第二个主要能力是可以支持对海量数据的Insert,完全兼容Hive SQL,可以平迁传统数仓场景下的Hive任务。第三,ByteLake支持对大规模历史数据的Update和Delete,以及对新增数据的Upsert和Append能力。最后,ByteLake支持流批一体的读写能力,提供流式读写的 source 和sink,支持近实时分析。 **ByteLake** **又是怎么做到这些能力的呢?接下来从以下几个特性来展开阐述。**![picture.image](https://p3-volc-community-s...
但也存在相应的缺点,由于每次查询要把聚类中心里面所有的向量都遍历一遍,所以它的查询速度受维度信息影响较大且高精度查询计算量比较大,计算开销大。这类索引通常还会结合一些量化算法来使用,包括 SQ、PQ等。... 在建表时可以加一个 Index 的定义,包含索引名称、向量列、以及索引类型信息。 数据导入支持多种方式,比如基于 Kafka 的实时导入,Insert sql,python sdk等。 基本查询是一个定式:select 需要的列信...
涉及多种格式的转换、溢出磁盘引起额外 IO 等。此外 Hudi 不支持原生 Python API,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的支持、更快的文件扫描。然而 Iceberg 的 MOR 方式也存在一些问题,比如社区版不支持只更新部分列(Partial Update)等。值得一提的...
在数仓及分析领域,海量数据则主要采按列的方式储存。因此,将数据从行级转换成列级存储是建立企业数仓的基础能力。 传统方式是采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,... 在SSB的查询分析中,我们发现大部分的查询都涉及到事实表和维表的join,因此可以通过Transform的步骤,将事实表“打平”。打平所用到的SQL如下:``` `insert into ssb_flat` `select * from` ...
确保数据流程的可扩展性和可靠性。 **二、自动化工作流管理:**Airflow的直观界面通过可视化的DAG(有向无环图)编辑器,使得创建和调度数据工作流程变得容易。通过与ByteHouse集成,可以自动化提取、转换和加... 运行命令airflow info以获取有关Airflow的更多信息。 **/ 步骤三:Airflow初始化 /**-----------------------通过执行以下命令来初始化Airflow的Web服务器:``` ...
不可少的工作, GORM 作为一个拥有 25k star 的项目已经是 Go 语言操作关系型数据库的首选。- 由于 GORM 中提供了很多 interface{} 形式的参数,这让程序员很容易误用,导致线上项目存在 SQL 注入的风险。- 在... model.UpdateByTenantMethod) {}, // 指定方法interface,可指定多个 model.Order{}, g.GenerateModel("Company"), // 在这里调用也会生成ApplyBasic对应的基础方法 ) // 执行并...
然后通过 Flink SQL Gateway 和 Session Mode 的 Flink Cluster 进行 OLAP 查询,提供了 JDBC 和 REST API 两种接口的返回结果。当然我们也需要使用 Catalog 管理元数据,这里不仅仅指 Iceberg 的元数据,还包括了其他... 我们在此基础上增加了批量 Upate 和 Delete 操作,通过 RowLevelModificationScanContext 接口实现 Iceberg 的行级更新。实践过程中,通过在 Context 中记录了两个信息——事务开始时的 Snapshot ID,以及 UPDATE/DEL...
在用户画像分析的场景下,利用 Bitmap 位图技术,可以解析前端圈群过程,对复杂人群圈选进行提速。在实时数仓方面,通过内置的 routine load 导入功能可直接消费 Kafka 的消息队列,摄入到 StarRocks 提供给实时监控大屏等数仓应用场景,也可以同步 MySQL 等数据库的 Binlog 变更,实时同步到 Primary key 主键模型中同时提供高并发的查询服务。此外,StarRocks 还支持联邦查询,可以无缝同步外部 Catalog,包括 Hive、Iceberg、Hudi、D...
服务器已经有Spark Thrift Server或者Kyuubi这样的工具,但是在某些B端客户的业务的背景下,这些工具并不能完全满足要求,因此 **字节跳动EMR团队自己设计实现了Spark SQL Server,主要聚焦解决的是如下场景:*** **兼容Hive语义:**由于大部分B端客户早期是基于Hive构建的数据仓库,后续逐步全部替换为Spark SQL,中间必然面临大量的系统迁移,而由于Hive与Spark SQL语义不尽相同,重写SQL实现的工作量非常大,因此在字节EMR产品中的Sp...
由于即时查询的实时性和灵活性,转化好的数据通常会写入OLAP引擎,例如ByteHouse,以提供灵活且实时的SQL查询。用户在分析时,一般会从画像平台应用界面去可视化构建标签逻辑,再由平台应用将这些逻辑转化成SQL,发给Byt... 我们观测到上述的查询优化在多标签场景下,能有10~50倍的性能提升。**数据导入**写入数据进入bitmap表跟普通表没有显著差异。例如,小批量insert的方式可以用如下方式:``` ...
在兼容性上,由于Iceberg 0.12版本不支持Spark 3.2,由于升级Spark的影响范围非常大,于是更新了Iceberg,**使用了社区的一个master的snapshot版本进行编译,与Spark 3.2进行集成。**## **Spark SQL 服务器**虽然... 后续逐步全部替换为Spark SQL,中间必然面临大量的系统迁移,而由于Hive与Spark SQL语义不尽相同,重写SQL实现的工作量非常大,因此在字节EMR产品中的Spark SQL Server中实现Hive 语义和Spark SQL语义的兼容,在实现方案...
另外在数据安全方面,它提供的模块化加密功能在对数据进行保护的同时也兼顾了高查询性能。除了社区提供的一些基础能力,字节跳动也基于 Parquet 格式进行了深度优化和应用,其中包括 LocalSort/PreWhere 等功能,进... 一些情况下甚至还需要把作业拆成 2 个单独处理来应对不同的数据场景。以上这些方法总的来说都不够灵活,对业务的侵入性较大,并且往往还涉及到繁琐的调参工作,影响工作效率。为此我们提出了一套自动化、声明式的小...
**在原始表数据加载时,根据聚合SQL定义的表达式,计算写入数据的聚合数据与原始数据同步写入存储。** 在数据查询的过程中,如果查询 SQL 通过匹配分析可以通过聚合数据计算得到,直接查询聚合数据减少计算... `INSERT INTO tea_data.events` `SELECT` `number / 100,` `number % 10,` `number % 3357,` `number % 166,` `number % 5,` `number % 40,` `'2023-05-28 05:11:55'` `FROM system.numbers L...