gp数据仓库查询速度
社区干货
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
性能、稳定性等方面都提出了更高的要求,为适应业务发展诉求,架构也需进行迭代升级,原始的Spring Cloud全家桶的微服务架构,经过不断发展,也在演进为基础设施下沉的云原生架构,让应用生于云,长于云,充分利用云上能力... 鉴权以及其它的准入策略检查过程之后才会放行;3. Service 得到一个 ClusterIP(虚拟 IP 地址),并保存到集群数据仓库;4. 在集群范围内传播 Service 配置;5. 集群 DNS 服务得知该 Service 的创建,据此创建必要的 D...
ByteHouse MaterializedMySQL 增强优化
实现了基于 MySQL Binlog 机制的业务数据库实时同步功能。 这样不依赖其他数据同步工具,就能将 MySQL 整库数据实时同步到 ClickHouse,从而能基于 ClickHouse 构建实时数据仓库。 ByteHouse 是基于 Cli... 则源端一份数据会被同步一份全量至每个 ClickHouse 节点,既浪费了存储空间,降低了查询性能,又会对源端产生巨大的压力。ByteHouse 支持构建分布式模式的 MaterializedMySQL 库,将每个表都对应同步至 ByteHouse 的...
观点 | 数仓领域的未来趋势解读
字节跳动数据平台> > > 数据仓库发展历程很久,随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发... 功能上期望实现交互性探查分析数据,毫秒/秒级返回结果保持良好的用户体验。在新的企业级数据架构中,有些已经构建了大数据平台的企业,会使用云原生数据仓库构建实时数仓来满足有高时效性要求的业务,以此作为Ha...
「跨越障碍,迈向新的征程」盘点一下2022年度我们开发团队对于云原生的技术体系的变革|社区征文
**【稳定性能力】NGINX-Ingress 更加的稳定(v1.22开始)** ,大家都知道Ingress是作为服务请求代理的必要入口,它的性能以及功能的扩展性决定着服务的运行能力,所以对他的升级也是很有必要的,而且他的bug也是对于我们... rancher访问速度过慢,因为要加载的组件和渲染的很多,虽然新版本已经优化了。2. 【dashboard看板】rancher在dashboard部分做的还是不如kubernetes dashboard或者kuboard更加直观。3. 【资源耗费】对比了以下我们的...
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查询速度最高提升50倍!火山引擎ByteHouse在广告投放领域实践分享
这无疑对提供基础引擎支持的数据仓库能力,提出了极大的技术挑战。 在人群圈选分析中, 分析师一般利用各种标签组合,挑选出最合适的人群,进而完成广告推送,达到精准投放的效果。但由于人群查询在不同标签组合下... 性能问题。为了保证人群圈选精准度,广告主往往会设定多样、复杂的人群圈选条件,导致底层计算逻辑复杂,比如单次计算可能包含几百,甚至上千个人群包。Hive和Elasticsearch等方案在处理大数据量时,查询速度慢。如果研...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
Hudi不仅仅是数据湖的一种存储格式(Table Format),而是提供了Streaming 流式原语的、具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数据湖平台。 - Hudi 支持各类计算、查询引擎(Fli... 字节数据湖拥有良好的元数据管理能力,并在此之上实现了索引。使用行、列存储并用的存储格式,为高性能读写提供坚实的基础。 - 字节数据湖新增了多源拼接功能,对于需要融合多种数据源或者构建集市型数据集的场...
观点 | 数据分析引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?
随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务... 需要提前定义数据模型和无法进行交互式分析等问题,随着数据量变大反而会导致返回结果慢。随后团队又希望用Spark来解决问题。但Spark同样存在不少问题困扰着团队,比如查询速度不够快、资源使用率高、稳定性不够好,以...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
数据仓库的DM层,给用户提供基于业务的交互式分析查询,方便用户快速进行探索。由于这类引擎更聚焦在交互式分析上,因此对于长时任务的支持度并不友好,为了达到快速获取计算结果,这类引擎重度依赖内存资源,需要给这类服务配置很高的硬件资源,**这类组件通常有着如下约束:*** 没有任务级的重试,失败了只能重跑Query,代价较高。* 一般全内存计算,无shuffle或shuffle不落盘,无法执行海量数据。* 架构为了查询速度快,执行...
干货|日增320TB数据,从ClickHouse迁移至ByConity后,查询性能十分稳定!
性能支持并不是很好,无法满足用户查询多样化的需求因此在2022年初业务开始使用计算存储分离架构的ByConity来作为主要的OLAP引擎。 **ByConity是一个开源的云原生数据仓库,它采用计...
记一次 ClickHouse 性能测试
开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库,其处理数据的速度比传统方法快 100-1000 倍。ClickHouse 的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS,每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。它是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS),简单介绍一下 OLTP 和 OLAP。- OLTP:是传统的关系型数据库,主要操作增删改查,强调事务一致性,比如银行系统、电商系统。- OLAP:是仓库型数据库,主要是读...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
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。## 适用场景ByteHouse 定位为一款数据仓库产品,主要用于 OLAP 查询和计算场景。在实时数据接入、大宽表聚合查询、海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能。主要的的应用场景如下:典型的代表是我们比较熟知的星形模型(Star-schema),以及在一些特殊场景下...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
云原生数据仓库 ByteHouse 总体架构图如上图所示,设计目标是实现高扩展性、高性能、高可靠性、高易用性。从下往上,总体上分服务层、计算层和存储层。## 服务层服务层包括了所有与用户交互的内容,包括用户管理、身份验证、查询优化器,事务管理、安全管理、元数据管理,以及运维监控、数据查询等可视化操作功能。 **服务层主要包括如下组件:**- **资源管理器**资源管理器(Resource Manager)负责对计算资源进行统一的...
