Data & AI Meetup 现代分布式查询引擎中的关键技术
在往期 Data & AI Meetup 中，我们从宏观角度分享了现代分布式查询引擎中向量化技术发展的背景、原理和趋势，收到了很多技术同学的积极反馈。本期，我们邀请了来自 Intel 和 Kyligence 的资深研发同学，为大家进一步分享现代分布式查询引擎中的若干关键技术，话题覆盖了查询优化器、执行引擎 Runtime、列式 Shuffle 等多方面的底层知识。
活动议程
19:00-19:10： 社区动态
19:10-19:50： ClickHouse 查询引擎源码解析｜刘能
19:50-20:30： 基于 Apache Arrow 的 ColumnarShuffle 的实现｜杨宾伟
20:30-20:45： Q&A
演讲概要
Talk 1. ClickHouse 查询引擎源码解析｜刘能，Kyligence 高级软件工程师
- 查询计划框架分析
- 过滤算子原理及性能比较
- 聚合算子的实现原理分析
Talk 2. 基于 Apache Arrow 的 ColumnarShuffle 的实现｜杨宾伟，Intel 研发工程师，Gazelle 团队负责人
- ColumnarShuffle 在 Gazelle 中的实现
- ColumnarShuffle 的测试性能、瓶颈和热点
- 未来的优化
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