但由于有磁盘 IO 和数据序列化、反序列化的代价,因此查询的性能会受到影响。特别是当Join采用Hash Join时,如果右表是一张大表,构建也会比较慢。针对构建问题,近期社区也进行了一些右表并行构建的优化,数据按照Join key进行Split来并行地构建多个Hash Table,但额外的代价是左右表都需要增加一次Split操作。**第三类,则是关于复杂查询(如多表 Join、嵌套多个子查询、window function 等),ClickHouse对这类需求场景的支持并不是特...
但由于有磁盘 IO 和数据序列化、反序列化的代价,因此查询的性能会受到影响。特别是当Join采用Hash Join时,如果右表是一张大表,构建也会比较慢。针对构建问题,近期社区也进行了一些右表并行构建的优化,数据按照Join key进行Split来并行地构建多个Hash Table,但额外的代价是左右表都需要增加一次Split操作。**第三类,则是关于复杂查询(如多表 Join、嵌套多个子查询、window function 等),ClickHouse对这类需求场景的支持并不是特...
折线图可以展示时间序列数据的趋势,柱状图可以比较不同类别的数据,饼图可以显示数据的占比等等,选择适合的图表类型对于用户理解数据非常重要。 **/ 可视化展现形式 /**---------------- ### **1. 统计图表**在DataWind产品中,为用户提供了丰富的图表类型供用户使用,其中包括柱状图、条形图、折线图、面积图、双轴图、饼图、环形图、玫瑰图、散点图、填充地图、散点地图、词云图、直方图、雷达图...
而ByteHouse自研了基于CBO和RBO(基于代价和基于规则的优化器),同时支持了很多优化器的多如牛毛的特性,包括多层嵌套的下推、Join子查询的下推、Join-Reorder、Bucket Join、Runtime Filter等。 在做到整体... 就需要做到不断地优化支持——通过字典编码来进行减少序列化和反序列化的开销,查询性能才能得到提升。最终达到的效果是 90% 的查询场景能够在 5 秒钟~ 7 秒钟之间得到返回。在这么大一个量级下面,ByteHouse仍然能够...
嵌套查询建议使用 Composite 聚合查询方式。**对于常见的 Group by A,B,C 这种多维度 Groupby 查询,嵌套聚合的性能很差,嵌套聚合被设计为在每个桶内进行指标计算,对于平铺的 Group by 来说有存在很多冗余计算,另外在 Meta 字段上的序列化反序列化代价也非常大,这类 Group by 替换为 Composite 可以将查询速度提升 2 倍左右。正例:```// 创建Composite Aggregation构建器` CompositeAggregationBuilder compositeA...
那么我们就可以在序列化阶段直接输出这个对象对应的 JSON 值(‘true’或‘false’),并不需要再检查这个对象的具体类型。sonic-JIT 的核心思想就是:**将模型解释与数据处理逻辑分离,让前者在“编译期”固定下来**。这种思想也存在于标准库和某些第三方 JSON 库,如 json-iterator 的函数组装模式:把 Go struct 拆分解释成一个个字段类型的编解码函数,然后组装并缓存为整个对象对应的编解码器(codec),运行时再加载出来处理 JSON...
功能描述此接口用于修改或创建桶策略。如果桶策略已存在,当前请求会覆盖已有桶策略。 注意事项桶策略条数无限制,但单个桶的所有桶策略 JSON 序列化后总大小不能超过 20KB。 调用此接口时,必须为桶所有者,或桶拥有者... "Statement": [ { "Sid": "桶只读策略", "Effect": "Allow", "Principal": [ "210004xxxx/testuser" ], "Action": [ ...
本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机器学习样本... 极低序列化开销、向量化计算等能力。Iceberg 社区也拥有对 Arrow 向量化读取的支持,但是不支持复杂嵌套类型,这对包含嵌套类型数据的训练样本极不友好,而猛犸数据集则能够很好的支持。在字节开源的训练调度框架 P...
它是能被序列化,也能被反序列化。在开发的时候,RDD给人的感觉就是一个只读的数据。但是不是,RDD存储的不是数据,而是数据的位置,数据的类型,获取数据的方法,分区的方法等等。### 2.3 RDD的五大特性(1)一组分片(P... compute函数会对迭代器进行复合,不需要保存每次计算的结果。(3)RDD之间的依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD,所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时,Spark可以通过...
进一步分析发现在做 Task 部署信息的反序列化时,同一个 Task 的多个 Subtask 存在冗余的反序列化。Task 部署信息 TaskInfo 主要包含 Head Operator、Chained Operators 信息,在作业构建时会分别被序列化为 TaskInfo 中的 SerializedUDF 和 ChainedTaskConfig。为了减少冗余的反序列化,有以下两个可优化的方向:其一是 **Chained Operators 的嵌套序列化结构** ,主要是去掉对 Map 结构不必要的序列化和反序列化,使得同一 Task ...
**Dubbo 协议编解码器**Dubbo 服务主要使用 Dubbo 协议进行通信,为了支持 Kitex <-> Dubbo 互通,我们需要在 Kitex 中实现 Dubbo 协议。得益于 Kitex 优秀的扩展性,codec-dubbo 根据 Kitex 提供的 Codec 接口实现了 DubboCodec 这一核心编解码器,只需在初始化时注入 DubboCodec 便能使用 Dubbo 协议。 **类型映射与拓展** #### **类型映射**Dubbo 主要使用 Hessian2 序列化协议进行 Payload 的编解码...
复杂查询主要包含较多的Agg join和嵌套子查询等特征。在复杂查询优化项中,相比于社区版ClickHouse, **ByteHouse升级的能力包含自研优化器以及在引擎层新引入的exchange runtime Filiter模块以及为提升并行化能力而... ByteHouse还实现了更多exchange性能相关优化,如尽量减少重复的序列化及载批等逻辑。 相对于社区对于join能力,ByteHouse提供了runtime filter能力,这是在执行引擎中动态构建filter的能力,例如在 Hash Joi...
全量订阅或全量初始化进度。被以下结构体引用: TaskProgress 参数 类型 描述 示例值 Database ObjectMappings 数据库信息。 { "DestObjName": "test****1", "ObjectType": "Database", "SrcObjName":... Trigger:表示触发器。 Type:表示类型。 Domain:表示域名。 Sequence:表示序列。 Rule:表示规则。 Operator:表示操作符。 Aggregate:表示聚合。 Extension:表示扩展。 Constraint:表示约束。 PostSequen...