不同于企业现有的操作型数据库;其次数据仓库是对多个异构数据源的有效集成,集成后按主题重组,且放在数据仓库中的数据一般不再修改。数据仓库系统结构包含四个层次:l 数据源,数据仓库系统的基础;l 数据的存... 慢数据库追踪Top10:慢事物列表展示了一小时内(可选)响应时间超过250ms并且排列前十的数据库请求次数与平均响应时间等信息。缓存事务主要包括redis调用明细,耗时前五的查询性能趋势,总体吞吐量统计分析。缓存明...
导致项目拆包时遇到了模块间紧紧咬合的问题,牵一发而动全身。 目前,DataWind前端团队正在进行模块架构的升级,本文将为大家详解基于**Redux + hook**如何升级数据流方案,以解决可视化查询模块内以及与其... 可以多个数据流实例同时使用,而不会相互干扰。7. 可同时用于组件和项目。最好能伸能缩,复杂组件有时候也用得上数据流。 **我们内部的数据产品搭建框架提供的数据流能力,就是尽力符合以上几点去做的,以...
然后生成对应的列存文件。每个Batch写入的文件对应一个版本号,版本号能用来表示数据的写入顺序。同一批次的数据不包含重复key,但不同批次的数据包含重复key,这就需要在读的时候去做合并,对key相同的数据返回去最... 下面是一个使用示例。首先我们建了一张UniqueMergeTree的表,表引擎的参数和ReplacingMergeTree是一样的,不同点是可以通过UNIQUE KEY关键词来指定这张表的唯一键,它可以是多个字段,可以包含表达式等等。![pict...
磁盘 IOPS 无法在操作系统层面进行隔离,Shuffle 过程中不同 Application 作业会互相影响; - 在离线混部场景下,我们希望利用在线服务业务低峰期的 CPU,但缺少对应的磁盘资源。# External Shuffle Service 的... 直接把相同 Partition 的数据通过网络写入到远端的一个 Buffer 并最终 Dump 到文件中,在 Shuffle Read 阶段,可以通过连续读的方式直接读取已经合并好的文件。对该思路进行拆解,我们可以概括为以下三个方面:第一个...
将这些消息合并成为原始的消息 M1,发送给处理进程。![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/e7ed701d3d2c4173ac1bd6874d70a084.png)##### 3.2.5.2 处理多个 producer 和一个订阅 consumer 的分块消息当多个生产者发布块消息到单个主题,这个 Broker 在同一个 Ledger 里面保存来自不同生产者的所有块消息。 如下所示,生产者1发布的消息 M1,M1 由 M1-C1, M1-C2 和 M1-C3 三个块组成。 生产者2发布的消息 M2,M2 由 M2...
Shuffle 过程中不同 Application 作业会互相影响;* 在离线混部场景下,我们希望利用在线服务业务低峰期的 CPU,但缺少对应的磁盘资源。**02****External Shuffle Service 的优化**针对上述问题和需求,我们先对 ESS 进行了优化。**参数调优**首先是参数调优。为了实现参数调优,我们研发了一个旁路系统,如下图。---------------------------------![picture.image](https:...
并不是转化成 SQL 下发到其他 Server 上执行,而是下发完整的 query plan 到不同的机器上,然后用 MPP 的方式进行执行。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82... 这需要从上到下全部链路进行改写并传递信息与优化。例如:predicate push down 和 Column pruning ****●****基于Pattern-match 适合简单、通用的改写规则。例如:将两个连续的 filter 节点合并成一...
Hudi 是一个流式数据湖平台,提供 ACID 功能,支持实时消费增量数据、离线批量更新数据,并且可以通过 Spark、Flink、Presto 等计算引擎进行写入和查询。Hudi 官方对于文件管理和索引概念的介绍如下,> > > Hudi 提供类似 Hive 的分区组织方式,与 Hive 不同的是,Hudi 分区由多个 File Group 构成,每个 File Group 由 File ID 进行标识。File Group 内的文件分为 Base File ( parquet 格式) 和 Delta File (log 文件),Delta File...
Hudi 是一个流式数据湖平台,提供 ACID 功能,支持实时消费增量数据、离线批量更新数据,并且可以通过 Spark、Flink、Presto 等计算引擎进行写入和查询。Hudi 官方对于文件管理和索引概念的介绍如下,> Hudi提供类似 Hive 的分区组织方式,与 Hive 不同的是,Hudi 分区由多个 File Group 构成,每个 File Group 由 File ID进行标识。File Group 内的文件分为 Base File (parquet 格式) 和 Delta File(log 文件),Delta File 记录对 Bas...
Timeline 由一个个 commit 构成,一次写入过程对应时间线中的一个 commit,记录本次写入修改的文件。相较于传统数仓,Hudi 要求每条记录必须有唯一的主键,并且同分区内,相同主键只存在在一个 file group中。底层存储由多个 file group 构成,有其特定的 file ID。File group 内的文件分为 base file 和 log file, log file 记录对 base file 的修改,通过 compaction 合并成新的 base file,多个版本的 base file 会同时存在。在...
Hudi 是一个流式数据湖平台,提供 ACID 功能,支持实时消费增量数据、离线批量更新数据,并且可以通过 Spark、Flink、Presto 等计算引擎进行写入和查询。Hudi 官方对于文件管理和索引概念的介绍如下,> > > Hudi提供类似 Hive 的分区组织方式,与 Hive 不同的是,Hudi 分区由多个 File Group 构成,每个 File Group 由 File ID进行标识。File Group 内的文件分为 Base File ( parquet 格式) 和 Delta File( log 文件),Delta File 记...
Hudi 是一个流式数据湖平台,提供 ACID 功能,支持实时消费增量数据、离线批量更新数据,并且可以通过 Spark、Flink、Presto 等计算引擎进行写入和查询。Hudi 官方对于文件管理和索引概念的介绍如下,> Hudi提供类似 Hive 的分区组织方式,与 Hive 不同的是,Hudi 分区由多个 File Group 构成,每个 File Group 由 File ID进行标识。File Group 内的文件分为 Base File ( parquet 格式) 和 Delta File( log 文件),Delta File 记录对 B...
Hudi 是一个流式数据湖平台,提供 ACID 功能,支持实时消费增量数据、离线批量更新数据,并且可以通过 Spark、Flink、Presto 等计算引擎进行写入和查询。Hudi 官方对于文件管理和索引概念的介绍如下,> Hudi 提供类似 Hive 的分区组织方式,与 Hive 不同的是,Hudi 分区由多个 File Group 构成,每个 File Group 由 File ID 进行标识。File Group 内的文件分为 Base File ( parquet 格式) 和 Delta File( log 文件),Delta File 记录对...