Apache Kyuubi 中 ZORDER 插入功能的优化实践
背景介绍
在 Apache Kyuubi 项目中,ZORDER 是一种重要的数据组织技术,它通过多维排序优化数据布局,能够显著提升查询性能。然而,在特定场景下,当执行计划为 Repartition 或 RepartitionByExpression 时,系统无法支持 ZORDER 插入操作,这限制了用户在某些数据处理场景下的灵活性。
问题分析
ZORDER 技术本质上是一种多维数据的空间填充曲线排序方法,它通过将多维数据映射到一维空间,使得在查询时能够更高效地跳过不相关的数据块。在 Kyuubi 的实现中,当 ZORDER_GLOBAL_SORT_ENABLED 配置为 false 时,系统本应允许在更广泛的执行计划场景下使用 ZORDER 插入功能。
当前限制主要出现在两种执行计划场景:
- Repartition(重分区)操作:这种操作会按照指定分区数重新分布数据
- RepartitionByExpression(按表达式重分区)操作:这种操作会根据特定表达式重新组织数据分布
这两种操作都是常见的数据处理模式,限制在这些场景下使用 ZORDER 插入功能会影响用户的数据处理流程设计。
解决方案
经过技术分析,解决方案的核心在于放宽 ZORDER 插入的限制条件,允许在 ZORDER_GLOBAL_SORT_ENABLED 为 false 时,即使在 Repartition 或 RepartitionByExpression 执行计划下也能执行 ZORDER 插入操作。
这一改进涉及以下几个关键技术点:
- 执行计划识别:系统需要准确识别 Repartition 和 RepartitionByExpression 这两种执行计划类型
- 配置检查:正确判断 ZORDER_GLOBAL_SORT_ENABLED 配置的状态
- 操作授权:在满足条件时授权执行 ZORDER 插入操作
实现细节
在具体实现上,主要修改了 Kyuubi 的执行计划验证逻辑。原先的验证流程会严格限制在某些特定的执行计划类型下才能进行 ZORDER 插入,现在则扩展了验证条件,当全局排序未启用时,允许在更广泛的执行计划场景下使用 ZORDER。
这一改进保持了系统的核心功能不变,只是扩展了适用场景,因此不会引入额外的性能开销或复杂性。同时,由于仍然保留了 ZORDER_GLOBAL_SORT_ENABLED 的配置检查,用户可以根据实际需求灵活控制 ZORDER 的使用范围。
实际价值
这一改进为用户带来了以下实际价值:
- 更大的灵活性:用户可以在更多数据处理场景下使用 ZORDER 优化技术
- 更好的性能:在重分区等常见操作中也能利用 ZORDER 的数据组织优势
- 更简单的配置:通过单一配置项即可控制 ZORDER 的使用范围
总结
Apache Kyuubi 团队通过这次改进,进一步提升了系统在大规模数据处理场景下的适应性和性能表现。ZORDER 技术的应用范围扩展,使得用户能够在更复杂的数据处理流程中享受到多维排序带来的查询性能优势。这一改进体现了 Kyuubi 项目持续优化用户体验、提升系统能力的开发理念。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00