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社区干货
Flink OLAP 在字节跳动的查询优化和落地实践
> 本文整理自字节跳动基础架构工程师何润康在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。Flink OLAP 是数据仓库系统的重要应用,支持复杂的分析型查询,广泛应用于数据分析、商业决策等场景。本次分享将围绕字节... 数据的落盘,从而提升性能。- 内存池化:在算子启动的时候,从 Managed Memory 申请内存,并初始化内存分片。在 OLAP 场景下,这部分的时间和资源消耗占比较大,因此支持了 Cached Memory Pool,即在 TM 维度内共享内存...
Flink OLAP 在字节跳动的查询优化和落地实践
Flink OLAP 是数据仓库系统的重要应用,支持复杂的分析型查询,广泛应用于数据分析、商业决策等场景。本次分享将围绕字节 Flink OLAP 整体介绍、查询优化、集群运维和稳定性建设、收益以及未来规划五个方面展开介绍。... 数据的落盘,从而提升性能。* **内存池化**:在算子启动的时候,从 Managed Memory 申请内存,并初始化内存分片。在 OLAP 场景下,这部分的时间和资源消耗占比较大,因此支持了 Cached Memory Pool,即在 TM 维度内共...
干货|OLAP引擎加速:十亿级数据查询<10s广告业务实践
ByteHouse 是一款云原生数据仓库,为用户提供极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。ByteHouse源于字节跳动内部实践,本篇内容将聚焦OLAP引擎技术和落地经验,从广告营销场景出发,讲解ByteHouse 加速... 当数据以标签作为主体时,有两个比较大的改动:**●**其一,只有跟人群相关的维度会被保留,其他信息例如sex,age等会被移除。****●****其二,active\_users以数组(array)的形式存放所有的用户id, 这种操作带来...
干货|一套方案,让OLAP引擎在广告投放场景更高效
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。** 在数据平台建设中,不少企业开始引入OLAP引擎,以提升对营销活动的数据实时查询和相应效果,提升精准投放表现。OLAP引擎的特点在于能处理大规模的数据集,并快速地提供多维度的数据分析的结果。 **ByteHouse则是火山引擎推出的一款基于开源ClickHouse构建的OLAP引擎,**具备云原生的特点,能提供极速数据分析服务,支撑实时数据分析和海量数...
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火山引擎ByteHouse:10亿数据、查询<10s,论基于OLAP搭建广告系统的正确姿势
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。基于高性能、分布式特点,ClickHouse可以满足大规模数据的分析和查询需求,因此在广告场景多选择ClickHouse作为计算引擎。在字节跳动,研发团队以... 我们将会分享人群圈选查询在实时分析OLAP场景下的解决思路,同时介绍如何利用ByteHouse来加速此类查询。从数据表现上看,在10亿级用户测试数据下,ByteHouse的人群查询P99小于10s,展现了优异的性能。场景模...
干货|OLAP查询优化器:如何实现复杂查询和性能提升?
作为企业级数据库的核心组件之一,查询优化器的地位不可忽视。对于众多依赖数据分析的现代企业来说,一个强大且完善的查询优化器能够为数据管理和分析工作带来巨大的便利。 作为一款火山引擎推出的云原生数据仓库,ByteHouse基于开源ClickHouse构建,并在字节跳动内外部场景的检验下,对OLAP引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。ClickHouse以快速处理数据而著名,但其查询优化器在处理多表查询和高维度数据时却显得力不从心...
EMR Serverless OLAP 服务等级协议
则视为该五分钟内该EMR Serverless OLAP实例服务不可用。 在一个服务周期内EMR Serverless OLAP实例不可用分钟数之和即服务不可用分钟数。 1.4 月度服务费:在一个服务周期(即自然月)内,客户就单个EMR Serverless OLAP实例或服务所⽀付的服务费⽤总额,如果客户⼀次性 ⽀付了多个⽉份的服务费⽤,则将按照所购买的⽉数分摊计算⽉度服务费⽤。 服务可用性 2.1 服务可用性计算方式 服务可⽤性以单个实例或服务为维度,按照如下⽅式计...
