> 本文整理自字节跳动基础架构工程师何润康在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。Flink OLAP 是数据仓库系统的重要应用,支持复杂的分析型查询,广泛应用于数据分析、商业决策等场景。本次分享将围绕字节... 最终在存储层做 TopN 计算,从而大幅降低从存储读取的数据量。经过优化后,读取数据量降低了 99.9%,业务 Query 的 Latency 降低了 90.4%。 除此之外,也支持了包括 Aggregate、Filter、Limit 等更多的算子下推。![...
并且最终由 Dispatcher 推给 Client。### **挑战**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/81a6dcd09bfd49c9b4c64ec0d151323b~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962895&x-signature=78iXf8brMWedb%2FpcT5TJXeukUNg%3D)Flink OLAP 在发展期间也遇到了很多挑战。不同于流式计算任务,OLAP 任务大部分都是秒级、毫秒级的小作业,具有 QPS 高、时延小的特...
Client 端会向 Flink Gateway 发起读取结果数据请求,Gateway 再向 Flink 集群读取结果数据,所有结果数据返回给 Client 后作业就完成了整个 AP 计算流程。![2.jpeg](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/bcd63bb9b06f482babd115a7861ee3ad~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)Flink 是流批一体的计算引擎,在业界通常作为流式计算引擎。在 OLAP 计算引擎的选型上,我们主要考虑和对比了 Flink 与 Presto。首先从架构上看...
不少企业开始引入OLAP引擎,以提升对营销活动的数据实时查询和相应效果,提升精准投放表现。OLAP引擎的特点在于能处理大规模的数据集,并快速地提供多维度的数据分析的结果。 **ByteHouse则是火山引擎推出... 得到一个中间结果 * 最终的中间结果只需要简单的进行bitmap or计算即可 对于这个设计,BitEngine需要保证数据的读取和计算是严格按照区间进行。BitEngine在数据读取时会为每一个文件构建一个读任...
Flink OLAP 是数据仓库系统的重要应用,支持复杂的分析型查询,广泛应用于数据分析、商业决策等场景。本次分享将围绕字节 Flink OLAP 整体介绍、查询优化、集群运维和稳定性建设、收益以及未来规划五个方面展开介绍。... 最终在存储层做 TopN 计算,从而大幅降低从存储读取的数据量。经过优化后,读取数据量降低了 99.9%,业务 Query 的 Latency 降低了 90.4%。除此之外,也支持了包括 Aggregate、Filter、Limit 等更多的算子下推。...
读取结果数据,所有结果数据返回给 Client 后作业就完成了整个 AP 计算流程。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/534c5a0d716e495c82d830dba038b644~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962859&x-signature=2c9LFWgu4j2SsWdprVOC6KeYRWY%3D) Flink 是流批一体的计算引擎,在业界通常作为流式计算引擎。在 OLAP 计算引擎的选型上,...
详细解读OLAP引擎如何建设高性能的向量检索能力,并最终通过开源软件VectorDBBench测试工具,在 cohere 1M 标准测试数据集上,recall 98 的情况下,QPS性能已可以超过专用向量数据库(如milvus)。# 向量检索现状分析... 由于每次查询要把聚类中心里面所有的向量都遍历一遍,所以它的查询速度受维度信息影响较大且高精度查询计算量比较大,计算开销大。这类索引通常还会结合一些量化算法来使用,包括 SQ、PQ等。- 第四种是Graph-based...
对OLAP引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。ClickHouse以快速处理数据而著名,但其查询优化器在处理多表查询和高维度数据时却显得力不从心。为了解决这一问题,火山引擎ByteHouse自研并推出了一款全新的查询优化器... query plan 经过一定的优化生成最好的计划,将分布式计划切成 plansegment 去下发执行。 紫色部分就是从 0 到 1 全部重新实现的优化器相关的模块。SQL 字符串经过Parser,再经过自研的优化器,最终会下发q...
ByteHouse 是一款云原生数据仓库,为用户提供极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。ByteHouse源于字节跳动内部实践,本篇内容将聚焦OLAP引擎技术和落地经验,从广告营销场景出发,讲解ByteHouse 加速... 那么当用户通过组合标签(tag) 过滤人群时,几乎所有的行都需要被扫描, 使得性能开销随着标签和用户的增长越来越大。 当数据以标签作为主体时,有两个比较大的改动:**●**其一,只有跟人群相关的维度会被保...
介绍了字节跳动为应对业务场景而构建的具有高数据新鲜度和强数据一致性的 HTAP 系统。**- ByteHTAP 采用独立引擎和共享存储架构,它的模块化系统设计充分利用了字节跳动现有的 OLTP 系统和 OLAP 系统。 - Byt... 2. **查询执行优化。** 支持 ClassLoader 复用和跨作业的 Codegen Cache,降低执行阶段 CPU 使用率和 Meta Space 占用;实现 Runtime Filter 优化 Join 计算性能;异步数据读取和并发度优化等。 3. **资源管理** **...
将基准查询从复杂的 Ad-hoc 查询改成了结构更加固定的 OLAP 查询,从而主要用于模拟测试 OLAP 引擎和轻量数仓场景下的查询性能。由于 SSB 基准测试较为中立,并贴近现实的商业场景,因此在学界及工业界有广泛的应用。SSB 基准测试中对应的表结构如下所示,可以看到 SSB 主要采用星型模型,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...
营销实时监控也成为企业提升运营效率的重要手段。在数字化营销中,数据是进行实时分析和监控的基础。企业需要建立符合自身需求的数据平台,整合和分析来自不同渠道的数据,以提供更加准确和及时的决策支持,实现更好效果。 在数据平台建设中,不少企业开始引入OLAP引擎,以提升对营销活动的数据实时查询和相应效果。OLAP引擎的特点在于能处理大规模的数据集,并快速地提供多维度的数据分析的结果。 ByteHouse则是火山引擎推...
由于此类查询是实时场景,查询性能变得非常关键, 通常一次查询在分钟级,耗时较长,无法满足分析师需求。这篇文章中,我们将会分享人群圈选查询在实时分析OLAP场景下的解决思路,同时介绍如何利用ByteHouse来加速此... 那么当用户通过组合标签(tag) 过滤人群时,几乎所有的行都需要被扫描, 使得性能开销随着标签和用户的增长越来越大。当数据以标签作为主体时,有两个比较大的改动:* 其一,只有跟人群相关的维度会被保留,其他...