BlazingSQL 现在开源了，GPU 加速的 SQL 引擎！

BlazingSQL 是 RAPIDS 生态系统的 GPU 加速 SQL 引擎，BlazingSQL 为各种 ETL 大数据集提供 SQL 接口，并且完全运行在 GPU 之上。其前身是 BlazingDB。现在在 Apache 2.0 许可下 100％ 开源！

RAPIDS 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 BlazingContextbc = BlazingContext()# Create Table from CSVbc.create_table('taxi', '/blazingdb/data/taxi.csv', delimiter= ',', names = column_names)# Queryresult = bc.sql('SELECT count(*) FROM main.taxi GROUP BY year(key)').get()result_gdf = result.columns#Print GDFprint(result_gdf)JSON 处理：

from blazingsql import BlazingContextimport cudfbc = BlazingContext()# Load JSON into GPU DataFrame (GDF)taxi_gdf = cudf.io.json.read_json('taxi.json')# Create Table from GDFbc.create_table('taxi', taxi_gdf)# Queryresult = bc.sql('SELECT count(*) FROM main.taxi GROUP BY year(key)').get()result_gdf = result.columns#Print GDFprint(result_gdf)软件网址请点击“查看原文”