BlazingSQL GPU加速SQL引擎

程序名称：BlazingSQL

授权协议: Apache

操作系统: 跨平台

开发语言: Python

BlazingSQL 介绍

Blazingsql是RAPIDS生态系统的GPU加速sql引擎，现在在 Apache 2.0 许可下 100％ 开源！

包含一组软件库（BlazingSQL、cuDF、cuML、cuGraph），用来在
GPU 上执行端到端的数据科学计算和分析管道。

Blazingsql是一个基于RAPIDS生态系统构建的GPU加速sql引擎。 RAPIDS基于Apache
Arrow柱状内存格式，cuDF是一个GPU
DataFrame库，用于加载、连接、聚合、过滤和操作数据。

Blazingsql是cuDF的sql接口，具有支持大规模数据科学工作流和企业数据集的各种功能。

主要特性：

• 查询外部存储数据 - 单行代码可以注册远程存储解决方案，例如Amazon S3。
• 简单的sql - 非常容易使用，运行SQL查询，结果是GPU DataFrames（GDF）。
• 互操作性 - 任何RAPIDS库都可以立即访问GDF以获取数据科学工作负载。

示例代码：

CVS 读取：

from blazingsql import BlazingContext
bc = BlazingContext()

# Create Table from CSV
bc.create_table('taxi', '/blazingdb/data/taxi.csv', delimiter= ',', names = column_names)

# Query
result = bc.sql('SELECT count(*) FROM main.taxi GROUP BY year(key)').get()
result_gdf = result.columns

#Print GDF 
print(result_gdf)

JSON 处理：

from blazingsql import BlazingContext
import cudf

bc = BlazingContext()

# Load JSON into GPU DataFrame (GDF)
taxi_gdf = cudf.io.json.read_json('taxi.json')

# Create Table from GDF
bc.create_table('taxi', taxi_gdf)

# Query
result = bc.sql('SELECT count(*) FROM main.taxi GROUP BY year(key)').get()
result_gdf = result.columns

#Print GDF 
print(result_gdf)

BlazingSQL 官网

https://blazingsql.com/