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干货 | 在字节跳动,一个更好的企业级SparkSQL Server这么做

public TGetTablesResp GetTables(TGetTablesReq req) throws org.apache.thrift.TException; public TGetTableTypesResp GetTableTypes(TGetTableTypesReq req) throws org.apache.thrift.TException; public TGetColumnsResp GetColumns(TGetColumnsReq req) throws org.apache.thrift.TException; ```也就是说,Hive Server2的每一个请求都是独立的,并且是通过参数的...

干货 | 在字节跳动,一个更好的企业级SparkSQL Server这么做

public TGetTablesResp GetTables(TGetTablesReq req) throws org.apache.thrift.TException;public TGetTableTypesResp GetTableTypes(TGetTableTypesReq req) throws org.apache.thrift.TException;public TGetColumnsResp GetColumns(TGetColumnsReq req) throws org.apache.thrift.TException;```也就是说,Hive Server2的每一个请求都是独立的,并且是通过参数的方式将操作和认证信息传递。Hive 提供了一个JDBC的驱动实...

干货|字节跳动数据技术实战:Spark性能调优与功能升级

nooE9U%3D) **/ 基本概念 /**------------- 为后续更清晰的介绍我们在Spark上做的系列优化,此处简单说明一些相关的基本概念。 **●** **一个SQL是如何执行的?**========================首先,结合下面的示例图,一个SQL会被Spark引擎经过SQL语法解析、元数据绑定、执行计划优化等多个过程,最终生成右边的执行计划,其中包含TableScan、Filter、Exchange、Sort、Join、Exchange、Aggregate...

干货|ClickHouse进阶:性能提升20倍!深度解析Projection优化实践

在执行计划阶段优化器尽量的将 TableScan 上层的 Partial Aggregation Step,Projection 和 Filter 下推到 TableScan 中,在将plan segment发送到worker节点后,在根据查询代价选择合适projection进行匹配改写。 从下面的执行计划上看,命中projection会在table scan中直接读取AggregateFunction(sum, UInt64)的state数据, **相比于没有命中projection的执行计划减少了AggregaingNode的聚合运算。**![picture.image](h...

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QtNosuchslotusingjumptables” -相关内容

Postgres CDC

'slot.name' = 'order'); WITH 参数参数 是否必选 默认值 数据类型 描述 connector 是 (none) String 指定使用的连接器,此处是 postgres-cdc 连接器。 hostname 是 (none) String PostgreSQL 数据... 源端在读取快照之前无需获取全局读锁(FLUSH TABLES WITH READ LOCK),提供了更好的并发性和可用性。 增量快照相关参数当scan.incremental.snapshot.enabled=true时,以下增量快照参数可用。 参数 是否必选 默认值...

数据表新增项目模板与关联流程功能——表格模板一键套用,数据自动同步

(https://tables.jijyun.cn/) **场景示例****财务自动识别发票并录入到表格** 公司财务部门需要处理成千上万张发票,手动识别、记录、核对,导致巨大的时间和人力成本。此外,还可能出现人为处理带来的错漏风险,导致不必要的麻烦和损失通过集简云数据表与数据流程,30秒即可快速将繁琐的业务操作转换成自动化运转。后续,每当有发票上传时,自动识别并提取发票信息,快速准确地录入到表格中,从而...

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如何使用逻辑流复制来迁移数据

每一个slot要使用一个wal sender。建议根据实际情况来进行设置。4. 保证源库和目标库网络连通性。5. 选择复制的用户需要具有 replication 或 superuser 权限。关于逻辑复制的相关限制条件,您可以参考文档[1][2]# 操作步骤### 创建发布订阅的语法首先我们可以看下创建发布订阅的语法:````undefined# 创建发布任务CREATE PUBLICATION name [ FOR TABLE [ ONLY ] table_name [ * ] [, ...] | FOR ALL TABLES ]...

干货|OLAP查询优化器:如何实现复杂查询和性能提升?

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049235&x-signature=nqtyssTTOPlYGmw03Ircy9qrvwA%3D)**●**ClickHouse 的存储引擎、向量化计算拥有独特的优势。 ****●****ClickHouse缺乏复杂查询的优化以及执行... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049235&x-signature=TFaOCnOIAab06SwZ0eAIk0dxj%2Fs%3D)基于以上原因,ByteHouse团队重新实现了ClickHouse 的优化器。 首先,客户端传来SQL字符串,server 会将 SQL 字符...

如何监控PostgreSQL逻辑复制状态

subslotname | data_slotsubsynccommit | offsubpublications | {alltables}````从上述信息来看,subname 为订阅者名称,subconninfo 为发布者相关的连接信息。````undefinedrudonx=# select * from pg... COALESCE ( trunc( EXTRACT ( epoch FROM ( now( ) - ( now( ) - replay_lag ) ) ) :: NUMERIC ), 0 ), trunc( pg_wal_lsn_diff ( pg_current_wal_lsn ( ), replay_lsn ) / 1024 ) replay_delay FROM pg...

Flink OLAP 在资源管理和运行时的优化

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222105&x-signature=1eiD%2F7qttIRBJHibgGlxnkMZtGQ%3D)首先通过设计针对调度性能的一系列 Benchmark,从业务出发根据复杂度构建 3 组测试作业。每个 Source 节点只会产生一条数据,数据量可以忽略不计。测试环境使用 了5 台物理机启动了一个 Flink Serssion 集群,总共约 500 Cores CPU,大约 1.25w 个 Slot,实现了一个 Benchamrk 的 Client 可以根据不同的并发度批量提交作业。我们在benchmark结果...

如何排查 PostgreSQL 存储空间占用问题-1

# 问题描述我的 RDS for PostgreSQL 占用的存储空间不符合预期,我该如何排查此类问题?# 问题分析RDS for PostgreSQL 消耗的存储空间主要包含如下方面:1. 数据文件2. WAL 日志3. 未消耗的 replication slot... You are now connected to database "rudonx" as user "rudonx".rudonx=# select relname, pg_size_pretty(pg_total_relation_size(relid)) as size from pg_stat_user_tables; relname | siz...

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