计算记录列的大小
社区干货
火山引擎 Iceberg 数据湖的应用与实践
> 在云原生计算时代,云存储使得海量数据能以低成本进行存储,但是这也给如何访问、管理和使用这些云上的数据提出了挑战。而 Iceberg 作为一种云原生的表格式,可以很好地应对这些挑战。本文将介绍火山引擎在云原生计... 快照列表等表级别的元数据,所以在这个 Metadata File 存的快照列表里面,每个快照下层对应的 Manifest List 文件中记录了这个快照的元数据信息,用于描述快照底下拥有的 Manifest File 及再下层的实际数据文件。 ...
火山引擎 Iceberg 数据湖的应用与实践
在云原生计算时代,云存储使得海量数据能以低成本进行存储,但是这也给如何访问、管理和使用这些云上的数据提出了挑战。而 Iceberg 作为一种云原生的表格式,可以很好地应对这些挑战。本文将介绍火山引擎在云原生... 快照列表等表级别的元数据,所以在这个 Metadata File 存的快照列表里面,每个快照下层对应的 Manifest List 文件中记录了这个快照的元数据信息,用于描述快照底下拥有的 Manifest File 及再下层的实际数据文件。...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
大小**,减少存储成本。随着数据集的规模增长,存储需求、成本也会相应增加,这对于大规模的训练模型来说是一个挑战。其次,还需要**优化** **训练样本** **的读取速度**。随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所... 只能通过 PySpark 的方式对于算法工程师来说不太友好。- Apache Iceberg 是一种开放的表格式,记录了一张表的元数据:包括表的 Schema、文件、分区、统计信息等。这种元数据计算具备高拓展性,为数据湖管理提供了更...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
大小**,减少存储成本。随着数据集的规模增长,存储需求、成本也会相应增加,这对于大规模的训练模型来说是一个挑战。其次,还需要 **优化** **训练样本** **的读取速度**。随着芯片技术的迭代和算力的增长,... 只能通过 PySpark 的方式对于算法工程师来说不太友好。* Apache Iceberg 是一种开放的表格式,记录了一张表的元数据:包括表的 Schema、文件、分区、统计信息等。这种元数据计算具备高拓展性,为数据湖管理提供了更好...
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数据表功能再升级!新增公式、文件、模板字段
常量数值进行公式计算,无需手动填写;2 新增 **文件** 字段类型,支持上传多个文件作为附件添加到表单记录;3 新增 **模板** 字段类型,自动将变量文本替换为列字段值。 **公式字段... 通过公式字段自动计算员工应发工资,总工资=基础工资+奖金-扣款,避免手动计算出错;* 班级管理中,计算学生成绩平均分,得分等级划分等,提高统计速度与效率➢ 使用方式-------1 字段类型选择“公式”,点击下...
[数据库系统] 业界列式存储浅析
行内记录逻辑地址),连续多行构成一个页,页的尾部通常会存储索引来解决record不定长时的快速查找问题,数据排列结构如下图所示:,之后对行记录做列裁剪,最后再...
表设计之数据类型优化 | 社区征文
因为可为 NULL 的列使得索引、索引统计和值比较都更复杂。可为 NULL 的列会使用更多的存储空间,在 MySQL 里也需要特殊处理。当可为 NULL 的列被索引时,每个索引记录需要一个额外的字节。通常把可为 NULL 的列改为... 它们可以存储的值的范围请自行计算。同时整数类型有可选的 UNSIGNED 属性,表示不允许负值,这大致可以使正数的上限提高一倍。例如 TINYINT UNSIGNED 可以存储的范围是 0~255,而 TINYINT 的存储范围是-128~127。...
干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
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 Base File 的修改。Hudi 使用了 MVCC 的设计,可以通过 Compaction 任务把 Delta File 和 Base File 合并成新的 Ba...
干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
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 Base File 的修改。Hudi 使用了 MVCC 的设计,可以通过 Compaction 任务把 Delta File 和 Base File 合并成新...
干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
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 Base File 的修改。Hudi 使用了 MVCC 的设计,可以通过 Compaction 任务把 Delta File 和 Base File 合并成新的 Base F...
干货|字节跳动数据技术实战:Spark性能调优与功能升级
以及Spark/Presto多个计算引擎,其中LAS Spark作为高效的批式计算引擎,字节内部日均处理EB级数据,全覆盖离线ETL场景。 :**该算子是用来修改逻辑Tile里记录的元数据的,对应一些不需要修改物理数据的代数操作。** 如上图的projection和selection操作,无非就是筛掉一些不必要的行(R.a = 1和S.x = 2)和不必要的列(R.a和S.x),这样的操作并不需要修改物理数据,只需要在逻辑Tile的bitmap里改一下metadata即可。1. **Mutators**(笔者译:修改算子):对于insert/delete/update而言,不仅要修改逻辑Tile里的元数据...
