境中都能带来 2 倍以上的平均性能提升
  • 都能显著降低资源消耗和作业成本
• 差异点：
  • 峰值性能：Blaze 在单个查询上最高可达 10 倍性能提升，而 Gluten 在 TPC-H 单查询上最高加速 14.5 倍，两者在不同测试场景中表现出不同的峰值性能
  • 平均性能：Blaze 的平均性能提升约为 2 倍，Gluten 的平均性能提升约为 2-5 倍，Gluten 在某些场景下的平均性能提升更显著
  • 硬件优化：Gluten 特别针对 Intel CPU 进行了优化，能更好地发挥 Intel 架构的特性，在 Intel 平台上的能效比提升更为明显
    内存使用：Blaze 在内存使用方面表现更为出色，特别是在 PageRank、KMeans 和 GMM 等算法上的内存消耗比 Spark 低 10 倍

四、社区生态与发展现状

4.1 Blaze 社区生态与发展

Blaze 社区经历了从相对不活跃到逐渐活跃的发展过程：

4.1.1 社区参与度

Blaze 开源社区的发展历程如下：

• 前期活跃度不高，国内参与公司较少
• 最近有开始活跃的趋势
• 已吸引了一些社区用户贡献，如对 ORC 文件格式的集成和 Paimon Scan 算子的实现

快手 Blaze 团队在开发过程中也向 DataFusion 社区反馈了很多代码，包括内存管理机制、支持 HDFS 读写的 Remote Storage API、以及各种关于 sort 的深度优化。

4.1.2 功能扩展与生态建设

Blaze 的功能覆盖和生态建设进展如下：

• 算子覆盖度：开发工作基本是按照线上使用频率来推进的，最常见的算子基本都支持；已支持 Parquet 格式，但文本、ORC 等格式暂时还没有支持；SortMergeJoin 暂时还不支持 Post Filter；BroadcastHashJoin 暂时还不支持在 Driver 端构建 HashMap 和内存管理
  数据类型支持：复杂数据类型 Struct、List 等已开发完成，正在进行全面测试
• 生态扩展：2024Q4 与阿里云进行合作共建，完成了 Blaze 对 Celeborn 的支持；社区用户贡献了对 ORC 文件格式的集成；社区用户实现了 Paimon Scan 算子，支持 Blaze 读取 Paimon 表功能

4.1.3 版本更新与功能演进

Blaze 的版本演进和功能更新情况如下：

• 最新版本：v5.0.0（2024 年 11 月 15 日发布）
• 新功能：支持 UDAF falling back；支持原生 round-robin partitioner 和 range partitioner；支持 Spark 3.5 引入的 WindowGroupLimitExec；支持当构建侧过大时将 SHJ 回退到 SMJ；完全支持 Apache Celeborn shuffle 服务；初步支持 Apache Uniffle shuffle 服务；初步支持 Apache Paimon 数据源
• 改进：改进了 AggExec/SortMergeJoinExec 中的内存管理，减少 OOM 发生次数；改进了指标统计
• 修复：修复了字符串到数据类型转换不一致问题；修复了 Bloom Filter Join 不一致问题；修复了动态分区写入时的排序顺序错误；修复了 sha2x 函数不一致问题

4.2 Apache Gluten 社区生态与发展

Apache Gluten 作为 Apache 项目，拥有更为活跃的社区生态和更广泛的参与度：

4.2.1 社区规模与贡献

Gluten 社区的规模和贡献情况如下：

• 已获得 1300+ stars
• 吸引了来自超过 25 家公司的 163 位以上的贡献者参与
• 英特尔 Gluten 团队主导委员会并领导该项目

已被 18 家客户采用，其中包括 2024 年新增的 8 家

4.2.2 功能覆盖与生态集成

Gluten 的功能覆盖和生态集成情况如下：

• 算子覆盖：实现了对 84% 的 Spark 操作符的支持
• 函数支持：实现了对 92% 的 Spark 通用函数的支持
• 数据类型支持：实现了对 93% 的常见数据类型的支持
• 安装与文档：安装和文档覆盖率达到 60%
• 云原生集成：与 Apache Celeborn 集成，通过 Remote Shuffle Service 解决本地 Shuffle 的存算耦合问题
• 生态支持：支持 DeltaLake、Iceberg 和 Hudi 等数据湖格式，主要支持 Read 功能，Write 功能正在与特定客户合作定制化开发

