### TiDB ServerSQL 层,对外暴露 MySQL 协议的连接 endpoint,负责接受客户端的连接,执行 SQL 解析和优化,最终生成分布式执行计划。TiDB 层本身是无状态的,实践中可以启动多个 TiDB 实例,通过负载均衡组件(如 LVS... 当同城两个数据中心同时失效时,因为异地灾备中心只剩下一份副本,不满足 Raft 算法大多数副本存活的要求。最终将导致集群暂时不可用,需要从一副本恢复集群,只会丢失少部分还没同步的热数据。这种情况出现的概率是比...
其中最主要的两个问题是:首先,数据集市只保留了部分属性,只能解决预先定义好的问题;另外,数据集市中反映细节的原始数据丢失了,限制了通过数据解决问题。从解决问题的角度出发,希望有一个合适的存储来保存这些明细的... 然后把自己的重心聚焦在如何基于一个中心化的存储构建一个数据分析、数据科学和机器学习的数据湖解决方案,并且把这个方案称之为lake。他们认为在这个中心化的存储之上构建事务层、索引层,元数据层,可以去解决数据湖...
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 覆盖了多个业务领域;这些数据还支持算法团队的特征调研、特征工程,并为模型的迭代和优化提供基础。目前字节跳动以及整个业界在机器学习和训练样本领域的一些趋势如下: 首先,**模型** **/样本** **越来越大**...
监测和发现问题,有的时候在没有其他 App 代码的情况下通过 Memory Profilers 还可以查看其内部的实例和变量细节。* CPU:性能剖析器检查 CPU 活动,切换到 Frames 视图还可以**界面卡顿追踪*** Memory:识别可... Java 支持三元运算符可以进一步简化。```java String generateAnswerString(int count, int countThreshold) { return count > countThreshold ? "I have the answer." : "The answer eludes me."; ...
其中最主要的两个问题是:首先,数据集市只保留了部分属性,只能解决预先定义好的问题;另外,数据集市中反映细节的原始数据丢失了,限制了通过数据解决问题。从解决问题的角度出发,希望有一个合适的存储来保存这些明细的... 然后把自己的重心聚焦在如何基于一个中心化的存储构建一个数据分析、数据科学和机器学习的数据湖解决方案,并且把这个方案称之为 lake。他们认为在这个中心化的存储之上构建事务层、索引层,元数据层,可以去解决数据...
第二个是 Multi Catalog 联邦查询,是在22年6~7月和社区合作的一个项目。当时的目标是想让 Doris 能像 Presto 一样有 plugin 的能力,能做联邦查询,能够查询ES、JDBC等数据源,当然最典型的还是 Hive 、数据湖的这些表... 两个月的开发,目前已经支持三大数据组织模式,也支持数据存放在 HDFS、S3 和 TOS 上,数据格式也支持最常见的 Parquet、ORC、TEXT等。**基于这些能力,我们在性能上也做了持续的优化。** 例如,我们做了 table scan ...
**索引是业界常用的提高查询性能的手段之一,针对Iceberg我们也采用了增加索引的方式。**对常用的列字段构建Index,在进行table scan时利用Index只返回匹配的数据,降低匹配数据量,从而大大提高查询性能。 ... 进行判断,得到data file 1和data file 2都满足条件。**然而,仔细分析data file 1和data file 2的数据,并不存在符合条件的数据,因此min-max过滤效果不太理想。所以通过引入合适的索引功能,可以提高data skipping的...
这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持... 覆盖了多个业务领域;这些数据还支持算法团队的特征调研、特征工程,并为模型的迭代和优化提供基础。目前字节跳动以及整个业界在机器学习和训练样本领域的一些趋势如下:首先, **模型** **/样本** **越来越大...
主流的分布式数据库架构主要有以下两个类型:* **Shared-Nothing** 架构:最早使用 Shared-Nothing 架构的一些产品我们称之为 MPP 数据库。如果用户选择使用 MPP 架构的数据库,那他们可能更关心的是整个系统的吞吐... 并且可以跨多个机房部署,以提高系统的可用性。* **高性能** :可以部署为集群模式,在集群模式下集群性能肯定是远超单机的。* **成本低**:由于计算节点和存储节点可以独立扩缩容,互相不影响,不需要扩计算的时候同...
经过了两个月的开发,目前已经支持三大数据组织模式,也支持数据存放在 HDFS、S3 和 TOS 上,数据格式也支持最常见的 Parquet、ORC、TEXT等。**基于这些能力,我们在性能上也做了持续的优化。**例如,我们做了 table scan 里面最常见的几类优化,包括并发读取、RunTimeFilter、列裁剪、分区裁剪、Parquet 和 ORC 中的谓词下推、数据预取等。做了这些有效的优化以后,相对于 Trino, 在同样的场景下,也就是 Trino + HDFS 或者 Trino...
基本上可以认为只有read/scan操作。- OLTP应用在存储侧的layout一般为行存,OLAP应用则一般为列存因为OLTP和OLAP的差异,现有的数据分析系统(或者说数据分析的pipeline)一般是部署两套独立的系统。OLTP系统用于执行事务,要求低时延 & 高吞吐,而OLAP系统用来执行历史数据分析(查询),最终出报表,两个系统之间通过后台的数据迁移工具或者MQ来传送数据。但是以上提到的系统结构显然存在一些问题:1. **系统存在time lag。** ...
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 ... 用来判断 Record Key 是否存在 | 轻量级,默认的索引方式 包含在数据文件的footer中。默认配置,不依赖外部系统,数据和索引保持一致性 ...
主流的分布式数据库的架构主要有以下两个类型:- Shared-Nothing 架构:最早使用 Shared-Nothing 架构的一些产品我们称之为 MPP 数据库。如果用户选择使用 MPP 架构的数据库,那他们可能更关心的是整个系统的吞吐... 并且可以跨多个机房部署,以提高系统的可用性。- 高性能:可以部署为集群模式,在集群模式下集群性能肯定是远超单机的。- 成本低:由于计算节点和存储节点可以独立扩缩容,互相不影响,不需要扩计算的时候同时扩存...