[索引](https://baike.baidu.com/item/索引/5716853)技术有关。简单讲,数据结构就是组织,管理以及存储数据的方式。虽然理论上所有的数据都可以混杂,或者糅合,或者饥不择食,随便存储,但是计算机是追求高效的,如果我们能了解数据结构,找到较为适合当前问题场景的数据结构,将数据之间的关系表现在存储上,计算的时候可以较为高效的利用适配的算法,那么程序的运行效率肯定也会有所提高。常用的4种数据结构有:- 集合:只有同属于...
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,可以去解决数据湖上的可靠性、性能和安全的问题。与此同时,Uber 最初也将 Hudi 对外... 本质原因也是因为 Hudi 的索引系统。因为这个索引系统要求数据按照组件聚集,一个最简单的方式就是把这个组件设成 UUID。但这样就会带来性能上的问题以及资源上的浪费。因此我们在Hudi之内实现了一套新的机制,我们认...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666843&x-signature=M5pWKq%2BKwFJjsdDkRMS29rX4pKo%3D)**落地实时数据过程中的挑战和应对方式**接下来介绍数据湖落地的挑战和应对。字节内部的数据湖最初是基于开源的数据湖框架Hudi构建的,选择Hudi,最简单的一个原因就是因为相比于Iceberg 和Delta Lake,Hudi原生支持可扩展的索引系统,能够帮助数据快速定位到所在的位置,达到高效更新的效果。在尝试规模化落地的过程中, *...
生成的 Map Output 包含两个文件:索引文件和按 Partition 排序后的数据文件。当所有的 Mappers 写完 Map Output 后,就会开始第二个阶段- Shuffle Read 阶段。这个时候每个 Reducer 会向所有包含它的 Reducer Part... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666847&x-signature=6WD1f%2Bbrrb9PXt1EdpKEuaG8b9U%3D)针对这种情况,我们提供的解决方案是控制每个容器或每个节点写入磁盘的 Shuffle 数据总量。这个功能可以从两个角度实现。...
但func带有一个整数参数表示分片的索引值,因此在类型为T的RDD上运行时,func的函数类型必须是(Int, Interator[T]) => Iterator[U]| sample(withReplacement, fraction, seed) | 根据fraction指定的比例对数据进行... 将相同key的值聚合到一起,与groupByKey类似,reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置| aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks]) | 先按分区聚合 再总的聚合 每次要跟初始值交流 例如:a...
生成的 Map Output 包含两个文件:索引文件和按 Partition 排序后的数据文件。当所有的 Mappers 写完 Map Output 后就会开始第二个阶段—Shuffle Read 阶段。这个时候每个 Reducer 会访问所有包含它的 Reducer Part... 由于使用的是 push based Shuffle 和聚合模式,所有的数据其实都聚集在一个 Worker 上,如果这个 Worker 数据丢失的话,等于所有的 Mapper 都要重新计算所对应的数据,因此对于 push 聚合的功能,使用一个双写备份是比较...
聚集索引 B+树排序访问,支持基于 Key 或者 Key-Column 的 Range Query,所有查询都走索引,且避免内存中重排序,效率初步判断可接受。- 中台内的其他系统,最大的 MySQL 单表已经到达亿级别,且 MySQL 有成熟的分库分... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666887&x-signature=BKZzUVsBWVBfrlrcQPNeQ0Juct0%3D)**KCV 模型**:- 会将 key\column\value 在存储中区分开来。- 对应的接口为:`KeyColumnValueStoreManager`。**KV 模...
在内存中建立了多级维度索引,加快查询效率。同时我们通过实时数据预取,以及聚合逻辑下发的方式,加快整个数据获取的速度。**三是组件性能:**在整个扩容链路中消耗时间较大的主要有三个方面:K8s 云原生调度器的性能、镜像拉取的性能、推广、搜索核心服务。针对这三种场景,我们首先通过分片调度 + 乐观并发 Bind 的方式来加速我们调度器的吞吐和性能,其次通过镜像 Lazy Loading 进行按需加载,最后自研 P2P 实现镜像和模型快速...
在内存中建立了多级维度索引,加快查询效率。同时我们通过实时数据预取,以及聚合逻辑下发的方式,加快整个数据获取的速度。**三是组件性能:** 在整个扩容链路中消耗时间较大的主要有三个方面:K8s 云原生调度器的性能、镜像拉取的性能、推广、搜索核心服务。针对这三种场景,我们首先通过分片调度 + 乐观并发 Bind 的方式来加速我们调度器的吞吐和性能,其次通过镜像 Lazy Loading 进行按需加载,最后自研 P2P 实现镜像和模型快速分发...
bloom 1.0 1.0 1.0 提供一种基于布鲁姆过滤器的索引访问方法。 btree_gin 1.3 1.3 1.3 提供一个为多种数据类型和所有 enum 类型实现 B 树等价行为的 GIN 操作符类示例。 btree_gist 1.5 1.5 1.5 提供一个为多种数... fuzzystrmatch 1.1 1.1 1.1 判断字符串之间的相似性和距离。 hstore 1.7 1.6 1.5 在单一 PostgreSQL 值中存储键值对。 intagg 1.1 1.1 1.1 提供一个整数聚集器和一个枚举器。 intarray 1.3 1.2 1.2 提供一些有用的...
这种索引类型通常是查询执行期间最具成本效益的。 但是,需要注意的是,该索引仅适用于标量或元组表达式,不能与生成数组或映射数据类型的表达式一起使用。 数据集 Set 这种轻量级索引类型允许使用单个参数max_size,即每个块设置的值集 。 当设置为 0 时,它在块内容纳数量不受限制的不同值。 该集合包含块中的所有值(或者如果值的数量超过 max_size 则为空)。 尽管整体基数较高,但此索引类型对于每组颗粒中值聚集在一起的列特别有效...
根据业务方对汇总指标的及时性和准确性的要求,实现相应的精确去重和非精确去重。第三:汇总层建设过程中,还会涉及到衍生维度的加工。在顺风车券相关的汇总指标加工中我们使用 Hbase 的版本机制来构建一个衍生维度... 在公共基础层分为两个不同的层次,一个是 DWD 层,做明细数据,另一个是 DWS 层,做公共聚合数据,DIM 是我们常说的维度。我们有一个基于离线数仓的主题预分层,这个主题预分层可能包括流量、用户、设备、视频的生产消费...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666832&x-signature=ykri7hkrcO4EA7p4Z0BGbmr7pKc%3D)**补充说明:**目前得物大数据在阿里云的dataworks 环境下,集群层面做了比较多的工作,IO、网络、机架感应等暂时无需过多关注... 次索引分片,也可以在引擎侧考虑基于该方向的自适应倾斜优化。## 3.3 数据分桶(Bucket)在数据量比较大的情况下,单表数据做分区会存在下游使用效率上的限制,而数据在某些列上(或者构造业务列)存在高度聚集,或者存...