4.2.3 版本演进与未来规划

Gluten 的版本演进和未来规划如下：

• 最新版本：v1.4.0（2024 年 12 月 20 日发布）
• 新功能：添加了更多 Spark 算子支持，包括 range、collect limit 等；更新了 OAP 的 Velox 代码库到 2025/05/12 版本
• 未来计划：2025 年上半年聚焦于对 Spark 4.0 框架的支持；持续提升性能表现，包括 BHJ、SMJ 等；处理阶段 fallback 中涉及到 OnHeap/OffHeap 的内存管理工作；持续推进 shuffle 优化；实现对 Flink 的支持，将 Gluten 打造成流批一体的框架

4.3 社区生态对比分析

将 Blaze 和 Apache Gluten 的社区生态进行对比，可以发现以下特点：

• 相同点：
  • 都在不断扩展功能覆盖和生态支持
  • 都在积极与其他大数据组件集成，如 Celeborn 和数据湖格式
  • 都在持续优化性能和稳定性
• 差异点：
  • 社区活跃度：Blaze 社区前期活跃度不高，最近开始活跃；Gluten 作为 Apache 项目，社区活跃度更高，参与公司和贡献者更多
  • 功能覆盖：Gluten 的算子、函数和数据类型覆盖度更高，达到 80% 以上；Blaze 的算子覆盖度按使用频率推进，部分格式和功能尚未支持
  • 生态集成：Gluten 支持更多的数据湖格式和更完善的云原生集成；Blaze 虽然也在扩展生态，但目前支持的生态系统相对较少
  • 版本演进：Gluten 有更明确的版本发布计划和未来路线图；Blaze 的版本更新相对不那么规律

五、部署与使用对比

5.1 Blaze 部署与使用

Blaze 的部署和使用流程相对复杂，需要一定的技术基础：

5.1.1 部署流程

Blaze 的部署主要包括以下步骤：

• 环境准备：
  • 需要安装 Rust 环境
  • 需要编译 Blaze 的 Native 库
• Spark 配置：
  • 通过 Spark 的 Session Extension 机制配置 Blaze 插件
  • 配置 Blaze 相关参数，如是否启用 Blaze、内存分配等
• 执行计划转换：
  • Blaze 通过 Spark 3.0 引入的 Session Extension 机制，在生成物理执行计划到每个 Stage 实际执行之前，对整个 Stage 中的所有算子进行检查和翻译
  • 对于无法转换为 Native 执行的算子，Blaze 会在算子前后加入列转行和行转列的算子，通过 FFI 实现数据在 Native 和 JVM 之间的交换

5.1.2 使用难度

Blaze 的使用难度主要体现在以下几个方面：

• 技术栈要求：需要对 Rust 和 DataFusion 有一定的了解，因为 Blaze 是基于 Rust 和 DataFusion 开发的
• 算子转换：需要将 Spark 生成的物理执行计划转换为 Rust DataFusion 的向量化执行计划，通过 JNI 方式传递给底层的 DataFusion 执行
• 兼容性处理：对于不支持的算子，需要处理行列转换带来的性能开销，Blaze 实现了基于规则的策略来决策部分算子是否需要翻译

5.1.3 最佳实践与优化建议

Blaze 的使用最佳实践和优化建议包括：

• 算子选择：优先选择 Blaze 支持的算子，以获得最佳性能
• 数据格式：优先使用 Parquet 格式，因为 Blaze 对 Parquet 的支持最为完善
• 内存管理：合理配置堆外内存和堆内内存的比例，避免 OOM 问题
• 调试与监控：利用 Blaze 提供的指标统计功能，监控执行性能和资源使用情况

