用户无需直接接触底层组件,运维和底层优化都交由商业产品解决,负担就会减轻。而且商业公司还有能力提供上层的 ETL 管道等产品,有了这些产品,用户即可容易地从原有架构迁移到成熟产品上。所以我们看到,**LakeHous... 其好处是可以充分利用 CPU 的一些特性,比如 SIMD,Pipeline 执行等。### **趋势三:多模计算,即组件边界逐渐模糊,向全领域能力扩展**这种趋势近年来已经越来越明显了,比如 Spark ,最早它是一个批处理引擎,后来补...
它能做非常好的多表关联。- 再次,它也像 Druid 一样,有预聚合表引擎,能方便快速地实现数据的聚合。- 最后,它也像 Kylin 一样有物化视图的能力,能够实现查询改写,通过预计算来提高查询 QPS 。因此,Doris 是一个非常全面的OLAP服务,所以火山引擎 EMR 很早对其进行了集成,进行了大量功能优化,并将其作为主力 OLAP 引擎之一,推向了整个公有云市场。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i...
支持用户在 ByteHouse 中灵活定义并使用函数,实现高性能的查询。 - 正式发布物化视图能力,通过定义物化视图实现查询加速,简化查询逻辑。 - 支持 ETL 工具 DBT connector,进一步完善任务调度、上下游对... **Bucket Index**:轻量且高效的索引方式,在大规模数据入湖、探索分析等场景中提供高效的写入和查询能力。- **Column Family**:解决部分列更新场景的性能问题,典型场景例如 GDPR 用户信息列删除。- **SQL...
中的数据,提供毫秒级别的数据可见性。5. **Cache**1. 为了支持在线 Serving 低时延的需求,我们在 Cooridinator 支持了Metadata Cache, Plan Cache 和 Result Cache。在 Data Server 内部支持了数据的多级 Cache,包括 DRAM、PMEM 和 SSD 多种介质。为了减小毛刺,我们还支持 Cache 的预热功能,新的数据在注册到 Meta Server 之前会通知 Data Server 先行加载。**物化视图**Materialized View(MV)无论在 ...
中的数据,提供毫秒级别的数据可见性。1. **Cache** - 为了支持在线 Serving 低时延的需求,我们在 Cooridinator 支持了Metadata Cache, Plan Cache 和 Result Cache。在 Data Server 内部支持了数据的多级 Cache,包括 DRAM、PMEM 和 SSD 多种介质。为了减小毛刺,我们还支持 Cache 的预热功能,新的数据在注册到 Meta Server 之前会通知 Data Server 先行加载。# 物化视图Materialized View(MV)无论在 Serving 场景还是...
图中可以看出,Iceberg 所处的层级和 Hudi,DeltaLake 等工具一样,都是表格式层:- 向上提供统一的操作 API- Iceberg 定义表元数据信息以及 API 接口,包括表字段信息、表文件组织形式、表索引信息、表统计信息... 最底层的实际物理存储,可以选择对象存储,比如 AWS S3,火山引擎的 TOS,或者可以直接使用 HDFS。通过上图可以比较清晰地了解到,Iceberg 这个抽象层最大的优势在于:将底层文件的细节对用户屏蔽,将上层的计算与下...
支持用户在 ByteHouse 中灵活定义并使用函数,实现高性能的查询。 - 正式发布物化视图能力,通过定义物化视图实现查询加速,简化查询逻辑。 - 支持 ETL 工具 DBT connector,进一步完善任务调度、上下游对... ### **湖仓一体分析服务 LAS****【** **EB级批流一体,支持实时更新】** LAS 存储格式 (Table Format):基于 Hudi 深度优化,100% 产品化内嵌通过行列混合存储、索引、湖仓统一元数据等技术打造的批流一体的湖仓一...
它能做非常好的多表关联。- 再次,它也像 Druid 一样,有预聚合表引擎,能方便快速地实现数据的聚合。- 最后,它也像 Kylin 一样有物化视图的能力,能够实现查询改写,通过预计算来提高查询 QPS。因此,Doris 是一个非常全面的 OLAP 服务,所以火山引擎 EMR 很早对其进行了集成,进行了大量功能优化,并将其作为主力 OLAP 引擎之一,推向了整个公有云市场。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tld...
所以基于 Catalog 的这种方式会查到所有的表,如果需要有权限限制的话,需要用外表的形式。1. 该场景主要用于外表导入到内表 走 insert into select from table 的方式,和 Presto 原地查询的场景替换。- **多维查询**1. StarRocks 的向量化引擎充分利用 CPU 的性能,可以做到在明细表不做预聚合的情况下,部分场景的性能比 Kylin 预聚合场景下的性能还要有优势。1. StarRocks 本身的也有物化视图和聚合表模型,可以利用这些...
同时能够支持 Presto 和 channel 等交互式的场景,还要支持流 Flink 的访问能力。* **开放存储** :数据不局限于某种存储底层,支持包括从本地、HDFS 到云对象存储等多种底层。* **Table 格式** :本质上是基于存储的... 其好处是可以充分利用 CPU 的特性,如 SIMD,Pipeline 执行等。**趋势三:多模计算,即组件边界逐渐模糊,向全领域能力扩展**Spark ,最早为批处理引擎,后补了 Streaming 和 AI 的能力;Trino 为 OLAP 引擎,...
它能做非常好的多表关联。* 再次,它也像 Druid 一样,有预聚合表引擎,能方便快速地实现数据的聚合。* 最后,它也像 Kylin 一样有物化视图的能力,能够实现查询改写,通过预计算来提高查询 QPS 。因此,Doris 是一个非常全面的OLAP服务,所以火山引擎 EMR 很早对其进行了集成,进行了大量功能优化,并将其作为主力 OLAP 引擎之一,推向了整个公有云市场。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i...
不希望感知到数据湖的底层实现细节,数据湖的解决方案应该能够自动地优化数据分布,提供稳定的产品性能。**第三是批流一体的存储。** 数据湖这个技术出现以来,被数仓行业给予了厚望,他们认为数据湖可以最终去解决一... 中的挑战和应对方式**接下来介绍数据湖落地的挑战和应对。字节内部的数据湖最初是基于开源的数据湖框架Hudi构建的,选择 Hudi,最简单的一个原因就是因为相比于 Iceberg 和 Delta Lake,Hudi 原生支持可扩展的索引系...
生成聚合后的中间表或视图,从而在查询时直接使用这些预先计算好的聚合结果,提高查询性能。 实现这种预聚合方法大多都使用物化视图来实现,本文将为大家分享火山引擎ByteHouse基于ClickHouse物化视图的进... 对原始表的聚合查询可通过 aggregate projection 加速,即读取 projection 中的预聚合数据而不是原始数据。 **计算支持了 normal partition 和 projection partition 的混合查询,** 如果一个 partition 的 project...