减少彼此的依赖与耦合。即使模块发生变动或内部逻辑调整,也不会影响其他模块。其次,对模块采用插件架构,允许模块按照灵活配置支持不同的策略。这样便能够根据不同业务场景实现不同的策略。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/1c776ae2398c4435b2e3f50cc95d29d4~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)**首先,当Coordinator接受复杂的查询以后,** 它会在当前的语法树的基础上,根据节点类型和数据分布情况,插入...
拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领域中的后起之秀,ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂query场景下,ClickHouse容易存在查询异常问... 由于ClickHouse并不能通过Shuffle来分散数据增加执行并行度,并且其生成的Pipeline在一些case下并不能充分并行。因此在某些场景下,难以发挥集群的全部资源。随着企业业务复杂度的不断提升,复杂查询,特别是有多轮...
`Cache-Aside Pattern`(旁路缓存,业务系统常用)- `Read-Through Pattern`- `Write-Through Pattern`- `Write-Behind Pattern`### 2.1 Cache-Aside (旁路缓存)所谓「旁路缓存」,就是**读取缓存、读取数据库... 这时候我们来推断下,假如这两个操作的原子性被破坏:**第一步成功,第二步失败**会导致什么问题?会导致**数据库是最新数据,缓存是旧数据,出现一致性问题。**该图我就不画了,与上一个图类似,对调下 Redis 和 MySQ...
能够准确的选择出一条效率最高的执行路径,大幅度降低查询时间。相应的,一个不好的查询优化器,甚至会让查询变慢。常见的优化器逻辑分为两类, **一类叫“基于规则的优化(RBO)”,另一类称为“基于代价的优化(CBO)... 它比较适合于带有上下文依赖的优化规则,例如 PredicatePushDown,需要把 Predicate 一层层的往下推。* **基于 pattern-match 的改写框架:**这种适合简单、通用的改写规则,例如对于两个连续的 Filter 做合并的动...
通过将一些重复pattern(如子查询、表达式)提前计算,并将结果存储到文件系统,由计算引擎在查询时自动路由到这些计算结果,并直接返回。一次计算,多次复用。 **以下主要介绍两种方式:物化列和物化视图。** ### **1. 物化列**物化列主要通过预计算的方式,解决高频表达式重复计算的问题。 原生Spark在查询嵌套类型(Map/Array/Struct/Json)列中的某一子列时,首先会读取整个列的数据,然后在内存中提...
**余种数据源类型,每天有超过** **20** **万任务稳定运行在这套数据集成引擎之上。**除此之外,团队结合数据集成市场现状,也做了深度的考量。据 Gartner 数据,2021 年数据集成全球市场规模达 38.5... 支持各种复合类型的自动转换、脏数据处理、流控,还有支持流式的归档、数据湖集成、自动并发度推断等等。这些功能已经支撑起字节复杂的业务场景,因此在外部用户使用的时候,也能覆盖他们绝大部分使用场景,不需要额外...
但是两个系统之间的同步无法保证原子性,会有一致性问题,因此当前缺乏一个全局可靠视图。 另外 Hudi 在 Snashot 的管理上,依赖底层存储系统的视图构建自己的 Snapshot 信息,而不是通过自己的元数据管... 监听者可以根据事件类型决定对应的执行操作(比如同步元数据信息到外部的元数据信息系统等)。 Table Management Service就是其中一个监听者,属于其中一个重要组成部分。 **MetaServer** 整体分为两大块—...
不仅是企业数字化转型的最佳技术路径,同时也成为兴领域人工智能、大数据、边缘计算、5G 等底层平台基础设施。随着云原生技术的成熟和市场需求的升级,云计算的发展已步入新的阶段。**云原生 2.0**,将充分地释放了... Kubernetes 网络依赖底层的技术大致可以分为三大类:**(一)Overlay 模式**是在二层或三层网络之上再构建起来一个独立的网络,这个网络通常会有自己独立的 IP 地址空间、交换或者路由的实现。VXLAN 协议是目前最流行...
仍能够依赖 KubeWharf 进行应用程序的部署和管理。这对于一些对网络依赖性要求极低、需要高度保密性的应用场景非常关键,例如政府机构、金融机构等。KubeWharf 提供了离线部署的灵活性,使得用户能够在各种环境中自主... 对于需要进行大规模机器学习模型训练和推断的企业,KubeWharf 提供了高度灵活和可扩展的解决方案。其优化的性能和资源利用率使得机器学习工作负载能够更加高效地运行,同时方便用户集中管理和监控这些复杂的任务。...
同时跟两个系统交互意味着要学两种query pattern,还要学会怎么整合起来输出最终结果,比较麻烦(当然这个也是可以解决的,可以在执行引擎上层多套一个统一的SQL查询引擎,参考apache calcite)所以,基于混合分析的需求... 例如Join就要等待所有子路径执行完毕,然后把各个子路径的逻辑Tile拼到一起,再根据Join条件做筛选,才能得到一个新的逻辑Tile,这样的点就被称为pipeline breakers。采用Tile-Based结构的好处:1. 由于加入了统一...
但是两个系统之间的同步无法保证原子性,会有一致性问题,因此当前缺乏一个全局可靠视图。另外 Hudi 在 Snashot 的管理上,依赖底层存储系统的视图构建自己的 Snapshot 信息,而不是通过自己的元数据管理。这种机制无法... 监听者可以根据事件类型决定对应的执行操作(比如同步元数据信息到外部的元数据信息系统等)。Table Management Service 就是其中一个监听者,属于其中一个重要组成部分。**MetaServer** 整体分为两大块——存储层和服...
Immutable 还体现在集合类的类型上。我们在项目中提倡非必要不使用 `MutableList` 这样的 Mutable 类型,可以减少 `ConcurrentModificationException` 等多线程问题的发生,同时更重要的是避免了因为 Item 篡改带来的... 数据层我们使用 Repository Pattern 封装本地数据源和远程数据源的具体实现:```kotlinclass Repository { fun CoroutineScope.getBannerList(): Flow > { return DatabaseManager.db.bannerDao:...
不同项目对于环境的依赖也有自己的需求,作为平台方,管理运维的成本非常高。 代码、依赖库版本管理复杂,训练结果难以复现。 研发过程中的模型训练,存在着代码以及依赖库的版本管理问题,例如依赖环境变动,或自己遗忘... 模型推断平台 :提供服务上线、水平伸缩、灰度发布等能力,以打通模型训练管道。 最核心的资源调度,我们同样进行了特别的优化:通过容器云进行调度任务,镜像打包模型代码,分布式存储数据集;多卡、分布式的训练任务...