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、表统计信息以及上层查询引擎读取、表写入文件接口等,使得 Spark, Flink 等计算引擎能够同时高效使用相同的表。- 下层有 parquet、orc、avro 等文件格式可供选择- 下接缓存加速层,包括开源的 Alluxio、火山引擎自研的 CFS 等;CFS 全称是Cloud File System, 是面向火山引擎和专有云场景下的大数据统一存储服务,支持高性能的缓存和带...
Apache Iceberg 是由 Netflix 公司推出的一种用于大型分析表的高性能通用表格式实现方案。如上图所示,系统分成引擎层、表格式层、文件格式层、缓存加速层、对象存储层。图中可以看出,Iceberg 所处的层级和 Hudi... 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、表统计信息以及上层查询引擎读取、表写入文件接口等,使得 Spark, Flink 等计算引擎能够同时高效使用相同的表。* 下层有 parquet、o...
用户需要数据毫秒级别的可见。5. 高吞吐导入。大数据场景下,导入性能十分关键。6. 标准 SQL 支持。用户很多都是从 MySQL 这样的系统迁移过来,所以 ANSI SQL 的支持对于用户的迁移十分关键。**系统概览**... Unique Table:系统需要定义 Primary Key(PK),相同的 PK 只会存在一份,高版本覆盖低版本。3. Aggregate Table:和 Unique Table 类似,需要定义 PK,但是相同 PK 多行的合并算法不同列可以自定义。 **架构**...
支持海量数据的高效导入、实时更新,支持对 10PB 级别的海量数据进行高并发查询。** 我们认为 Doris 也是一个比较全面的 OLAP 引擎,不像 ClickHouse 可能只能做一些大宽表的聚合。Doris 的能力相对来说比较出众。... Parquet 和 ORC 中的谓词下推、数据预取等。做了这些有效的优化以后,相对于 Trino, 在同样的场景下,也就是 Trino + HDFS 或者 Trino + S3 的模式,对比发现整个 Doris 的查询性能相比 Trino 要提升了近一倍左右。...
用户需要数据毫秒级别的可见。1. 高吞吐导入。大数据场景下,导入性能十分关键。1. 标准 SQL 支持。用户很多都是从 MySQL 这样的系统迁移过来,所以 ANSI SQL 的支持对于用户的迁移十分关键。# 系统概览## 数... Unique Table:系统需要定义 Primary Key(PK),相同的 PK 只会存在一份,高版本覆盖低版本。1. Aggregate Table:和 Unique Table 类似,需要定义 PK,但是相同 PK 多行的合并算法不同列可以自定义。## 架构![p...
目前各大公司的产品需求和内部决策对于数据实时性的要求越来越迫切,需要实时数仓的能力来赋能。传统离线数仓的数据时效性是 T+1,调度频率以天为单位,无法支撑实时场景的数据需求。即使能将调度频率设置成小时,也只... {数据域缩写}_[{业务过程缩写}]_[{自定义表命名标签缩写}]`- {业务/pub}:参考业务命名- {数据域缩写}:参考数据域划分部分- {自定义表命名标签缩写}:实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称...
支持海量数据的高效导入、实时更新,支持对 10PB 级别的海量数据进行高并发查询。**我们认为 Doris 也是一个比较全面的 OLAP 引擎,不像 ClickHouse 可能只能做一些大宽表的聚合。Doris 的能力相对来说比较出众。... Parquet 和 ORC 中的谓词下推、数据预取等。做了这些有效的优化以后,相对于 Trino, 在同样的场景下,也就是 Trino + HDFS 或者 Trino + S3 的模式,对比发现整个 Doris 的查询性能相比 Trino 要提升了近一倍左右。...
Iceberg 是一种适用于 HDFS 或者对象存储的表格式,把底层的 Parquet、ORC 等数据文件组织成一张表,向上层的 Spark,Flink 计算引擎提供表层面的语义,作用类似于 Hive Meta Store,但是和 Hive Meta Store 相比:*... 因此只需要依靠读元数据文件就可以获取一张 Iceberg 表里面所有的数据文件而不需要做 File Listing,从而更适用于对象存储的场景。 **第二个优点是文件组织形式更适合支持各种语义** ,例如 Schema、快照和增量...
便可查看各资产的数据存储界面。 3 操作指南 3.1 多维度筛选在数据存储界面,您可以通过多个维度进行筛选 EMR Hive、LAS 数据库表情况:当设置多个筛选条件时,会取各个条件的交集,进行过滤查询。 查看视角:支持从团... 支持三种口径:按分区名称、按分区更新时间、按分区创建时间。 最大/最小分区日期:一级分区为时间分区的表中,最大/最小分区日期,协助配置 TTL。 您也可单击操作列右侧的小齿轮,对列表中展现的字段进行自定义展示设置...
Iceberg 是一种适用于 HDFS 或者对象存储的表格式,把底层的 Parquet、ORC 等数据文件组织成一张表,向上层的 Spark,Flink 计算引擎提供表层面的语义,作用类似于 Hive Meta Store,但是和 Hive Meta Store 相比:- ... 因此只需要依靠读元数据文件就可以获取一张 Iceberg 表里面所有的数据文件而不需要做 File Listing,从而更适用于对象存储的场景。 **第二个优点** **是** **文件组织形式** **更** **适合支持各种语义**,例如...
还有一部分来源于对 TPC-DS 数据集的研究和挖掘。在对 TPC-DS 的 workload 的测试和研究中,Spark SQL 团队发现了一些潜在的性能优化点。火山引擎 LAS Spark 在 TPC-DS 数据集上的性能优化可以分为三种类型,分别是规则优化、缓存优化和运行时优化,下面我们将分别介绍这三类优化,以及具体的优化策略。### 3.1 规则优化规则优化,指的是在 Spark Optimizer 阶段增加了一些规则来优化逻辑计划。我们常说的谓词下推优化就是 Opti...
支持海量数据的高效导入、实时更新,支持对 10PB 级别的海量数据进行高并发查询。** 我们认为 Doris 也是一个比较全面的 OLAP 引擎,不像 ClickHouse 可能只能做一些大宽表的聚合。Doris 的能力相对来说比较出众。... Parquet 和 ORC 中的谓词下推、数据预取等。做了这些有效的优化以后,相对于 Trino, 在同样的场景下,也就是 Trino + HDFS 或者 Trino + S3 的模式,对比发现整个 Doris 的查询性能相比 Trino 要提升了近一倍左右。...
然后可以将数据密集填充(densepack)后存储,而要提升压缩率,列存的相同列的数据存储在一起使其具备先天优势;再加上能不再读取无效的列带来的带宽节省,使其更势不可挡,随之而来的列式存储相关的研究和工业系统如雨后春笋般出现。2005年,是列式存储的重生之年,首个完整的列式存储系统C-Store发表论文【3】【4】;同年,MonetDB/X100论文发表【5】。后续的几年也同样代表作频出:2010年,大名鼎鼎的Apache Parquet 的原型论文Google Drem...