ClickHouse缺乏复杂查询的优化以及执行能力,比如说多表 JOIN 的性能、子查询的执行,很多复杂的查询在 ClickHouse 上无法执行或者执行性能比较差。 ******●******社区在尝试构建 query plan 的概念和... 再将 AST 经过一系列的分析过程以及构建的过程构建出 query plan, 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...
TPC-DS 100G 数据集进行性能测试,展示出 ByteHouse 在查询效率方面的显著成果,并详细介绍ByteHouse在实时数仓、复杂查询等八大应用场景的高性能应用表现。 作为一款OLAP引擎,伴随字节跳动各业务的发展,Byt... 多租户管理等功能,已通过火山引擎对外提供服务。在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资源利用率方面,ByteHouse都有巨大的提升。 ByteHouse以提供高性能、高资源利用率、高稳定性、低运维成本为目标,...
2007年8月号译为“增强RISC性能优化”)架构。二十世纪九十年代,IBM(国际商用机器公司)、Apple(苹果公司)和Motorola(摩托罗拉)公司开发PowerPC芯片成功,并制造出基于PowerPC的多处理器计算机。PowerPC架构的特点是可伸缩性好、方便灵活。PowerPC 处理器有广泛的实现范围,包括从诸如 Power4 那样的高端服务器 CPU 到嵌入式 CPU 市场(任天堂 Gamecube 使用了 PowerPC)。PowerPC 处理器有非常强的嵌入式表现,因为它具有优异的性能、...
性能和安全的问题。与此同时,Uber最初也将Hudi对外称为一个事务型的数据湖,名字实际上也是由 Hadoop Updates and Incrementals缩写而来,最早也是被用于解决Uber内部离线数据的合规问题。现在他们更倾向的定义是... 我们对数据湖的解读也不会局限于以上场景和功能。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/41fcec423c1945ebb183bf6c0497a4f9~tplv-tlddhu82om-image....
性能和安全的问题。与此同时,Uber 最初也将 Hudi 对外称为一个事务型的数据湖,名字实际上也是由 Hadoop Updates and Incrementals 缩写而来,最早也是被用于解决 Uber 内部离线数据的合规问题。现在他们更倾向的定义... 系列能力的。针对这个问题,Hudi社区的解决方案是使用一个分布式存储来管理这个 Timeline 。Timeline 里面记录了每次操作的元数据,也记录了一些表的 schema 和分区的信息,通过同步到Hive Metastore来做元数据的展示...
LAS Spark基于社区版本进一步进行了系列深度优化,目前在TPC-DS 10T Benchmark上来看, **性能为开源版本的2.76倍,** 后续将展开介绍我们所做的相关工作。 ![picture.image](https://p3-volc-community-s... **那么LAS Spark如何在技术上实现性能的高精尖、功能的丰富度呢?** 接下来将通过 **算得更少、智能计算、算得更快、预先计算** 4个方向讲解性能上的优化,另外从 **自研UIMeta、深度融合数据湖** 来说...
所以本系列会以一个初学者的视角带大家走进NLP的世界,如果博客中有解释不到位的地方,希望各位大佬指正。🍭🍭🍭当然了,NLP的内容很多,你如果在网上搜NLP学习路线的话你会看的眼花缭乱,本系列主要会介绍一些重要的... 在上图的坐标系中就是一个坐标为(-0.4,0.8)的点,或者说是从原点到(-0.4,0.8)的向量。当然了,如何还有别人有这样的两个维度,我就能通过比较他们的向量来表示他们的相似性。![picture.image](https://p3-volc-comm...
喜欢户外的是 uid1 和 4,对应集合 B;喜欢爬山的是 uid 1、3、5、6,对应集合 C。那么,我们想要投放广告的人数是 A 交上 B 和 C 的并集,uid 1、3、4、5 共 4 人。听起来就是集合运算,并不复杂。那么难点和挑战在哪... 性能上能够上来,但缺乏一定的灵活性。因此,通过对比我们选择了 ClickHouse。原因主要有两个方面:* 第一是 **快** ,特别适用于大宽表的场景,这个是其他引擎所不能比拟的。* 第二是 **架构简单** ,我们可以很...
TPC-DS 100G 数据集进行性能测试,展示出 ByteHouse 在查询效率方面的显著成果,并详细介绍ByteHouse在实时数仓、复杂查询等八大应用场景的高性能应用表现。 作为一款OLAP引擎,伴随字节跳动各业务的发展,ByteH... 性能诊断:提供Query History和Query Profiler功能,帮助用户自助地排查慢查询的原因。 # ByteHouse性能优化:复杂查询、宽表查询ByteHouse来源于ClickHouse,但又基于字节跳动内部实践场景经验,进行了一系列升...
本章节为您介绍推流 SDK 进阶功能的接入方式,您可以根据实际业务需求,借助推流 SDK 实现更复杂的功能。 前提条件已完成 iOS 推流 SDK 集成。 已完成 基础功能接入。 注意事项真机调试:由于 SDK 使用了大量 iOS 系统... iPhone 7 Plus 的 A10 及以上芯片。 配置 H.265 编码的代码示例如下所示: objectivec // 视频编码配置VeLiveVideoEncoderConfiguration *videoEncodeCfg = [[VeLiveVideoEncoderConfiguration alloc] initWithRes...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049232&x-signature=NBcqCO9AhkogUdpBmbBmz4lCRFM%3D)**文 |** **字节跳动数据平台数据湖团队** 字节跳动数据湖团队在实时数仓构建宽表的业务场景中,探索实践出的一种基于 Hudi Payload 的合并机制提出的全新解决方案。该方案在存储层提供对多流数据的关联能力,旨在解决实时场景下多流 JOIN 遇到的一系列问题。接下来,本文会详细介绍多流拼接方案的背景以及实践经验。# **1. 业务面临...
(https://mp.weixin.qq.com/s/wDcYvea5dTq0dh0PBwRu4A)文章中提到过iOS优化将会是一个专题,今天就带来iOS优化系列的第二篇,主要介绍一下启动优化,即如何减少应用的启动时间。其实关于这块,网上的资料已经很多了,本文主要梳理了一下我所知的优化方案并结合我实际使用给大家总结一下。WWDC对此专门有过一个session进行介绍 -- [Optimizing App Launch](https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2019/423),建议大家首先看看这...
能很好的解决复杂的数据运算及表间处理,多用于银行、电信等传统行业复杂业务逻辑场景中,以 Oracle 为代表。此类数据库挑战在于成本高,随着数据量增加,只能通过购买更贵更好的服务器;无法线性扩容,海量数据下处理能力大幅下降。 **2008年至2013年**2008年至2013年,随着搜索/社交的发展,数据量爆发增长,传统数据库高成本,无法线性扩容问题日益突显;分布式及分布式非关系型(NoSQL)开始快速发展,如 MongoDB,HBase。但此类数据库...