是Spark中最基本的数据抽象**,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点:自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后... 对RDD进行分区 partitioner是分区器 例如new HashPartition(2| cache / persist | RDD缓存,可以避免重复计算从而减少时间,区别:cache内部调用了persist算子,cache默认就一个缓存级别MEMORY-ONLY ,而persist则...
**跟其它产品的区别和联系是什么呢?**从产品定位来讲,特定领域的分析产品都会有一些场景相对固定的深入的数据分析和展示方法,如 AB测试中的显著性、用户行为分析的留存分析、某个用户的行为重放等等。DataW... 去重新调整数据的分区分片方式,以及索引等,就会有明显的提升。 **此外,还有一些常用的场景,如 join或者是在BI领域使用得很频繁的计数去重** 。对这些频繁使用,但是性能往往比较差的场景, DataWind做...
业务频繁变动,历史模型设计不能灵活适配新业务需求,通常采用打补丁的形式解决,耦合比较严重,导致模型产出时效性差,消费成本高。 **第三,资源成本失控。**从该电商平台基本数据的分析可以看出,业务数据膨... 甚至有不少任务是一天分区几万亿行的数据运算,单stage的shuffle量达几百TB。 **/ 电商平台数据治理顶层框架 /**--------------------- **对此火山引擎DataLeap对数据治理的整体建设思路:**建设体...
同时在部署方案针对不同节点类型和产品需求做了固定编排,在节点建设时,根据节点类型和产品需求,选择不同的部署方案。图片上可以看到,在小规格节点为用户提供标准的虚拟机、容器和LB能力,在通用节点还额外提供裸金属... 而是当真正要写入数据时才对需要变动的数据进行拷贝,通过快照机制,可以做到虚拟机的秒级创建。 ### **2.性能优化-虚拟化** ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-t...
Krypton 支持两层分区,第一层叫做 Partition,第二层我们称为 Tablet,每一层都支持 Range/Hash/List 的分区策略。每个 Tablet 都包含一组 Rowsets,每个 Rowset 内部数据按照 Schema 中定义的 Sort Key 排好序。Rows... 从而可以在获取重复数据的偏移量和长度时实现 O(1)的时间复杂度。因此,即使在嵌套和重复数据的情况下,我们仍然可以实现 O(m)的查找效率,其中 m 是 Schema Tree 的深度。有效性(Validity)用来区分这个 Field 是空还...
即使模块发生变动或内部逻辑调整,也不会影响其他模块。其次,对模块采用插件架构,允许模块按照灵活配置支持不同的策略。这样便能够根据不同业务场景实现不同的策略。![picture.image](https://p3-volc-community... 能够建立固定数目的连接,不同的Query、Stage都会复用这些连接,连接数并不会随着Query和Stage的规模的增长而增长。 网络传输优化,在数据中心内,远程的直接的内存访问,通常指RDMA,是一种能够超过远程主机操作...
Hudi 选择通过同步分区或者表信息到 Hive Metastore Server 的方式提供全局的元数据访问,但是两个系统之间的同步无法保证原子性,会有一致性问题,因此当前缺乏一个全局可靠视图。 另外 Hudi 在 Snash... 整个提交 Commit 到固定的版本过程(图上步骤7)是原子操作。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4b58c58852364e02b6f2ff6a3872ccfb~tplv-tlddhu82om-ima...
1 基本介绍YARN(Yet Another Resource Negotiator)Node Label是YARN中用于标识Node Manager节点,并对节点进行“分组/分区”管理的一种机制。通过给节点打上不同的标签,YARN可以根据标签将任务分配到特定分区的节点... 查看root.warehouse 容量占比和创建队列保持一致。 3.3 Queue 的最佳实践YARN的Queue机制非常灵活,Queue的划分方式,业界没有固定的标准。考虑到其设计是一个“树形结构”,跟一般企业的组织架构有一定的共性。所以,...
RocketMQ与其他消息中间件的一大区别就在于,它采用的是经过实践检验的云原生架构。接下来,我们要探讨RocketMQ在云原生架构领域的关键技术进步。## RocketMQ的云原生发展历程随着消息队列行业的发展,Apache Roc... 读取和存储管理,从而提高了整体性能和可扩展性**。##### 消息和流的统一Streaming/顺序消息的场景,客户端需要指定Topic下的某个队列(也称分区)进行消息顺序收发,在流场景里面,还有一个很重要的变化,就是数据类...
Swapoff关闭swap分区。(物理内存充足的情况,不需要swap进行缓存)。Swap分区状态查询:![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/7b0374951f524a03bdec48b742027b95~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpe... 同一个CPU的TLB行数固定,因此内存页越大,管理的内存越大,相同业务场景下的TLB命中率就越高。```js修改前后可以通过如下命令观察TLB的命中率($PID为进程ID):# perf stat -p $PID -d -d -d输出结果包含如下信息...
针对 **Schema** **固定,目的表也存在表到目的表**的情形,通常使用 Flink SQL 进行数据导入和导出、可以写**临时表**,也可以把元数据存储到 Catalog 中,使用 Catalog Table 进行数据导入导入。但是为了满足客户更复... 所以需要对隐式分区的字段 Transform 之后再进行 Keyby 操作。# 数据查询实践## 为什么选择 Flink- 在架构上,Flink 支持 JDBC 驱动程序、SQL-Gateway 和会话模式。Flink 会话集群是一个典型的 MPP (大规模...
Lambda将数据处理流分为在线分析和离线分析分为两条不同的处理路径,两条路径互相独立,互不影响。离线分析处理T+1数据,使用Hive/Spark处理大数据量,不可变数据,数据一般存储在HDFS等系统上。如果遇到数据更新,需要overwrite整张表或整个分区,成本比较高。在线分析处理实时数据,使用Flink/Spark Streaming处理流式数据,分析处理秒级或分钟级流式数据,数据保存在Kafka或定期(分钟级)保存到HDFS中。该套方案存在以下缺...
数据量和业务需求可能随时变动,这要求调优工作需具备高度的灵活性和适应性,以迅速应对各种变化。 **● 专业知识缺乏:**通常由数据分析师来执行优化任务,但他们更侧重于业务场景而非底层逻辑。因此,我们希望通过自动化方案沉淀专业知识,提供一站式解决方案。 **● 一致性与可重复性缺失:**不同人员操作可能导致不一致的结果,手动调优往往难以复现。例如,昨天的分区调优效果良好,但明天可...