DLT中的create_streaming_live_table创建一个视图而不是增量表
社区干货
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
中进行创建就显得非常繁琐和不便。 **●** 如果外部数据源,如 Hive 中的 Schema 发生了变更,那 Doris 中对应的表就需要重建,否则查询就会失败。 针对以上问题,我们参考数据库的设计理念,增加了 Catalog 一层,将原有的 Database 和 Table 挂在 Internal Catalog 下,目前已经实现了 Hive Catalog、JDBC Catalog 和 ElasticSearch Catalog。 在该架构下,增加新的 Catalog 会非常便捷。在 Catalog 下,通过 Create Catalog 可以...
干货|十分钟读懂字节跳动的Doris湖仓分析实践
**支持聚合表和物化视图。** 多种数据模型,支持aggregate,replace等多种数据模型,支持创建rollup表,支持创建物化视图。rollup表和物化视图支持动态更新,无需用户手动处理。 - **MySQL协议兼容,** 支持直接使... 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点:...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
再创建各种 Table。 除了 OLAP 内表模式外,还支持创建各种类型的外表,如 Hive 外表、Iceberg 外表、JDBC 外表和 ElasticSearch 外表等。 基于 Doris 原生外表模式,也可以访问数据湖中的数据源... Join Runtime Filter 和 Streaming Aggregation 等进行了优化。 ### **/****Multi-Catalog的查询框架****/**
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DLT中的create_streaming_live_table创建一个视图而不是增量表
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幸福里基于 Flink & Paimon 的流式数仓实践
所以实时增量部分会存在 MQ 中,全量数据则是存在 Hive 中。上图实时数仓中的每一层都是由一个 Flink Streaming SQL 串联起来的,DW 层的主要功能是把多个数据源进行 Join 打宽,通过...
干货 | 实时数据湖在字节跳动的实践
Uber最初也将Hudi对外称为一个事务型的数据湖,名字实际上也是由 Hadoop Updates and Incrementals缩写而来,最早也是被用于解决Uber内部离线数据的合规问题。现在他们更倾向的定义是一个流式数据湖平台,Iceberg也常常被人们纳入数据湖的讨论。尽管Ryan Blue一直宣称 Iceberg 是一个Open Table Format。这三者有一些共同点,一个是对 ACID的支持,引入了一个事务层,第二是对 streaming 和 batch的同等支持,第三就是聚焦在如何能更快...
干货|十分钟读懂字节跳动的Doris湖仓分析实践
支持创建rollup表,支持创建物化视图。rollup表和物化视图支持动态更新,无需用户手动处理。* **MySQL协议兼容,**支持直接使用MySQL客户端连接,非常易用的数据应用对接。Doris由Frontend(以下简称FE)和Backe... 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...
揭秘|字节跳动基于Flink SQL的流式数据质量监控(下)实践细节
在数据开发平台上创建对应的Flink SQL任务。* 将报警条件映射为报警平台的触发规则。3、Flink SQL作业将消费Kafka的数据,计算监控指标,并写到TSDB中。4、报警平台将基于TSDB中的时序数据,周期性地检测是否... SOURCE TABLE DDL:定义了Kafka数据源及消费策略 create table data_source ( app_id BIGINT, name VARCHAR, _meta_timestamp BIGINT, ...
十分钟读懂字节跳动的 Doris 湖仓分析实践
**支持聚合表和物化视图。** 多种数据模型,支持 aggregate,replace 等多种数据模型,支持创建 rollup 表,支持创建物化视图。rollup 表和物化视图支持动态更新,无需用户手动处理。 - **MySQL 协议兼容,** 支持... 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...
揭秘字节跳动对 Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
中进行创建就显得非常繁琐和不便。 **●** 如果外部数据源,如 Hive 中的 Schema 发生了变更,那 Doris 中对应的表就需要重建,否则查询就会失败。 针对以上问题,我们参考数据库的设计理念,增加了 Catalog 一层,将原有的 Database 和 Table 挂在 Internal Catalog 下,目前已经实现了 Hive Catalog、JDBC Catalog 和 ElasticSearch Catalog。 在该架构下,增加新的 Catalog 会非常便捷。在 Catalog 下,通过 Create Catalog 可...
幸福里基于 Flink & Paimon 的流式数仓实践
所以实时增量部分会存在 MQ 中,全量数据则是存在 Hive 中。上图实时数仓中的每一层都是由一个 Flink Streaming SQL 串联起来的,DW 层的主要功能是把多个数据源进行 Join 打宽,通过计算...
我的大数据学习总结 |社区征文
// 创建一个RDD val rdd = spark.sparkContext.parallelize(1 to 1000)// 转换操作val mapRDD = rdd.map(_ * 2) val filterRDD = mapRDD.filter(_ < 100)// 行动操作 filterRDD.collect.foreach(println... .createOrReplaceTempView("table") // SQL查询spark.sql("SELECT key, value FROM table WHERE value > 1")// 使用Dataset val df = Seq( ("a", 1), ("b", 2), ("c", 3)).toDF("key", "value")// SQL查...
干货|字节跳动基于Flink SQL的流式数据质量监控
Flink中两个窗口聚合。 | Spark收集审计数据,发到审计中心。 | 在spark streaming程序中,由deequ分析器对datafram做计算。 || **产品形态** | 配置化、平台化 | 平台化 | - | 提供SDK,需用户写代码,编写分析器。 |### 调研主要结论1、各产品的计算引擎均使用Spark或Flink,二者都能解决需求,在稳定性和性能上也没有显著的差异。实际上各产品在计算引擎...
