Rust在大数据领域的潜力 | AI生成和翻译
Rust 适用于大数据领域 (#rust2018)
作者： Andy Grove
发布日期： 2018年1月28日
这篇博客文章是作者参与 “#rust2018” 倡议撰写的前瞻性文章，分享了他对 Rust 在未来一年中发展前景的展望。一直使用 Apache Spark 构建分布式数据处理系统的开发者 Andy Grove 认为，由于 Rust 在内存安全、性能和可预测性方面的核心优势，它具备颠覆大数据处理的巨大潜力——同时避免了 Java 等语言中常见的垃圾回收或运行时开销问题。
Rust 在大数据领域的关键优势
Grove 首先回顾了他接触 Rust 的经历：几年前经同事介绍接触这门语言，在参加 2016 年 RustConf 大会后便深深入迷。他称赞 Rust 既能消除缓冲区溢出等常见安全漏洞，又能提供媲美 C 语言的速度。在服务端开发方面，他重点介绍了 futures 和 tokio 等用于构建可扩展异步应用的库。但他真正的热情在于大数据领域，Rust 有望解决现有工具的痛点。
在日常工作中，Grove 使用 Apache Spark——这个最初只是简单学术项目、通过卓越工程修复实现规模化的框架，已成为分布式数据处理的首选方案。早期 Spark 存在以下问题：
- Java 序列化开销：节点间的数据混洗速度缓慢且内存密集。
- 垃圾回收暂停：导致性能不可预测，引发需要不断调优的“内存不足”错误。
Spark 的“钨丝计划”（约 2014 年启动）通过以下方式缓解了这些问题：
- 以二进制格式（如 Parquet 列式存储）在堆外存储数据以绕过垃圾回收。
- 使用全阶段代码生成技术通过字节码优化 CPU 执行。
这些改进使得瓶颈从 JVM 特性转向原始 CPU 限制，证明了性能提升源自底层效率而非高层抽象。
Grove 提出大胆假设：如果 Spark 从最初就使用 Rust 构建，即便是基础实现也能直接实现卓越的性能与可靠性。Rust 的所有权模型可在无需垃圾回收的情况下确保内存安全，避免序列化膨胀和异常暂停。不再需要调整 JVM 参数——只需稳定快速执行。他认为这是 Rust 超越 Spark 等现有方案的“独特机遇”，特别是在数据量激增的时代。
DataFusion 项目
为践行这一愿景，Grove 启动了 DataFusion——一个用 Rust 开发的开源查询引擎原型。截至本文撰写时（2018 年初），该项目处于测试阶段，但已演示以下功能：
- DataFrame API：用于加载 Parquet 文件并执行过滤、连接和聚合等操作（示例：parquet_dataframe.rs）。
- SQL API：用于对相同数据进行声明式查询（示例：parquet_sql.rs）。
他计划在 2018 年利用业余时间持续开发，以提升 Rust 技能并构建实用工具。欢迎社区参与贡献，项目地址：github.com/apache/arrow-datafusion。
后续进展（截至 2024 年 5 月）
文章附带了回顾性补注，重点列出 DataFusion 的发展历程：
- 2019 年 2 月捐赠给 Apache Arrow。
- 2019 年 7 月发布分布式执行层 Ballista：Ballista 发布公告。
- 2020 年 2 月自出版著作《查询引擎工作原理》，解析 DataFusion/Ballista 内部机制：Leanpub 链接。
- 2021 年 4 月将 Ballista 捐赠给 Apache Arrow。
- 2024 年 3 月苹果公司捐赠 DataFusion Comet，通过基于 Rust 的加速增强 Spark：Arrow 博客 与 GitHub。
- 2024 年 4 月 Grove 加入苹果公司参与 Comet 开发。
- 2024 年 5 月 DataFusion 晋升为 Apache 顶级项目：Arrow 博客。
Grove 最后鼓励读者通过其著作深入了解查询引擎，并强调 Rust 将成为数据密集型应用的变革性力量。