5.2 Apache Gluten 部署与使用

Apache Gluten 的部署和使用相对简单，对用户透明性更高：

5.2.1 部署流程

Gluten 的部署流程非常简单，主要包括以下步骤：
依赖添加：
在 Spark 的配置文件中添加 Gluten 插件依赖
示例配置：

spark.jars.packages=org.apache.gluten:gluten-spark3.5_2.12:1.1.0
spark.plugins=org.apache.gluten.GlutenPlugin

注：需根据 Spark 版本选择适配的 Gluten 包
后端引擎选择：
通过配置选择 Velox 或 ClickHouse 后端：
Velox后端

spark.gluten.sql.enable.native.engine=velox
spark.gluten.sql.velox.execution.mode=auto

ClickHouse后端

spark.gluten.sql.enable.native.engine=ch
spark.gluten.sql.ch.worker.id=ch01

内存配置优化：
调整 Native 与 JVM 内存比例（建议 Native 占 70%）：

spark.memory.offHeap.size=20g
spark.gluten.memory.allocator.reserved=2g
spark.gluten.memory.task.ratio=0.7

5.2.2 使用难度

Apache Gluten 的使用难度显著低于 Blaze，主要体现在：

• 零代码修改：用户不需要修改一行代码，只需要在 Spark 的配置文件中添加 Gluten 插件依赖，并根据需求选择后端引擎即可
• 自动转换：Gluten 本质上是基于 Spark 插件接口开发的项目，自动将 Spark 的物理执行计划转换为 Substrait 格式，交由后端引擎执行
• 自动回退：当遇到不支持的算子时，Gluten 会自动回退到 Spark 原生执行，保证任务执行的连续性

5.2.3 最佳实践与优化建议

Gluten 的使用最佳实践和优化建议包括：
性能调优配置：
启用向量化执行加速：

spark.sql.inMemoryColumnarStorage.enabled=true
spark.sql.parquet.filterPushdown=true
spark.gluten.sql.columnar.batchscan.enabled=true

使用列式 Shuffle 减少序列化开销：

spark.shuffle.manager=org.apache.spark.shuffle.sort.ColumnarShuffleManager
spark.gluten.sql.columnar.shuffle.prefer.direct=true

配置动态回退机制：

spark.gluten.sql.fallback.strategy=auto
spark.gluten.sql.fallback.threshold=3

• 生产环境实践：
  • 资源隔离：在 YARN/K8s 中为 Native 进程预留资源
  • 监控告警：集成 Prometheus 监控 Native 内存使用
  • 版本兼容性：根据 Spark 版本选择合适的 Gluten 版本
• 问题排查：
  • Native OOM 错误：检查内存配置比例，增加 spark.gluten.memory.task.ratio 值
  • 算子回退频繁：查看日志中的 Fallback occurred 警告，更新 Gluten 版本或改写 SQL
  • 性能未达预期：确认是否启用 Columnar Shuffle，检查数据倾斜情况

5.3 部署与使用对比分析

将 Blaze 和 Apache Gluten 的部署与使用进行对比，可以发现以下特点：

• 相同点：
  • 都需要在 Spark 配置中添加插件依赖
  • 都需要进行内存配置优化
  • 都提供了回退机制，确保任务执行的连续性
• 差异点：
  • 部署复杂度：Blaze 的部署需要编译 Native 库和配置 Rust 环境，相对复杂；Gluten 的部署只需要添加依赖和配置参数，相对简单
  • 代码修改：Blaze 可能需要对某些算子进行特殊处理；Gluten 用户不需要修改一行代码，完全透明
  • 学习成本：Blaze 需要了解 Rust 和 DataFusion；Gluten 需要了解 Substrait 和 Velox/ClickHouse，但整体学习成本较低
  • 调试难度：Blaze 的调试可能涉及 JNI 和 Rust 代码，较为复杂；Gluten 提供了更完善的监控和调试工具，调试相对容易
  • 配置灵活性：Blaze 提供了更多底层配置选项，灵活性更高；Gluten 的配置相对标准化，灵活性较低但更容易上手

