阿里云api服务器

> 记者 | 码农财经数据组

发布时间 | 2025-11-04

【核心提示】

过去48小时，国内两条看似低调的技术动态，正在悄悄改写大数据基础设施的性价比曲线：

1. Apache Spark 3.5.3在Google Cloud Dataproc Serverless完成全球首批灰度升级；

2. 工信部毫秒用算网络建设指南正式下发，要求2027年城市内算力节点间单向时延≤5ms。

一边是让分布式训练开箱即用的引擎升级，一边是给数据搬运铺上高铁专线。当算力、网络、框架同时刷新，大数据的下一程，会把谁甩在身后？

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一、Spark 3.5.3上线云侧：DeepSpeed一键并发，训练成本砍30%

11月3日凌晨，Google Cloud在release notes中确认：Dataproc Serverless 2.3 runtime全面推送Spark 3.5.3。这是3.5.x家族首次在Serverless形态下量产，意味着开发者无需再自己攒集群，就能把单机PyTorch代码直接并发到千核规模。

技术亮点拆开看：

- DeepSpeed Distributor原生内置——以前做千亿参数模型预训练，得先写一堆`deepspeed --num_gpus`脚本；现在`spark-submit --package deepspeed`一条命令，自动把参数面、数据面、梯度同步面全部切好。Google内部压测显示，同样128张A100跑GPT-3 1.3B，训练时长从38h降到26h，成本直接打7折。

- Watermark Propagation——流计算里去重+窗口的老大难问题，Spark 3.5把watermark做成可传递的算子属性。实测在每秒300万条日志去重场景，内存占用下降42%，CPU降28%。

- MLv2 on Spark Connect正式GA——Python、Scala、Go三端统一，远程提交模型任务就像连数据库。对于被PySpark本地环境折磨过的算法同学，再也不用`pip install pyspark==xxx`整半天，直接`pip install spark-connect`即可。

一句话总结：Spark 3.5.3把分布式训练从运维技能降级成API调用，大数据工程师也能优雅地玩大模型。

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二、毫秒算网施工图曝光：城域5ms、区域20ms，数据搬得比鼠标还快

10月31日，工信部《算力基础设施高质量发展行动计划》更新条文，首次给出毫秒用算网络硬指标：

- 2025年底，直辖市、计划单列市、省会城市实现<5ms算力时延圈；

- 2027年底，所有地级市<10ms，县域节点<20ms；

- 800G、CPO（共封装光学）被列为城域骨干网必选技术。

为什么说大数据玩家必须盯这条？因为网络时延每降1ms，数据并行作业效率可提升2%—4%。

以中国信通院给出的1085万标准机架、1680EB存力为基数，当单向时延从20ms压到5ms，相当于把跨省数据搬运的等待时间砍掉75%，整个集群的GPU空转周期直接换算成成本节省——按每kWh 0.8元、单卡功耗400W计算，全国一年可省电费约36亿元。

更直观的生活比喻：

> 过去做一份PB级日志关联分析，就像从北京寄快递到广州，再等回执；

毫秒算网建好后，数据搬得比你在公司内网拖文件还快，分析思路可以即想即跑。

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三、两条新闻一交汇，孕育出三大潜力股技术

1. 算网一体调度器（Scheduler 2.0）

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Spark 3.5已支持跨集群Spark Connect，下层再叠加5ms低时延网络，就能做多活数据中心统一调度。未来写代码时，只需声明`--conf spark.datacenter=chengdu`, 框架自动把任务扔到延迟最低、电价最便宜的节点。——谁先做出开源版本，谁就是下一个Kubernetes级风口。

2. 高并发Data Lakehouse

毫秒网络让把湖放在对象存储不再怕延迟。Spark 3.5.3对Delta Lake 3.2的兼容性进一步增强，结合Google Cloud刚刚开放的Managed Lustre ↔ OLM双向迁移，冷热数据可以秒级互跳。预计明年会有国内云厂商跟进湖仓+光网络一体化机型，批量替代线下Hadoop。

3. 实时增量预训练

大模型最怕数据截止。DeepSpeed Distributor把参数服务器和Spark SQL拼在一起后，业务库一产生新语料，就能以微批方式追加训练，不用重新跑全量。5ms网络保证梯度同步不拖后腿——模型日更甚至小时更即将成为标配。

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四、落地路线图：码农该怎么下手？

时间窗口 行动要点 推荐工具/版本

2025Q4 把现有ETL作业升级到Spark 3.5.3，验证DeepSpeed分布式训练 Dataproc Serverless 2.3 / EMR 6.15

2026Q1 在云侧试用800G网络实例，测试<5ms延迟对Shuffle的提升 阿里云eRDMA、腾讯云TSE-CUDA

2026Q2 评估Delta Lake 3.2+Lakehouse Federation，做冷热分层 OSS + Managed Lustre / JuiceFS

2026Q3 把增量预训练并入MLOps流水线，实现天级模型热更新 Spark Connect + MLflow 3.0

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五、风险提示：别被三件套坑了

1. Serverless不等于0运维：Spark 3.5.3虽然隐藏了集群，但watermark、checkpoint还是得上OSS/HDFS，存储费用要重新估算。

2. 800G端口贵到哭：单端口采购价约6万元，谁先上谁亏钱，建议等运营商2026年集采降价再批量接入。

3. DeepSpeed内存占得猛：1.3B参数模型+Zero-3优化，单卡仍需28GB显存，A100 40GB只能跑单任务，别盲目减配。

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六、结语：大数据进入硬件红利第二曲线

过去十年，大数据靠Google三驾马车软件红利起家；未来五年，框架+网络+算力三箭齐发，把边际成本继续往下按。Spark 3.5.3和毫秒算网只是第一声发令枪，谁先把自己的代码搬进5ms圈，谁就提前拿到下一轮融资的船票。

> 码农们，升级pip，换条光纤，下一波数据巨浪正在路上。

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参考文献与备注

财新网《构建中国式现代化产业体系：自立自强何处发力？》，2025-11-01

Microsoft Learn《Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.5 正式可用》，2025-10-21

Apache Spark Official Release Notes 3.5.0

Google Cloud Release Notes，2025-10-13更新，Dataproc Serverless runtime 2.3升级至Spark 3.5.3

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