OLAP 在真实的业务落地过程中遇到了很多问题和挑战,主要分为对性能和运维稳定性的挑战。在性能方面的一大挑战是 OLAP 业务要求亚秒级的作业 Latency,这和流批有很大的不同,流式和批式主要关注数据的处理速度,而不... Query 有两个典型的特点:业务上重复的 Query 和亚秒级的查询耗时。通过分析发现,Plan 阶段的耗时为几十到几百毫秒,占比较高。因此支持了 Plan 缓存,避免相同 Query 的重复 Plan。此外也支持了 Catalog Cache,加速元...
OLAP 在真实的业务落地过程中遇到了很多问题和挑战,主要分为对性能和运维稳定性的挑战。在性能方面的一大挑战是 OLAP 业务要求亚秒级的作业 Latency,这和流批有很大的不同,流式和批式主要关注数据的处理速度,... Query 有两个典型的特点:业务上重复的 Query 和亚秒级的查询耗时。通过分析发现,Plan 阶段的耗时为几十到几百毫秒,占比较高。因此支持了 Plan 缓存,避免相同 Query 的重复 Plan;此外也支持了 Catalog Cache,加速元...
一个强大且完善的查询优化器能够为数据管理和分析工作带来巨大的便利。 作为一款火山引擎推出的云原生数据仓库,ByteHouse基于开源ClickHouse构建,并在字节跳动内外部场景的检验下,对OLAP引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。ClickHouse以快速处理数据而著名,但其查询优化器在处理多表查询和高维度数据时却显得力不从心。为了解决这一问题,火山引擎ByteHouse自研并推出了一款全新的查询优化器。 ![picture.ima...
问题和分析![4.jpeg](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/ddba25d44559424aad6179028d1da10d~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)在具体应用中,Flink 引擎如何支持 OLAP 计算?**首先在接入层**,我们使... Dispatcher Actor 单点处理且执行了一些非常重量级的作业操作; - Akka 线程池过于繁忙,不仅要负责 Dispatcher 内的作业管理,还负责了很多 每个作业 JobMaster 的具体执行。针对上述问题,我们分别进行了相...
减少了计算节点之间的数据落盘且能提升 OLAP 计算的性能。 在 Flink OLAP 计算过程中,主要存在以下几个问题:* Flink OLAP 计算相比流式和批式计算,最大的特点是 Flink OLAP 计算是一个面向秒级和毫秒级... 根据测试和分析:* Netty/Rest 线程池默认线程数量太少;* Dispatcher Actor 单点处理且执行了一些非常重量级的作业操作;* Akka 线程池过于繁忙,不仅要负责 Dispatcher 内的作业管理,还负责了很多 每个作业 JobM...
业务场景中遇到的问题及解决方案以及引入 ByConity 对其业务的帮助。# MetaApp OLAP 数据分析平台架构及功能随着业务的增长,精细化运营的提出,产品对数据部门提出了更高的要求,包括需要对实时数据进行查询分析,快速调整运营策略;对小部分人群做 AB 实验,验证新功能的有效性;减少数据查询时间,降低数据查询难度,让非专业人员可以自主分析、探查数据等。为满足业务需求,MateApp 实现了集事件分析、转化分析、自定义留存、用户分...
业务场景中遇到的问题及解决方案以及引入 ByConity 对其业务的帮助。 MetaApp OLAP 数据分析平台架构及功能 随着业务的增长,精细化运营的提出,产品对数据部门提出了更高的要求,包括需要对实时数据进行查询分析,快速调整运营策略;对小部分人群做 AB 实验,验证新功能的有效性;减少数据查询时间,降低数据查询难度,让非专业人员可以自主分析、探查数据等。为满足业务需求,MateApp 实现了集事件分...
也让字节跳动在数据链路优化处理、提升分析效率、数据仓库选型、数据引擎架构搭建等层面积累丰富经验。**> > > > > ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tld... 高实时要求的一个企业级OLAP数据引擎?* **最佳实践篇:**深入产业实践,剖析最佳实践 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c37612bb79e8406e9c776604c0...
计算层和存储层。### 服务层服务层包括了所有与用户交互的内容,包括用户管理、身份验证、查询优化器,事务管理、安全管理、元数据管理,以及运维监控、数据查询等可视化操作功能。服务层主要包括如下组件:- 资源管理器资源管理器(Resource Manager)负责对计算资源进行统一的管理和调度,能够收集各个计算组的性能数据,为查询、写入和后台任务动态分配资源。同时支持计算资源隔离和共享,资源池化和弹性扩缩等功能。资源管...
业务场景中遇到的问题及解决方案以及引入 ByConity 对其业务的帮助。 **0****1** **MetaApp OLAP 数据分析平台架构及功能**随着业务的增长,精细化运营的提出,产品对数据部门提出了更高的要求,包括需要对实时数据进行查询分析,快速调整运营策略;对小部分人群做 AB 实验,验证新功能的有效性;减少数据查询时间,降低数据查询难度,让非专业人员可以自主分析、探查数据等。为满足...
以提供更加准确和及时的决策支持,实现更好效果。 在数据平台建设中,不少企业开始引入OLAP引擎,以提升对营销活动的数据实时查询和相应效果。OLAP引擎的特点在于能处理大规模的数据集,并快速地提供多维度的数据分析的结果。 ByteHouse则是火山引擎推出的一款基于开源ClickHouse构建的OLAP引擎,具备云原生的特点,能提供极速数据分析服务,支撑实时数据分析和海量数据离线分析,对内经过字节跳动大量业务检验,对外也已在互...
EMR Serverless OLAP是开源Doris、StarRocks在火山引擎上的全托管服务,您可以通过EMR Serverless OLAP灵活的创建和管理Doris或StarRocks实例以及数据。 1 StarRocksStarRocks 是新一代极速全场景 MPP (Massively Parallel Processing) 数据库。StarRocks 的愿景是能够让用户的数据分析变得更加简单和敏捷。用户无需经过复杂的预处理,就可以用 StarRocks 来支持多种数据分析场景的极速分析。StarRocks 能很好地支持实时数据分析,并...
1 支持的版本支持采集 EMR-3.1.1 及以上 StarRocks 集群和 OLAP 服务中 1.1.0 及以上版本全托管 StarRocks 引擎中的数据。 2 使用前提2.1 准备MySQL的数据库信息准备云数据库MySQL,建立在同一个VPC网络内,您可前往控制台创建MySQL实例 2.2 获取StarRocks的数据库信息StarRocks 数据源配置时,EMR 集群对应的集群信息、数据库用户名密码需填写正确: 填写的数据库用户名信息,必须拥有相应数据库表的读写权限,来保障任务数据能够被...