数据仓库调度优化
社区干货
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** 近日,《火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书》正式发布。白皮书简述了 ByteHouse 基于 ClickHouse 引擎... 优化执行计划,调度和执行 query,并将最终结果返回给用户。服务节点是无状态的,意味着用户可以接入任意一个服务节点(当然如果有需要,也可以隔离开),并且可以水平扩展,意味着平台具备支持高并发查询的能力。- ...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** **近日,《火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书》正式发布。** 白皮书简述了 ByteHouse 基于 ClickHous... 进行了优化设计和工程实现,产品特性和优势如下:**- 存储计算分离:解决了全局元数据管理,过多小文件存储性能差等等技术难题。在最小化性能损耗的情况下,实现存储层与计算层的分离,独立扩缩容。- 新一代 MPP ...
字节跳动开源其云原生数据仓库 ByConity
ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,它采用计算-存储分离的架构,支持多个关键功能特性,如计算存储分离、弹性扩缩容、租户资源隔离和数据读写的强一致性等。通过利用主流的 OLAP 引擎优化,如列存储、向量化执... 这里需要读取元数据 MetaData,元数据存储在一个分布式 KV 里,ByConity 使用 FoundationDB,并通过 Catalog 读取元数据。* 第二阶段:ByConity 把通过分析和优化器后产生的可执行计划交由调度器(Plan Scheduler),调度...
ELT in ByteHouse 实践与展望
在ByteHouse内部进行数据转换,而无需依赖独立的ETL系统及资源。 火山引擎ByteHouse是一款基于开源ClickHouse推出的云原生数据仓库,本篇文章将介绍ByteHouse团队如何在ClickHouse的基础上,构建并优化ELT能力,... 系统需要通过水平扩展的方式来满足数据量的快速增长。1. **可靠性和容错能力**:大量的job能有序调度;出现task偶然失败(OOM)、container失败时,能够拉起重试;能处理一定的数据倾斜1. **效率&性能**:有效利用多核...
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数据仓库调度优化-优选内容
数据仓库调度优化-相关内容
火山引擎DataLeap数据调度实例的 DAG 优化方案 (一):问题与需求分析
DataLeap 是火山引擎自研的一站式大数据中台解决方案,集数据集成、开发、运维、治理、资产管理能力于一身的大数据研发治理套件。在平台中,一个核心的功能为任务的调度,会根据任务设置的调度频率(月级,日级,小时级等... 下面对比下优化前后的效果。优化前:,因此数据仓库会存在大量冗余的数据;不分层的话,如果源业务系统的业... 数据量等情况选择合适的平台架构;治理服务需要贯穿数据全生命周期,保证数据在采集、加工、共享、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和实效性;运营手段则应当包括规范的优化、组织的优化、平台的优化以及...
火山引擎DataLeap数据调度实例的 DAG 优化方案(三):技术实现
在原始数据中,是以一个数组的形式返回节点信息及依赖关系。所以,需要对数据进行处理形成图所需要的数据,同时,利用多个 map 对数据进行存储,方便后续对数据进行检索,减少时间复杂度。 实例...
火山引擎ByteHouse:4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考
基于cloud-native 云原生的理念构建了全新一代的数据仓库,架构上进行了三层解耦,期望在Serverless的加持下,提供更稳定、可靠、可信的分析服务,让开发人员时间精力从基础设施运维优化上解放,更聚焦在核心业务功能中... 这其中元数据的管理和同步、统计信息的自动化、优化器的智能化都是关键的技术难点。形象一点描述,则是,在弹性过程中,背负东西越多,状态化越重,弹性效率就越低,用户体验越差。3. **全局资源调度**存储资源池化...
LAS Spark 在 TPC-DS 的优化揭秘
文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS Spark(下文以 LAS Spark 指代)在 TPC-DS 上的性能突破与优化策略。TPC-DS 是一个模拟复杂数据仓库环境的测试基准,LAS Spark 通过采用规则优化、缓存优化和运行时优化三... 就能够命中缓存优化。#### 3.2.2 Parquet Meta Cache 和 Data Cache对于热点数据,我们通过一些缓存策略提升了scan 阶段的整体运行效率:1. 通过对 scan 算子添加软亲和性调度,让相同的文件尽可能被同一个 ex...
火山引擎DataLeap数据调度实例的 DAG 优化方案
DataLeap 是火山引擎自研的一站式大数据中台解决方案,集数据集成、开发、运维、治理、资产管理能力于一身的大数据研发治理套件。在平台中,一个核心的功能为任务的调度,会根据任务设置的调度频率(月级,日级,小时级等... 下面对比下优化前后的效果。优化前::功能设计
火山引擎DataLeap研发人员设计了多种优化形式:首先,在同一层的节点超过一定的数量(可自定义)后,所有节点将聚合在一起,火山引擎DataLeap研发人员称之为**聚合节点**。这种优化下,可以解决上面提到的由于同一层级节点过多,查找特定状态节点不便的问题。也支持点击聚合详情,通过列表的形式,查看所有被聚合的节点。并支持筛选,快速查找到关注的节点并通过展开,恢复与当前节点的依赖关系。负责对计算资源进行统一的管理和调度,能够收集各个计算组的性能数据...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
数据湖Apache Hudi有下面非常重要的特性:- 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... 还需要将数据结导入到实时OLAP数据库中(如clickhouse),存储成本较高。对于这类场景,近实时架构提出的解决方案是:将实时的数据流入湖,利用 Spark 进行小时级的调度,合并离线 T - 1 周期内的全量数据和T增量数据,将...
