在大数据分析领域中，发现海量数据潜在价值能够带来巨大的收益。然而，在此过程中，存在着大量重复计算，不仅浪费系统资源，还会降低查询运行效率。为了应对这一问题，本文介绍了一种基于收益模型的细粒度自动数据重用机制，称为Criss。该机制能够自动识别查询间的冗余计算，并使用性能感知的收益模型来自动选择收益最大的算子结果进行缓存，采用内存与HDD混合存储方式，显著提高了查询性能和存储利用率。
我们来了解一下Spark SQL。Spark是广泛使用的数据分析引擎，适用于大规模数据处理，具有良好的可扩展性和高处理性能。Spark SQL是Spark最常用的编程接口。然而，Spark SQL的当前实现并不感知数据分析查询间的冗余计算，因此无法移除它们。这对于提高数据分析效率来说是一个重大瓶颈。
Criss的提出，正是为了解决这个问题。它通过以下关键技术实现细粒度的数据重用机制：
1. 自动识别查询间的冗余计算：Criss能够自动识别出重复的计算任务，然后通过收益模型确定哪个算子结果的重用收益最大。
2. 感知I/O性能的收益模型：此模型用于评估不同算子结果重用的潜在性能提升，选择对查询效率提升最大的数据进行缓存。
3. 混合存储缓存机制：Criss利用内存和HDD组成的混合存储结构来缓存算子结果。这种方式兼顾了速度和容量，提高了数据的可访问性和缓存的有效性。
4. 基于分区的数据重用和缓存管理：Criss的缓存策略是基于分区的，而不是整个算子结果。这种细粒度的机制可以更好地适应复杂查询场景，提高缓存空间的利用率，同时减少不必要的计算。
在实现上，Criss是在Spark SQL环境中实现的，采用了修改版的TachyonFS作为数据缓存的基础。Tachyon是一种开源的分布式内存计算框架，能提供容错的数据处理服务，它能够有效地处理大规模数据集，从而满足大数据处理的需求。
实验结果显示，Criss在性能上有显著的优势，相比于原生的Spark SQL，Criss的性能提升了40%到68%。这一性能提升主要得益于高效的查询处理和优化的数据重用策略。这表明Criss不仅能够减少资源浪费，还能极大提高查询效率和存储空间的利用。
Criss的提出对于大数据处理领域具有重要意义。它不仅改进了数据分析引擎的性能，还为如何在保持高效处理的同时优化资源使用提供了新的思路。这种机制对于提高大规模数据处理的效率和效果都有显著的影响，有助于推动大数据技术向更高效、更智能的方向发展。
关键词包括：数据分析、大数据、Spark SQL、冗余计算、数据重用、收益模型。这些关键词反映了本文的核心内容和研究重点，为大数据处理技术的发展提供了新的研究方向和应用途径。
VIP享7折，此内容立减4.47元 
