> 本文整理自火山引擎云原生计算研发工程师王正和闵中元在本次 CommunityOverCode Asia 2023 数据湖专场中的《基于 Flink 构建实时数据湖的实践》主题演讲。 ***云原生大数据特惠专场:https://www.volcengine.... 通过流或批的方式写入到 Iceberg 中。Iceberg 本身也提供了几种 Action 进行数据维护,所以针对每张表都会有数据过期、快照过期、孤儿文件清理、小文件的合并等定时调度任务,这些 Action 在实践过程中对性能的提升有...
Krypton 的数据存放在了 Cloud Store 上,例如:HDFS、标准对象存储接口 S3 等;元数据也放在了外部的存储系统中,例如:ZK 及分布式 KV 等系统。3. **读写分离**1. Ingestion Server 负责数据的导入,Compaction Se... Krypton 的 Query Processor 采用了 MPP 的执行模式。3. 为了提供更好的数据可见性,我们支持了 Dirty Read 的功能,也就是 Data Server 可以直接访问 Ingestion Server 内存中的数据,提供毫秒级别的数据可见性。...
如果大家对其中的语言、工具包或框架产生了兴趣,一定要在日后的开发中尝试和掌握。## 内容前瞻1. 【Modern Android Development】讲述 Android 全新开发技术的由来和构成2. 【Android Studio】演示 Android 官方 IDE 的重要特性3. 【Android App Bundle】简要普及 Google 推崇的 App 新格式4. 【**Kotlin**】解读 Android 首推的开发语言的优点6. 【**Jetpack**】讲述 Android 持续更新的重大框架集合,并逐个演示重...
logs = hiveStatement.getQueryLog();```对于Log的获取获取也是调用FetchResult接口,通过不同的参数来区分是获取Log信息还是获取内容信息,所以Hive JDBC背后封装的调用Hive Server2的RPC接口的的流程是:![im... SparkSQL在企业中的使用比重越来越大,而有一个更好用的SQL服务器,则会大大提升使用效率和降低使用门槛,而SparkSQL在服务器这方面的能力显然不如Hive Server2提供的更加标准,所以各个企业均可基于自身情况,选择是否...
字节通过实践将 Streaming Warehouse 流式数仓和实时服务分析进行融合,Streaming Warehouse 做数据处理,实时服务分析做数据服务,两者结合可以解决三个问题:- Flink Table Store 解决数据和系统冗余问题 - 基... 数据有不同的入口和不同的处理方式,这种模式下做数据的端到端一致性挑战很大,成本非常高。 **实现流批一体后,通过自动调度资源,自动调度流式链路的数据处理流程,把链路中的数据流程通过中间表的事务写入,保证中...
恰好这个作业又使用了 Combine 算子,所以它整体的 Shuffle 量有所降低,从 300G 降低到了 68G。因为增大了这个 Chunk Size,也就是降低了这个作业的并发度,从而减小了整个 Shuffle 过程中的 IOPS,避免了长时间的 B... 读写过程、性能分析四个方面阐述 CSS 的设计与实现。## 基本思路Cloud Shuffle Service 的整体思路是 Push Based Shuffle,在 Shuffle Write 阶段,直接把相同 Partition 的数据通过网络写入到远端的一个 Buffer...
由于外部写入并不可控和技术栈上的原因,我们最终采用了 **Kafka Engine** 的方案,也就是 ClickHouse 内置消费者去消费 Kafka。整体的架构如图:![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp... 数据写入,这样的话就相当于一张表内部同时执行多个的 INSERT Query。**效果**:通过多线程实现多消费者同时消费写入表,写入性能达到接近于线性的提升。**问题三:出现故障无法保证数据完整性****挑战**:在主备...
## ByteHouse 作业执行流程ByteHouse 中的作业按照响应优先级分为 3 大类:Read query、Write query 和 Background 的作业。不同类型的作业,按照前面所述,可以运行同一个工作节点上,也可以分离开来。### 数据查询流程服务节点负责响应和接受用户查询请求,并调度到相应的计算组中去执行,并回传结果给服务节点。各个计算节点执行完子查询之后, 很多时候会有相应计算结果要集中处理,如果希望这一层有计算组的隔离,务节点的部分...
收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值,从其中提取商机并洞见未来,则成了现代企业和组织不可忽视的命题。 随着数据量级和复杂度的增大,数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时,传统... 其中包含了 1 个事实表 lineorder 和 4 个维度表 customer, part, dwdate 以及 supplier,每张维度表通过 Primary Key 和事实表进行关联。测试通过执行 13 条 SQL 进行查询,包含了多表关联,group by,复杂条件等多种...
logs = hiveStatement.getQueryLog(); ```Log获取也需调用FetchResult接口,通过不同的参数来区分获取Log信息还是获取内容信息,因此,Hive JDBC封装的调用Hive Server2 RPC接口流程是:![picture.image... SparkSQL在企业中的使用比重越来越大,而有一个更好用的SQL服务器,则会大大提升使用效率和降低使用门槛。目前,SparkSQL在服务器这方面的能力显然不如Hive Server2提供的更加标准,所以各个企业均可基于自身情况,选择...
数据源一般包括 Kafka 中的指标数据,以及 KV 数据库中的维度数据。业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 JOIN 产出这个宽表,但这种解决方案在实践中面临较多挑战,主要可分为以下两种情况:*... **Hudi MetaStore:** 是一个中心化的数据湖元数据管理系统。它基于 Timeline 乐观锁实现并发写控制,可以支持列级别的冲突检查。这在 Hudi 多流拼接方案中能够实现并发写入至关重要,更多细节可参考字节跳动数据湖团...
机器学习和大数据场景。目前中国区域内每天的任务数已经超过 150 万,每天的 Shuffle 读写数据量超过 500 PB。同时某些单个任务的 Shuffle 数据能够达到数百 TB 级别。与此同时作业量与 Shuffle 的数据量还在增长,相比去年,今年的天任务数增加了 50 万,总体数据量的增长超过了 200 PB,达到了 50% 的增长。Shuffle 是用户作业中会经常触发的功能,各种 ReduceByKey、groupByKey、Join、sortByKey 和 Repartition 的操作都会使用到...
Group 等不同级别的隔离能力,通过和 LAS 租户队列能力的结合,充分实现了资源隔离,确保了不同租户的 Spark 任务之间的资源公平分配。基于 Kyuubi,LAS 提供了简单易用的接口,用户可以通过 JDBC/ODBC 客户端或者 LAS Console 进行交互,可以轻松地在 LAS 上运行 Spark SQL 查询。为了能够适配更多类型的引擎(比如 Presto),LAS 在 Kyuubi 之外进行了深度的自研扩展,提供了统一 SQL 的能力(code name:ByteQuery),并在解析层完成了大量...