对于ClickHouse复杂查询的实现,我们采用了分Stage的执行方式,来替换掉目前ClickHouse的两阶段执行方式。类似于其他的分布式数据库引擎,例如Presto等,会将一个复杂的Query按数据交换情况切分成多个 Stage,各Stage之... 对于单个Stage执行,继续复用ClickHouse目前底层的执行方式。开发上按照不同功能切分不同模块。各个模块预定接口,减少彼此的依赖与耦合。即使模块发生变动或内部逻辑调整,也不会影响其他模块。其次,对模块采用插件架...
能明显感觉到功能的开发依赖和需要考虑的东西越来越多。 下面简单罗列了功能模块与系统熵递增的关系。可以看出从最初的编程实验,到后边的可视化与多连接实验,又到后边的父子实验、push实验,再到最后的内... 微服务以及各种领域模型等,它们都代表了针对系统复杂性的不同应对策略。正如John Ousterhout教授在他的著作《A Philosophy of Software Design》中所强调的,复杂性可以定义为那些使得软件变得难以理解和修改的因素...
存在基于主键/外建的 join。在写方面需支持以下能力:基于主键的 upsert;针对部分 cell 的插入与更新;针对行/列/cell 的删除;基于外键的 upsert。在这样的背景下,我们了解 Hudi 在机器学习离线数据流中的若干应用场景。# 2. 离线样本存储与迭代我们希望设计的样本离线存储方案能够适用于多种场景,主要包含以下三类情况。第一,模型的重新训练,回放流式训练的过程,迭代/纠偏模型等等。第二,样本的数据迭代,增加修改或者...
它能做非常好的多表关联。- 再次,它也像 Druid 一样,有预聚合表引擎,能方便快速地实现数据的聚合。- 最后,它也像 Kylin 一样有物化视图的能力,能够实现查询改写,通过预计算来提高查询 QPS 。因此,Doris 是... 所以现在很多 OLAP 引擎都支持部分列更新的能力,支持多流 Upsert。我们也是基于原来的 unique key 表引擎实现了部分列更新的能力。具体能力如下图右侧所示,有两个 Stream,它的主键就是K1、K2,数据也有可能是乱序...
来看一下字节跳动对数据湖的解读。我们是结合字节的业务场景来解读的。通过实践总结, **我们发现数据湖需要具备六大能力:**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e18a22a3c4084b0b898aa1ba3bdb59fd~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703654&x-signature=MOYzXem7ZSlNEf5THu%2BOnzRj1yo%3D)**第一是高效的并发更新能力。**因为它能够改变我们在...
明细模型适用于日志数据分析等场景,支持追加新数据,不支持修改历史数据。 2.1 适用场景分析原始数据,例如原始日志、原始操作记录等。 查询方式灵活,不需要局限于预聚合的分析方式。 导入日志数据或者时序数据,主... 4 更新模型建表时,支持定义主键和指标列,查询时返回主键相同的一组数据中的最新数据。相对于明细模型,更新模型简化了数据导入流程,能够更好地支撑实时和频繁更新的场景。 4.1 适用场景实时和频繁更新的业务场景,...
一次写入过程对应时间线中的一个 commit,记录本次写入修改的文件。相较于传统数仓,Hudi 要求每条记录必须有唯一的主键,并且同分区内,相同主键只存在在一个 file group中。底层存储由多个 file group 构成,有其特... 在特征工程和模型训练场景中,需要将推荐系统 Serving 时获得的数据和端上埋点数据这两类实时数据流通过主键合并到一起,作为机器学习样本。因此我们希望可以借助数据湖的能力,低成本的批量添加特征列。 ...
对于实时场景来说,当实时任务进行一个比较频繁的变更,比如优化或者新增指标的改动,一般需要校验实时任务的产出是否符合预期。我们当前的方案是会跑一个小时级别的 Job,将一个小时的数据从 Kafka Dump 到 Hive 之后... 对于以上问题我们做了一个针对性的解决方案,首先我们对之前的任务提交方式替换为了纯 SQL 化提交,并且通过接入统一的 Catalog 自动化读取 Schema 和必要参数,入湖的 SQL 就可以简化为如图的形式。# **3. 典型场景...
主键的数据会被分配到同一个 File Group 中; **●** Block:Table Server 中的一块内存空间。对于主键表,会按照主键基于时间戳做排序后合并 Flush 成 Hudi 的 log file;对于非主键表,会按照 offset 有序进行 Flush; **●** WAL Log:Block 对应的持久化存储,在 Block 遭驱逐后可用作流式回溯; **●** 计算引擎中 Task 和 Block 是一对多的关系。 以上便是数据的物理分布情况,基于上述分布信息,我们接下来介绍数据模型的基...
用户和用户的关系(关注、好友等);* 内容(视频、文章、广告等);* 用户和内容的联系(点赞、评论、转发、点击广告等)。这三种数据关联在一起,形成图状(Graph)结构数据。![picture.image](https://p6-volc-c... 为了满足 **social graph** 的在线增删改查场景,字节跳动自研了分布式图存储系统——ByteGraph。针对上述图状结构数据,ByteGraph 支持 **有向属性图数据模型** ,支持 **Gremlin 查询语言** ,支持 **灵活丰富的...
明细模型适用于日志数据分析等场景,支持追加新数据,不支持修改历史数据。 2.1 适用场景分析原始数据,例如原始日志、原始操作记录等。 查询方式灵活,不需要局限于预聚合的分析方式。 导入日志数据或者时序数据,主... 4 更新模型建表时,支持定义主键和指标列,查询时返回主键相同的一组数据中的最新数据。相对于明细模型,更新模型简化了数据导入流程,能够更好地支撑实时和频繁更新的场景。 4.1 适用场景实时和频繁更新的业务场景,...
一次写入过程对应时间线中的一个 commit,记录本次操作修改的文件。相较于传统数仓,Hudi 要求每条记录必须有唯一的主键,并且同分区内,相同主键只存在在一个 file group 中。底层存储由多个 file group 构成,有其特... 每次做调整的时候,可能需要多个任务一起调整,导致维护成本较高。Hudi 表服务在字节的主要落地场景是 LAS 湖仓一体分析服务,下面介绍一下在 LAS 在落地过程中所面临的挑战。## LAS数据湖落地挑战LAS 数据湖落地...
如果发现特征的计算逻辑写错或想要更改计算逻辑,则需重复上述过程。在线特征抽取导致当前字节特征调研的效率非常低。基于当前的架构,离线特征调研的成本又非常高。2. **特征存储空间占用大。**字节的特征存储当前... 对于每个模型,训练所需的特征是不一样的,每个业务线可能存有上万个特征,而大部分模型训练往往只需要几百个特征,但因为特征是以行存格式进行存储,所以训练时需要将上万特征全部读取后,再在内存中进行过滤,这就使得模...