执行语句的过程:driver首先parse 语句,生成AST tree,planner选择一个特定的查询计划实现来分析各种类型的语句;在分析的过程中,Driver需要向MetaStore检索需要的元数据,元数据存储在PGSQL里面;hive 翻译queries 为下层数据执行引擎可执行的任务,当前是hadoop 的 MapReduce. 对于一个查询来讲,query planner 遍历 AST tree 组装 operator tree 来表达一个query的数据操作;在operator tree 生成以后,the query planner 应用一...
> 本文结构采用宏观着眼,微观入手,从整体到细节的方式剖析 Hive SQL 底层原理。第一节先介绍 Hive 底层的整体执行流程,然后第二节介绍执行流程中的 SQL 编译成 MapReduce 的过程,第三节剖析 SQL 编译成 MapReduce ... 对不同的查询块和查询表达式进行语义分析,并最终借助表和从 metastore 查找的分区元数据来生成执行计划。4. METASTORE:元数据库。存储 Hive 中各种表和分区的所有结构信息。5. EXECUTION ENGINE:执行引擎。负责...
非常多,以在线教育系统为例,日志包括客户端日志、服务端日志。服务端日志又包括业务的运行/运维日志以及业务使用的云产品产生的日志。要管理诸多类型的日志,就需要一套统一的日志系统,对日志进行采集、加工、存储、... 以满足基本的日志查询需求,例如使用典型的开源日志平台 Filebeat+Logstash+ES+Kibana 的方案。但是在使用过程中,我们发现了开源日志系统的不足:- 各业务模块自己搭建日志系统,造成重复建设。- 以 ES 为中心的日...
非常多,以在线教育系统为例,日志包括客户端日志、服务端日志。服务端日志又包括业务的运行/运维日志以及业务使用的云产品产生的日志。要管理诸多类型的日志,就需要一套统一的日志系统,对日志进行采集、加工、存储、... 以满足基本的日志查询需求,例如使用典型的开源日志平台 **Filebeat+Logstash+ES+Kibana** 的方案。但是在使用过程中,我们发现了开源日志系统的不足:* 各业务模块自己搭建日志系统,造成重复建设。* 以 ES 为中心...
非常多,以在线教育系统为例,日志包括客户端日志、服务端日志。服务端日志又包括业务的运行/运维日志以及业务使用的云产品产生的日志。要管理诸多类型的日志,就需要一套统一的日志系统,对日志进行采集、加工、存储、... 以满足基本的日志查询需求,例如使用典型的开源日志平台 **Filebeat+Logstash+ES+Kibana** 的方案。但是在使用过程中,我们发现了开源日志系统的不足:* 各业务模块自己搭建日志系统,造成重复建设。* 以 ES 为中心...
根据录像计划 ID,查询录像计划的详细信息。 请求方式使用 GET 方式发起请求。 请求参数下表仅列出了接口特有的请求参数和部分公共参数。完整的公共参数列表,参考「公共参数」。 字段 位置 类型 必填 说明 值 ... Unix 秒级时间戳 UpdatedAt Integer 录像计划更新时间,Unix 秒级时间戳 BindStreamNum Integer 录像计划绑定的视频流数量 TemplateInfo 结构说明 字段 类型 说明 TTL Object 录像文件存储周期,参考以下 TTL 结构...
非常多,以在线教育系统为例,日志包括客户端日志、服务端日志。服务端日志又包括业务的运行/运维日志以及业务使用的云产品产生的日志。要管理诸多类型的日志,就需要一套统一的日志系统,对日志进行采集、加工、存储、... 以满足基本的日志查询需求,例如使用典型的开源日志平台 Filebeat+Logstash+ES+Kibana 的方案。但是在使用过程中,我们发现了开源日志系统的不足:- 各业务模块自己搭建日志系统,造成重复建设。 - 以 ES 为中...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c920cf14da69409f906a3ec908908ed3~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135636&x-signature=CIwIUxR%2FMERV1DBKvgJXANFnSRw%3D) 底层存储架构从MySQL到ByteHouse的重构,将抖音精准推荐的查询效率平均提升了近百倍。**点击阅读原文可下载《云原生数据仓库ByteHouse技术白皮书》。** ![picture.imag...
存储数据库(DBMS)之一,拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领域中的后起之秀,ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂query场景下,ClickHouse容易存在查询异常问题,影响业务正常推进。> > > > > 字节跳动作为国内最大规模的ClickHouse使用者,在对ClickHouse的应用与优化过程中积累了大量技术经验。本篇将解析ClickHouse的复杂查询问题,分享字节跳动解...
> **火山引擎存储&数据库产品解决方案团队**,由资深的存储&数据库解决方案架构师组成。团队致力于帮助企业与组织更好的使用火山引擎云存储与云数据库产品,针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织和企业实现业务成功。## 为什么要做数据库选型### 数据库选型的重要性与难点发展数字经济是当下各行各业的重要方向。支撑数字经济的底座是软件,特别是基础软件,可以说基础软件是整个数字经济的坚实底座。在基础软...
JanusGraph的存储后端,通常是一个Key-Column-Value模型的系统, **本文主要讲述了使用MySQL作为JanusGraph存储后端时,在设计上面的思考,以及在实际过程中遇到的一些问题。** ![picture.image](https://p3-... 存储模型,聚集索引B+树排序访问,支持基于Key或者Key-Column的Range Query,所有查询都走索引,且避免内存中重排序, **效率初步判断可接受。**================================================================...
etcd 则是通过管理 Key 到 Revision 的 TreeIndex 来查询 Revision 进而查询 Value,并在此基础上实现快照读;* 在事件监听方面,历史事件可以从 BoltDB 中指定 Revision 获取 KV 数据转换得到,而新事件则由写操作同步 Notify 得到。etcd 并不是一个专门为 K8s 设计的元信息存储系统,其提供的能力是 K8s 所需的能力的超集。在使用过程中,其暴露出来的**主要问题**有:* etcd 的网络接口层限流能力较弱,雪崩时自愈能力差;...
JanusGraph 的存储后端,通常是一个 Key-Column-Value 模型的系统,本文主要讲述了使用 MySQL 作为 JanusGraph 存储后端时,在设计上面的思考,以及在实际过程中遇到的一些问题。# 起因实际生产环境,我们使用的存储... 存储模型,聚集索引 B+树排序访问,支持基于 Key 或者 Key-Column 的 Range Query,所有查询都走索引,且避免内存中重排序,效率初步判断可接受。- 中台内的其他系统,最大的 MySQL 单表已经到达亿级别,且 MySQL 有...