误入湾区 Apache DataFusion Meetup 后，我在国内搞了场新的 Meetup

6 月 24 日，我在北美湾区参与了一场线下的 Apache DataFusion 聚会活动。

其实我是 6 月 21 日才到的旧金山，6 月 18 日才发现湾区有这样一场线下活动。不过或许得益于我今年在 DataFusion 做过几次贡献，GreptimeDB 是 DataFusion 在行业顶级的应用标杆，会议组织方很干脆的就增加了一个 Speaker 席位，让我能够在聚会上做题为《Boosting a Time-Series Database With Apache DataFusion》的演讲。

会议风格

本次 Meetup 一共报名 80 人，实际到场超过 50 人，绝对算是小型 Meetup 里的大型聚会了。现场是一位联合主办人的办公室，堪堪容纳所有人或站或坐待在室内。

湾区 Meetup 场景实记

印象最深的是海外 Meetup 更加注重 Get Together，与国内 Meetup 基本是讲师从头讲到尾的风格有些差异。

一般来说，国内的 Meetup 一个主题可以讲 30-40 分钟，4-6 名讲师讲完一个下午也就结束了。往往参与者也不怎么听完主题，而是逮到相关的到场专家，或者听到感兴趣的主题以后，就拉着专家或讲师直接另开小会去了。

我刚报上名参加湾区 DataFusion Meetup 的时候，得到的消息是演讲时长为 15-20 分钟，临了又改成 12-15 分钟。一共六名讲师，从六点开讲，到七点半就完全讲完了。剩下的时间留给现场的观众自由交流，当然也有人拉着看对眼的与会者出去开小会，但是总体所有人都听完了所有主题，并且也还毫不疲倦。

这是国内不少活动最近有在参考的一个趋势。不管是年初 OSPO Summit 的 unconforence 环节，还是接下来几场 Apache 软件基金会的国内会议筹备的形式，都更加注重 Get Together（与会者自由交流），而不再是发布会形式的讲师从头讲到尾。

此外，海外的组织者对这样的小型聚会明显更有热情，他们有 lu.ma 和 meetup.com 等等丰富的宣传渠道，也乐于在湾区举办各种会议交流前沿进展。这点是国内近几年来声音比较弱的方面。

活动预告

在进入演讲内容回顾之前，先预告将在未来两周举办的两场 Apache 生态线下活动。

第一场

主题：Apache DataFusion Meetup Hangzhou

时间：7 月 21 日 14:30

地点：杭州市西湖区西溪路 569 号蚂蚁 A 空间 5 号楼 503 伴月山庄（Tips：访客请前往 2 号门访客中心入口- 之后到达 2 号楼大堂-相关人员带领上电梯过闸机- 到达 5 楼 503）

GreptimeDB 核心工程师，同时也是 DataFusion 社群 PMC 成员夏锐航将会做深入的技术分享；蚂蚁集团工程师刘家财和 eBay 刘昆工程师也将分享他们基于 DataFusion 构建出来的多样系统，参与 DataFusion 社群的故事，以及对 DataFusion 未来的看法。

第二场

主题：Apache OverCodeCommunity Asia 2024

时间：7 月 26 - 28 日

地点：浙江省杭州市

Apache 软件基金会年度活动 Community Over Code Asia 2024 今年将在杭州举办。我（tison）将作为 Community 分会场的出品人参与活动并做演讲。GreptimeDB 的核心工程师，同时也是 OpenDAL 社群 Committer 的徐文康也将在 IoT 分会场上做技术分享。GreptimeDB 在现场开源集市另有开源小摊，我会全程在场（たぶん）。

演讲内容

聚会上一共有八名讲师做了六个主题演讲，分别是：

LanceDB 的 CEO Chang She 分享了他们利用 DataFusion 实现向量计算的实践；
Cube.js 的 CTO Pavel Tiuvov 分享了基于 DataFusion 实现的查询缓存层；
DataFusion 的现任 PMC Chair Andrew Lamb 介绍了社群发展的近况和未来展望；
Denormalized 的创始人 Matt Green 分享了使用 DataFusion 实现流计算引擎的实践；
DataFusion 的原作者 Andy Grove 和他的同事分享了在 Apple 实现了 DataFusion Comet 做 Spark 查询加速实践；
我介绍了 GreptimeDB 使用 DataFusion 和整个 FADOP 技术栈快速实现了一个高完成度的时序数据库的实践。

出于演讲时间限制，我的核心内容浓缩在了 GreptimeDB 如何使用和定制化 DataFusion 的实现上：

每位分享嘉宾介绍的实践，都包含了在 DataFusion 这个执行引擎库之上实现的一个分布式计算框架。虽然 DataFusion 自己有一个子项目 Ballista 某种程度完成了这项任务，但是无论是成熟度还是它为大数据生态做的许多特化设计，都不适合上面这些使用场景的具体需求。

tison 演讲照片

GreptimeDB 从入口处直接重新实现的整套 PromQL 查询支持。DataFusion 主要支持的是 SQL 查询的解析、优化和执行，但是 GreptimeDB 为兼容 Prometheus 的生态，借助 DataFusion 封装的框架，将 PromQL 当做一种新的方言，通过实现 DataFusion 高度插件化的接口集成到了 DataFusion 的执行引擎当中。

