Data Server 负责 Query Plan 的执行。Krypton 的 Query Processor 采用了 MPP 的执行模式。 - 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... BitMap Index:可以根据等值的 Predicates 快速过滤出行号。1. Skip Index:可以在一个 Data Page 内部快速定位数据的位置。## Nested Type Handling在复合数据类型的处理上,Krypton 与 Dremel 不同,Dremel ...
而SparkSQL又是使用Spark组件中最为常用的一种方式。 相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API,SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理,极大提升了易用度。但是相比Hive等引擎来说,... ResultSet rs = hiveStatement.executeQuery(sql);while (rs.next()) { // }```即Hive JDBC实现next方法是通过返回的List是否为空来退出while循环。# 构建SparkSQL服务器介绍完前面的JDBC接口知识与H...
而SparkSQL又是使用Spark组件中最为常用的一种方式。 相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API,SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理,极大提升了易用度。但是相比Hive等引擎来... ResultSet rs = hiveStatement.executeQuery(sql); while (rs.next()) { // } ```即Hive JDBC实现next方法是通过返回的List是否为空来退出while循环。 ...
整个链路包括了:DSL到sql转化、后端查询结果缓存处理、查询结果的加工计算、前端查询接口的组装和数据渲染。2. **实现复杂:** 实验指标有多种算子,在查询引擎侧中都有一套定制SQL,通过DSL将算子转换成SQL。这是Da... FROM rangers.tob_apps_all et WHERE tea_app_id = 249532 AND ((event = 'purchase')) AND (event_date >= '2021-05-10' ...
> Android 诞生已久,其开发方式保持着高频更迭,相较于早期的开发方式已大不相同,尤其是近几年 Google 热切推崇的 MAD 开发技术。> > **其实很多开发者已经有意或无意地正在使用这门技术,借着 2023 开年探讨技术趋... 其中的登录请求必须明确写在非 UI 线程中。```javavoid login(String username, String token) { String jsonBody = "{ username: \"$username\", token: \"$token\"}"; Executors.newSingleThread...
Data Server 负责 Query Plan 的执行。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... BitMap Index:可以根据等值的 Predicates 快速过滤出行号。5. Skip Index:可以在一个 Data Page 内部快速定位数据的位置。 **资源隔离Nested Type Handling**在复合数据类型的处理上,Krypton 与...
**QueryPlan**在 Analyze 之后则是利用 Analyze 出的数据结构构建初始的查询计划。QueryPlan 是在社区的 QueryPlanStep 基础上改进而来,一方面增加了序列化/反序列化方法,为了计划下发执行基于 QueryPlan 并非... 我们实现了三种改写框架,用于处理不同的场景:* **基于 visitor 的改写框架:**可以 Top-Down,也可以 Botton-Up 的 方式对一个 QueryPlan 做改写,它比较适合于带有上下文依赖的优化规则,例如 PredicatePushDown...
用户通过 Client 提交一个 Query,先经过 Gateway 的 SQL 解析和优化过程,生成作业的执行计划,再提交给 Flink Session Cluster 的 JobManager,JobManager 的 Dispatcher 组件会创建一个对应的 JobMaster,并根据特定... Executor 优化**Classloader 复用优化**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8a06973fa2534da58e83cf72b1b2fec0~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6...
上述方式带来的问题是显而易见的:- 由于每次读取的都是这个 Shuffle 文件的 1/R,通常情况下这个数据量是非常非常小的,大概是 KB 级别(从几百 KB 到几 KB 不等),这样会给磁盘(尤其是 HDD )带来大量随机的读请求... 然后把 Worker 和 Shuffle 以及每个 Partition 的对应关系通知到 Executor - ClusterName + ZK:通过配置的 ClusterName 在 ZK 中寻找对应的 Workerlist - **CSS** **ShuffleClient**:Writer 和 Read 的集合...
其中Driver负责管理Executor及其内部的Task,整个SQL的解析过程也都在Driver中完成。Spark会将解析后的执行计划拆分成多个Task,并调度到Executor上进行实际计算,多个Task并行执行。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4d6755553e794f86923ffc819ad20539~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926045&x-signature=1adUa8GQAdCoUfSZIFlcfiNDlFc%3D)...
```使用的方式来说,以 `Activity` 为单位进行注册和注销截屏 ScreenCaptureCallback。并且建议在 onStart() 里注册、onStop() 里注销。``` class ScreenShotActivity : AppCompatActivity() { private ... registerScreenCaptureCallback(mainExecutor, screenCaptureCallback) } override fun onStop() { super.onStop() unregisterScreenCaptureCallback(screenCaptur...
解决办法是需要把所有节点的数据进行重新分区并组合。下文将详细介绍字节跳动在 Spark Shuffle 云原生化方向的大规模演进实践。### **Spark** **Shuffle 原理介绍**![picture.image](https://p6-volc-communi... 完成了从之前 Yarn Node Manager 模式下的 Yarn Auxiliary Service 迁移至 Kubernetes DaemonSet 部署模方式的适配工作,并开始对 Shuffle 作业的迁移工作。历时两年,在 2023 年顺利将所有大数据应用包括 Spark 应用...
整个链路包括了:DSL到sql转化、后端查询结果缓存处理、查询结果的加工计算、前端查询接口的组装和数据渲染。**②** 实现复杂:实验指标有多种算子,在查询引擎侧中都有一套定制SQL,通过DSL将算子转换成SQL。这是Da... FROM rangers.tob_apps_all et WHERE tea_app_id = 249532 AND ((event = 'purchase')) AND (event_date >= '2021-05-10' AND event_date <= '2021-05-19' ...