對于大數(shù)據(jù)引擎的性能優(yōu)化，以下選項都是有效的方法：

A: 計算引擎的任務調(diào)度時，盡量本地化計算，減少數(shù)據(jù)網(wǎng)絡輸出。
- 本地化計算（Data Locality）是大數(shù)據(jù)處理中非常重要的優(yōu)化手段。通過在數(shù)據(jù)所在節(jié)點執(zhí)行計算，減少網(wǎng)絡傳輸，可以顯著提升性能，降低延遲和網(wǎng)絡資源的消耗。

B: 數(shù)據(jù)以流的方式在不同stage傳輸，減少物化到磁盤。
- 通過數(shù)據(jù)流式傳輸，可以減少數(shù)據(jù)在不同計算階段之間的物化（即寫入磁盤并讀?。瑥亩档虸/O開銷，提高性能。這種方式在流處理框架中尤為常見。

C: 采取數(shù)據(jù)列式存儲，包括輕量級壓縮數(shù)據(jù)、延遲解壓、向量化引擎技術。
- 列式存儲在大數(shù)據(jù)分析中非常有效，因為它允許對列進行高效的壓縮和解壓縮。延遲解壓和向量化引擎技術可以進一步提升查詢性能，特別是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時。

D: MPP架構采取細粒度容錯，解決落后節(jié)點影響整個查詢性能。
- 在大規(guī)模并行處理（MPP）架構中，細粒度容錯可以提高系統(tǒng)的魯棒性和性能。通過快速識別和處理落后節(jié)點，可以避免這些節(jié)點拖慢整個查詢的執(zhí)行速度。

綜上所述，A、B、C、D都是大數(shù)據(jù)引擎性能優(yōu)化的有效手段。選擇這些策略可以幫助提高系統(tǒng)的整體效率和響應速度。