六、应用场景与选型建议

6.1 适用场景分析

Blaze 和 Apache Gluten 各自适用于不同的应用场景：

6.1.1 Blaze 适用场景

Blaze 特别适合以下场景：

• Rust 技术栈环境：
  • 团队熟悉 Rust 语言，希望利用 Rust 的高性能和内存安全特性
  • 已经在使用 DataFusion 或计划引入 Rust 技术栈的组织
• 特定计算密集型任务：
  • 数据挖掘任务：Blaze 在常见数据挖掘任务（包括词频统计、PageRank、k-means、期望最大化和 k - 最近邻）上比 Spark 快 10 倍
  • 复杂分析查询：在 TPC-DS 测试中，单个查询最高能达到 10 倍的性能提升
  • 内存敏感型应用：Blaze 在内存使用方面表现出色，特别是在 PageRank、KMeans 和 GMM 等算法上的内存消耗比 Spark 低 10 倍
• 快手生态系统：
  • 已经在使用快手生态系统（如 Paimon）的用户
  • 计划与阿里云 Celeborn 集成的场景

6.1.2 Apache Gluten 适用场景

Apache Gluten 更适合以下场景：

• Intel CPU 环境：
  • 运行在 Intel 架构服务器上的 Spark 集群
  • 希望充分利用 Intel CPU 特性（如 AVX 指令集）的场景
• 多样化计算需求：
  • 混合工作负载：同时处理批处理和流处理任务
  • 需要支持多种数据湖格式（如 DeltaLake、Iceberg、Hudi）的场景
  • 计划扩展到流计算的组织
• 生产稳定性要求高：
  • 大规模生产环境，美团等公司已在私有云环境中使用 Gluten 处理超过 10 万个任务
  • 对任务稳定性和兼容性要求高的场景，Gluten 的自动回退机制保障了任务的连续性
• 多语言生态系统：
  • 需要与多种语言和工具集成的大数据平台
  • 计划使用 Flink 等其他计算框架的组织

6.2 选型决策框架

在 Blaze 和 Apache Gluten 之间进行选择，可以考虑以下决策框架：

6.2.1 技术栈适配度

技术栈适配度是首要考虑因素：

• 开发语言匹配：
  • 如果团队熟悉 Rust 语言，并且希望引入或已经在使用 Rust 技术栈，Blaze 可能更容易上手和进行二次开发
  • 如果团队熟悉 C++ 和 Java 生态系统，Gluten 在技术理解和集成上可能更具优势
• 现有架构兼容性：
  • 如果现有架构中已经使用 DataFusion 或计划引入 Rust 技术栈，Blaze 是更好的选择
  • 如果现有架构基于 C++ 和 Java，并且希望利用 Intel CPU 的特性，Gluten 可能更适合

6.2.2 性能需求与优化目标

性能需求和优化目标是关键决策因素：

• 计算密集型任务：
  • 对于数据挖掘任务，Blaze 在常见数据挖掘任务上比 Spark 快 10 倍
  • 对于 TPC-H 和 TPC-DS 等基准测试，Gluten 在 TPC-H 测试中比原生 Spark 快 3.3 倍，在 TPC-DS 测试中比原生 Spark 快 2.7 倍
• 资源优化目标：
  • 如果主要目标是减少内存使用，Blaze 在内存使用方面表现更为出色
  • 如果主要目标是降低 CPU 使用率和提高能效比，Gluten 在 Intel 平台上的表现更为突出

