Apache DataFusion-Ballista 执行器配置扩展方案解析
2025-07-09 05:33:27作者:吴年前Myrtle
在分布式查询引擎DataFusion-Ballista的开发过程中,执行器(Executor)的配置灵活性一直是开发者关注的重点。本文深入分析当前执行器配置的局限性,并探讨如何通过引入SessionState参数来增强配置能力。
当前执行器配置的局限性
目前Ballista执行器的配置主要通过两个关键结构体实现:StandaloneExecutor和ExecutorProcessConfig。这种设计存在几个明显不足:
- 对象存储注册表(ObjectStoreRegistry)采用硬编码方式实现,缺乏灵活性
- 配置扩展机制不完善,用户难以自定义编解码器、函数等组件
- 初始化接口单一,无法复用已有的SessionState配置
这些问题限制了Ballista在不同场景下的适应能力,特别是在需要特殊存储后端或自定义函数的场景中。
配置增强方案设计
核心改进思路是引入DataFusion的SessionState作为执行器配置的载体。SessionState是DataFusion中管理会话级配置的核心结构,包含:
- 对象存储注册表
- 函数注册表
- 配置选项
- 扩展编码器
- 运行时环境
新增接口设计
在standalone.rs中增加新方法:
pub async fn new_standalone_executor_from_state(
scheduler: SchedulerGrpcClient<Channel>,
concurrent_tasks: usize,
session_state: &SessionState,
) -> Result<()>
在ExecutorProcessConfig中增加可选参数:
pub struct ExecutorProcessConfig {
// 原有字段...
pub session_state: Option<SessionState>,
}
方案优势
- 配置灵活性:用户可完全控制执行器的配置环境
- 代码简化:移除硬编码的BallistaObjectStoreRegistry等组件
- 生态兼容:与DataFusion生态无缝集成
- 渐进式改进:通过Option保持向后兼容
实现路径与影响分析
该改进将分阶段实施:
- 首先引入新接口,保持原有功能不变
- 逐步迁移内部组件到SessionState体系
- 最终移除硬编码的配置组件
对现有用户的影响极小,因为:
- 原有接口仍然可用
- 默认行为保持不变
- 仅对需要高级配置的用户可见
技术深度解析
SessionState作为执行环境容器,其设计体现了几个重要架构原则:
- 依赖注入:通过外部传入配置,避免硬依赖
- 单一职责:SessionState专注配置管理,不涉及执行逻辑
- 开放封闭:通过扩展点支持未来新增配置项
这种设计使得Ballista执行器可以:
- 在K8s环境中使用自定义对象存储
- 支持用户定义的UDF函数
- 灵活调整内存和并发参数
- 集成特殊的数据编码格式
总结
通过引入SessionState作为执行器配置的核心机制,Ballista在保持易用性的同时获得了企业级所需的配置灵活性。这一改进不仅解决了当前的技术债务,还为未来的功能扩展奠定了坚实基础,使Ballista能够更好地适应多样化的数据处理场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217