ByteHouse解决了ClickHouse缺少优化器支持的问题,**从RBO(基于规则的优化能力)、CBO(基于代价的优化能力)、分布式计划生成方面推出了自研优化器,能够准确的计算出效率最大化执行路径,大幅度降低用户查询时间。除此之外, **ByteHouse还从Exchange、Runtime Filter以及并行化重构等方向进行了优化。** 以Runtime Filter举例,在 OLAP 场景中,Join 是制约查询性能进一步突破的瓶颈,ByteHouse 则支持根据不同的场景生成最优的 Runt...
运行时的事实标准,但要实现极致性能的网络中间件还有一定距离。为了这个目标,CloudWeGo Rust Team 探索基于 io-uring 为 Rust 提供异步支持,并在此基础上研发通用网关。 本文包括以下内容:1. 介绍 R... 当并行下载两个文件时,在任何语言中都可以启动两个 Thread,分别下载一个文件,然后等待 thread 执行结束;但并不想为了 IO 等待启动多余的线程,如果需要等待 IO,我们希望这时线程可以去干别的,等 IO 就绪了再做就好。...
我们采用了分Stage的执行方式,来替换掉目前ClickHouse的两阶段执行方式。类似于其他的分布式数据库引擎,例如Presto等,会将一个复杂的Query按数据交换情况切分成多个 Stage,各Stage之间则通过Exchange完成数据交换。... 例如同一个Stage的不同节点,可以并行。没有依赖关系的Stage,也可以并行。第二种调度策略是AllAtOnce,通过并行可以极大降低调度延时。为防止出现大量网络IO线程,可以通过异步化手段控制线程数目。AllAtOnce策略的...
一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不同。在字节跳动的实践中发现,基础架构对性能或迭代效率有影响,但大部分情况下对算法效果不应该有影响。我们不希望在算法对比过程中引入基... 比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod...
字节内部的业务对于实时数据的在线服务能力也提出了更高的要求。大部分业务不得不采用多套系统来应对不同的 Workload,虽然能满足需求,但也带来了不同系统数据一致性的问题,多个系统之间的 ETL 也浪费了大量的资源,... 所以我们采用了 MV 来加速这个 Query 的执行,具体做法如下:1. 为原始表创建两个 MV,一个按照天聚合,一个按照小时进行聚合。2. 将 Query 中的时间窗口拆分成三部分:1. 2022- 05-01 00:00:00 - 2022-05-09 00:...
谈到数据仓库, 一定离不开使用 **Extract-Transform-Load (ETL)**或 **Extract-Load-Transform (ELT)**。将来源不同、格式各异的数据提取到数据仓库中,并进行处理加工。 传统的数据转换过程一般采用... 专业汽车的内容分享和高效的选车服务,同时基于营销需求,他们会根据用户增长的模型以及销售方法论,收集用户在端内的操作行为,进行后台的查询分析。 而这种查询分析底层对接了**ByteHouse**的大数据引擎,最...
窗口内的统计数据等)。 在不同的业务场景下,用户往往需要对 State 和 Checkpoint 机制进行调优,来保证任务执行的性能和 Checkpoint 的稳定性。阅读下方内容之前,我们可以回忆一下,在使用 Flink State 时是否经常会面临以下问题:* 某个状态算子出现处理瓶颈时,加资源也没法提高性能,不知该如何排查性能瓶颈* Checkpoint 经常出现执行效率慢,barrier 对齐时间长,频繁超时的现象* 大作业的 Checkpoint 产生过多小...
**时间窗口**非常小,可用于**生成决策的时间非常少** * **1秒定律**:这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同 * 大量(volume):**海量数据**,超规模、数字化生活、数据商务 * 大数据的数据量大,指的... 生产全流程一体化过程控制系统的模型体系、结构与建模: 2)大数据、机理分析和知识驱动的工业过程整体优化控制: 3)生产制造全流程运行优化控制; 4)综合自动化系统的体系结构、设计方法和实现技术。2. *...
默认支持高可用,在少数副本失效的情况下,数据库本身能够自动进行数据修复和故障转移,对业务透明- 支持 ACID 事务,对于一些有强一致需求的场景友好,例如:银行转账- 具有丰富的工具链生态,覆盖数据迁移、同步、... ### TiDB ServerSQL 层,对外暴露 MySQL 协议的连接 endpoint,负责接受客户端的连接,执行 SQL 解析和优化,最终生成分布式执行计划。TiDB 层本身是无状态的,实践中可以启动多个 TiDB 实例,通过负载均衡组件(如 LVS...
而AspectJ以注解的方式,可以让开发者在**源代码项目** 中就定义所要执行的字节码操作行为,这种方式从“简易性”上来说比ASM 要强很多,但它的局限性是如果你需要 AspectJ 所定义的API之外的一些行为时就无能无力的,... 整个流程下来周期还是比较长的。 可以看出ASM和AspectJ各有优缺点,通常我们需要根据不同的需求并考虑开发效率和代码运行效率来选择使用ASM或者是AspectJ。这里的源项目模块是指我们通常理解的被包...
包括异步执行,队列,算子 Spill 等1. RBAC 欢迎大家使用体验,期待听到大家的反馈和建议。 > https://github.com/ByConity/ByConity/releases# 冷读优化由于 ByConity 的存算分离架构,对远端存储的冷读相比本地磁盘有一定的性能差距,在 0.2.0 版本专门针对冷读进行了性能优化,主要手段有:## IOScheduler为了减少单个请求端到端的耗时,提升节点的吞吐,同时降低一定时间范围外的查询的数量。我们引入 IOSchedul...
也有两种方式: ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/72d86d12fd564b3c91748a63cf37f409~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=171475324... 在需要保证构建完 columns 数据之后用户即可正常查询的前提下,ByteHouse 同步完成前面两步,第三步把构建好的 Part 放入到一个异步索引构建队列中,由后台线程构建索引文件。**在改成异步后,整体的写入吞吐量大...