6.2.3 生态系统与集成需求

生态系统和集成需求也会影响选择：

• 数据格式支持：
  • 如果主要使用 Parquet 格式，Blaze 已经提供了良好的支持
  • 如果需要支持多种数据湖格式，Gluten 支持 DeltaLake、Iceberg 和 Hudi 等多种格式
• Shuffle 服务集成：
  • 如果计划使用 Celeborn 或 Uniffle 作为 Shuffle 服务，Blaze 已经提供了支持
  • 如果关注 Shuffle 优化和存算分离，Gluten 与 Apache Celeborn 的集成提供了更完善的解决方案

6.2.4 团队资源与运维能力

团队资源和运维能力是长期成功的关键：

• 技术能力：
  • Blaze 需要团队对 Rust 和 DataFusion 有一定的了解
  • Gluten 的部署和使用相对简单，对团队的技术要求较低
• 运维资源：
  • Blaze 社区相对较小，技术支持可能有限
  • Gluten 作为 Apache 项目，社区活跃度高，技术支持更为充分

6.3 综合选型建议

基于上述分析，我们提出以下综合选型建议：

6.3.1 优先选择 Blaze 的情况

建议优先选择 Blaze 的情况包括：

• 团队技术栈：
  • 团队熟悉 Rust 语言
  • 已经在使用或计划引入 Rust 技术栈
  • 希望利用 Rust 的内存安全和高性能特性
• 应用场景：
  • 主要处理数据挖掘任务和复杂分析查询
  • 对内存使用效率有较高要求
  • 已经在使用或计划使用快手生态系统组件（如 Paimon）
• 部署环境：
  • 有能力和资源进行较为复杂的部署和维护
  • 需要高度定制化和灵活性的解决方案

6.3.2 优先选择 Apache Gluten 的情况

建议优先选择 Apache Gluten 的情况包括：

• 团队技术栈：
  • 团队熟悉 Java 和 C++ 生态系统
  • 希望最小化学习成本和技术栈变更
  • 需要稳定的社区支持和完善的文档
• 应用场景：
  • 主要处理 ETL 和数据分析任务
  • 需要支持多种数据湖格式和流计算
  • 对任务稳定性和兼容性要求高
• 部署环境：
  • 运行在 Intel CPU 平台上
  • 需要简单部署和维护
  • 大规模生产环境，对资源管理和监控有较高要求

6.3.3 混合使用策略

在某些情况下，混合使用 Blaze 和 Apache Gluten 可能是最佳选择：

• 任务特定优化：
  • 对计算密集型和内存敏感型任务使用 Blaze
  • 对通用 ETL 和数据分析任务使用 Gluten
• 分阶段迁移：
  • 先在部分任务上使用 Blaze 或 Gluten 进行测试和验证
  • 根据测试结果逐步扩展到其他任务
• 技术探索：
  • 同时评估两种技术，根据团队反馈和性能结果决定最终选择
  • 关注两种技术的发展动态，随时调整技术路线

6.4 最终建议

综合本研究的分析和结论，对考虑采用 Blaze 或 Apache Gluten 的企业提出以下最终建议：

• 技术选型：
  • 根据团队技术栈、应用场景和部署环境，选择最适合的技术
  • 避免一刀切，可考虑混合使用策略，根据任务特点选择最优技术
• 实施路径：
  • 采用分阶段评估和实施策略，从试点到全面推广
  • 建立明确的评估指标和成功标准
  • 确保有回滚计划，降低实施风险
• 长期规划：
  • 将技术选择与企业整体技术战略对齐
  • 关注技术发展趋势，保持技术灵活性
  • 投资团队技能培养，提升技术能力

Blaze 和 Apache Gluten 代表了 Spark 性能优化的重要方向，通过将部分计算任务下推到 Native 引擎执行，能够充分发挥现代硬件的性能潜力。随着技术的不断发展和社区的成熟，它们将在大数据处理领域发挥越来越重要的作用。企业应根据自身需求和条件，选择最适合的技术，并积极参与技术演进，获取最大价值。