值得一提的是，GreptimeDB 将 promql-parser 完全开源之后，已经成为所有想要实现 Prometheus 接口的 Rust 项目的统一选择。

GreptimeDB 实现了超过 80% 的 PromQL 接口

另一项 GreptimeDB 突出的技术实现，是核心工程师钟镇炽主导开发的一个高度可扩展的索引框架。GreptimeDB 在此之上实现了 MinMax 索引和倒排索引的能力，并将在 0.9 版本里推出针对文本列的全文索引。我们计划将这一框架回馈给 DataFusion 上游，共同演进丰富查询引擎的共享代码。

GreptimeDB 强大的索引框架

演讲之初，我介绍了 GreptimeDB 在时序数据领域上的关键理念创新：时序数据不仅仅是指标（Metrics），同样带有时间戳和上下文信息的数据，例如事件（Events）、日志（Logs）和追踪（Traces），都可以统一在一个时序数据库下进行处理。不仅能够同时优化负载和性能，降低成本，还能通过联合分析获得更加丰富的数据洞察。

最后，我实际超时了大概两分钟介绍了 GreptimeDB 得以快速实现一个高完成度时序数据库所依赖的技术栈：

统一 MELT 的时序数据处理

FADOP Data Infra 技术栈

其中 FAD 都是原先 Apache Arrow 项目群的项目，分别是：

Apache Arrow
Apache Arrow Flight
Apache (Arrow) DataFusion

P 对应的是 Apache Parquet 项目，实际上大量的 Parquet 实现包括 Rust 实现，都包含在 Arrow 项目仓库里。

O 对应的是 Apache OpenDAL 项目。这是由来自 Databend 的工程师漩涡实现的统一数据访问层。接上它，你的项目就可以无痛对接上百个存储后端，包括几乎所有主流云厂商的对象存储服务，都可以用统一的 API 进行读写：用过的都说好。

社群发展

其他讲师大体也介绍了如何应用 DataFusion 的故事，而 DataFusion PMC Chair Andrew Lamb 则站在社群角度分享了 DataFusion 过去一年的进展，包括：

超过 1000 个项目使用 DataFusion 构建自己的软件；
正式从 Apache Arrow 的一个子项目，成为 Apache 软件基金会的顶级项目；
遍布全球的用户会议，包括上面提到的杭州 Meetup 活动；
在 SIGMOD 2024 上发布了 DataFusion 的主题论文；
全球开发者合作实现的若干项功能，例如查询优化加速、索引加速和内存占用改进等等，其中不少功能是由中国开发者主导或参与实现的。

FADOP Data Infra 技术栈

我在今年开始给 DataFusion 做一些实际的贡献，在此过程中深刻感受到了 Andrew Lamb 的热情和生产力。虽然他经常过分乐观的合并别人贡献的代码，导致一些回退（regression）跟接口需要重新适配，但是他 10x 甚至 100x 的生产力能够快速再次解决这些问题。我想这才是在开源社群协同当中真正 distinguished 的能力。正如 Linus 一样，他未必要独立写出 90% 的代码来推动项目前进，而是能每天合并来自全球各地的数十个 pull request 并保证它们相互之间没有实际冲突，也不会导致回退。

对于 DataFusion 这个项目，我的看法与其官方描述一致：

DataFusion is great for building projects such as domain specific query engines, new database platforms and data pipelines, query languages and more. It lets you start quickly from a fully working engine, and then customize those features specific to your use.

它有抽象层级非常高的 SQL 和 DataFrame 接口，能让你直接获得查询计算能力；对于数据库或其他查询系统而言，它也提供了高度可定制化的框架抽象。从纯粹技术理论上说，针对一个特定的数据系统，定制一个查询引擎总是能有最高的优化上限。但是很多时候，这未必是你的系统最核心的竞争力。

因此，就像 GreptimeDB 采用 DataFusion 的历史一样，我们发现这个软件库是一个很好的起点，扩展定制的旅程也很流畅。绝大部分情况下，我们对查询优化的投入程度和生产力是不如 DataFusion 上游的，我们会将这些时间和精力更多放在 GreptimeDB 作为一个统一时序数据库的业务逻辑实现，用户体验优化，以及从云到端的协同方案落地上。或许在未来的某一天，使用 DataFusion 的项目团队拥有足够多的开发者，能够针对自己的系统设计实现一个更加优秀的查询引擎；但是更有可能的是，终其软件一生，DataFusion 都是那个更好的框架和库实现。