Flink OLAP 在资源管理和运行时的优化
> 本文整理自字节跳动基础架构工程师曹帝胄在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。Flink OLAP 作业 QPS 和资源隔离是 Flink OLAP 计算面临的最大难题,也是字节跳动内部业务使用 Flink 执行 OLAP 计算需要... 从上面的数据可以看到,随着任务复杂度的提升,序列化的总耗时增加明显,WordCount 的序列化总耗时约 122s,而 Source 作业的耗时在 5s 左右。Join 作业的序列化耗时更是在 200s 以上。针对这一现象,可以从两个维度进行...
Flink OLAP 助力 ByteHTAP 亮相数据库顶会 VLDB
# 论文核心贡献**《** **ByteHTAP** **: ByteDance’s** **HTAP** **System with High Data Freshness and Strong Data Consistency》介绍了字节跳动为应对业务场景而构建的具有高数据新鲜度和强数据一致性的 HTAP 系统。**- ByteHTAP 采用独立引擎和共享存储架构,它的模块化系统设计充分利用了字节跳动现有的 OLTP 系统和 OLAP 系统。 - ByteHTAP 可以在不到 1 秒的延迟下提供高数据新鲜度,为客户带来许多新的商机,客户...
Flink OLAP 助力 ByteHTAP 亮相数据库顶会 VLDB
字节跳动 Flink OLAP 助力 ByteHTAP 亮相数据库顶会 VLDB。2022 年 9 月 5 日至 9 月 9 日,VLDB 2022 在澳大利亚悉尼举行。 **字节跳动基础架构研究成果《** **ByteHTAP** **: ByteDance’s** ... 支持按照 TaskManager 维度管理资源组,多租户间查询作业实现物理隔离;实现 TaskManager 内计算任务细粒度调度和执行,支持高负载情况下的小查询优先策略。**ByteDance** **字节跳动最佳实践**...
字节跳动的 Flink OLAP 作业调度和查询执行优化实践
减少了计算节点之间的数据落盘且能提升 OLAP 计算的性能。在 Flink OLAP 计算过程中,主要存在以下几个问题:- Flink OLAP 计算相比流式和批式计算,最大的特点是 Flink OLAP 计算是一个面向秒级和毫秒级的小作... Flink 资源申请主要是基于 Slot 维度,我们使用全拉起的作业调度模式,所以作业会等待 Slot 资源全部申请完成之后才会进行计算任务调度。比如,Resource Manager 有 4 个 Slot ,现有两个作业并发申请资源,每个作业都需...
火山引擎ByteHouse:如何用OLAP引擎提升数字营销效果?
数据是进行实时分析和监控的基础。企业需要建立符合自身需求的数据平台,整合和分析来自不同渠道的数据,以提供更加准确和及时的决策支持,实现更好效果。 在数据平台建设中,不少企业开始引入OLAP引擎,以提升对营销活动的数据实时查询和相应效果。OLAP引擎的特点在于能处理大规模的数据集,并快速地提供多维度的数据分析的结果。 ByteHouse则是火山引擎推出的一款基于开源ClickHouse构建的OLAP引擎,具备云原生的特点,能提...
字节跳动的 Flink OLAP 作业调度和查询执行优化实践
减少了计算节点之间的数据落盘且能提升 OLAP 计算的性能。 在 Flink OLAP 计算过程中,主要存在以下几个问题:* Flink OLAP 计算相比流式和批式计算,最大的特点是 Flink OLAP 计算是一个面向秒级和毫秒级... Flink 资源申请主要是基于 Slot 维度,我们使用全拉起的作业调度模式,所以作业会等待 Slot 资源全部申请完成之后才会进行计算任务调度。比如,Resource Manager 有 4 个 Slot ,现有两个作业并发申请资源,每个作业都需...
