hive_db也是一类元数据。Type可具备继承关系。按面向对象的编程思想,可以理解type为一个Class。- 实例(Entity):代表一个type的具体事例。一个entity可能作为一个属性存在于另一个entity中,例如hive_table中的db... 为了充分复用各种元数据类型之间的相似能力,又获得足够的定制灵活性,火山引擎 DataLeap 研发人员为每类元数据设计了父Type。比如,Hive Table和Clickhouse Table,都含有名称、描述、字段等属性,他们都继承自DataSto...
ByteGraph 也需要用户完成类似的数据模型抽象,但图的数据抽象更加简单,基本上是把数据之间的关系“翻译”成有向属性图,我们称之为“构图”过程。比如在前面提到的,如果想把用户关系存入 ByteGraph,第一步就是需要把用户抽象为点,第二步把"关注关系”、“好友关系”抽象为边就完全搞定了。下面,我们就从代码层面介绍下点边的数据类型。* 点(Vertex)**点是图数据库的基本元素,通常反映的是静态信息**。在 ByteGraph 中,点...
字节内部有很多种元数据类型,包括线上传统的离线数仓Hive、OLAP分析引擎ClickHouse,以及实时侧元数据,如Kafka和ES以及Redis。**这些元数据所对应的表/Topic都统一维护在元数据平台上,目前血缘展示层是以这些数据资产作为主视角。** 如下图所示,中心数据资产包含普通字段和分区字段等信息,还可以从图中看到中心资产上下游资产信息。图中资产和资产之间连接的边,代表的是生产关系:1个任务读取了上游的资产,产生了下...
当然数据结构和算法也是相辅相成的,不能完全独立来看待,但是本文会相对重点聊聊那些常用的数据结构。**数据结构是什么呢?**首先得知道数据是什么?**数据是对客观事务的符号表示**,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号总称。那为何加上**“结构”**两字?**数据元素是数据的基本单位**,而任何问题中,数据元素都不是独立存在的,它们之间总是存在着某种关系,这种**数据元素之间的关系我们称之为结...
当然数据结构和算法也是相辅相成的,不能完全独立来看待,但是本文会相对重点聊聊那些常用的数据结构。**数据结构是什么呢?**首先得知道数据是什么?**数据是对客观事务的符号表示**,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号总称。那为何加上**“结构”**两字?**数据元素是数据的基本单位**,而任何问题中,数据元素都不是独立存在的,它们之间总是存在着某种关系,这种**数据元素之间的关系我们称之为结...
数据类型之间的相似能力,又获得足够的定制灵活性,我们为每类元数据设计了父Type。比如,Hive Table和Clickhouse Table,都含有名称、描述、字段等属性,他们都继承自DataStore这个父Type。另外一种情况,有些类型的实体可以作用于多种其他的实体,比如一张Hive表和一堆被组织在一起的业务报表,都可以被用户收藏或点赞。我们将收藏、点赞这些行为也抽象为实体,并通过关系与Hive表、业务报表集合等相关联。这种思想,类似编程中的组合...
数据血缘模型-展示层字节内部有很多种元数据类型,包括线上传统的离线数仓Hive、OLAP分析引擎ClickHouse,以及实时侧元数据,如Kafka和ES以及Redis。这些元数据所对应的表/Topic都统一维护在元数据平台上,目前血缘展示层是以这些数据资产作为主视角。如下图所示,中心数据资产包含普通字段和分区字段等信息,还可以从图中看到中心资产上下游资产信息。图中资产和资产之间连接的边,代表的是生产关系:1个任务读取了上游的资产,产生...
背景信息 使用各类型SDK采集上报数据时,会将采集的数据通过JSON格式进行上报,收到上报数据后,系统会对JSON数据进行处理并落库,落库后的数据类型与上报的JSON中的数据类型有对应关系。 其中: 支持采集上报的JSON数... float数值类型。* 需要时间筛选条件的必须定义数据类型为datetime格式。 3.上报数据的限制 3.1 一般限制单个应用的上报的事件数总量不限制; 单个应用支持元事件种类不超过1000个(不同应用之间互不影响,不含虚拟...
在使用数据的时候能更方便的定位和理解。2. **数据血缘追踪**:提供给业务人员或下游系统的数据服务时都是目标数据,目标数据的数据来源一般都来自于多张表数据。若出现目标数据异常时,清晰的血缘关系可以快速定位... 实体建模法并不是数据仓库建模中常见的一个方法,它来源于哲学的一个流派。从哲学的意义上说,客观世界应该是可以细分的,客观世界应该可以分成由一个个实体,以及实体与实体之间的关系组成。那么我们在数据仓库的建模...
RDD之间的依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD,所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时,Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据,而不是对RDD的所有分区进行重新计算。(4)一个Partitioner,即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数,一个是基于哈希的HashPartitioner,另外一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于于key-value的RDD,才会有Partitioner,非ke...
在MQ之间有分流的过程,做转换格式,流量拆分等- 离线数仓的核心是Hive,数据通过各种手段最终汇入其中,使用主流的HiveSQL或SparkJob做业务处理,流入下游Clickhouse等其他存储- 实时数仓的核心是MQ,使用主流的FlinkSQL或通用FlinkJob做处理,期间与各种存储做SideJoin丰富数据,最终写入各种存储- 典型的数据出口有三类: - 指标系统:业务属性强烈的一组数据,比如“抖音日活” - 报表系统:以可视化的形式,各种...
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... 类似于其他的分布式数据库引擎,例如Presto等,会将一个复杂的Query按数据交换情况切分成多个 Stage,各Stage之间则通过Exchange完成数据交换。 **Stage之间的数据交换主要有以下三种形式。*** 按照单个或者多个ke...
字段的索引数据类型决定了您可以使用何种方式检索该字段,同时影响检索的精度和准确性。本文介绍各个数据类型的配置说明及注意事项。 数据类型常见场景下,日志的字段值通常为文本类型或数值类型,您可以设置字段的索... 如果子字段的值为 Boolean 类型,则您可以在创建索引时,设置其索引数据类型为 text。 子字段说明名称规则设置 JSON 子字段的键值索引时,您可通过.来表示 JSON 数据中字段之间的层级关系,例如 key1.key2.key3 表示...