Flink OLAP 作业 QPS 和资源隔离是 Flink OLAP 计算面临的最大难题,也是字节跳动内部业务使用 Flink 执行 OLAP 计算需要解决的最大痛点。本次分享将围绕 Flink OLAP 难点和瓶颈分析、作业调度、Runtime 执行、收益... OLAP 任务大部分都是秒级、毫秒级的小作业,具有 QPS 高、时延小的特点。以内部业务为例,业务方要求在高峰期支持大于 200 的 QPS,并且 Lantency p99 < 2s,而优化前的 Flink 调度性能还不能满足业务方需求,因此我们针...
在性能方面的一大挑战是 OLAP 业务要求亚秒级的作业 Latency,这和流批有很大的不同,流式和批式主要关注数据的处理速度,而不需要关注 Plan 构建、Task 初始化等阶段的耗时。但是在 OLAP 场景下,优化这些阶段的耗时就... OLAP 是在线服务,对可用性的要求很高,所以完善测试流程和测试场景是非常必要的,可以减少线上 Bug 的概率。另外在运维升级时,不同于流批作业的直接重启升级,OLAP 集群的运维升级因为不能中断用户使用,所以如何做到无...
不少企业开始引入OLAP引擎,以提升对营销活动的数据实时查询和相应效果,提升精准投放表现。OLAP引擎的特点在于能处理大规模的数据集,并快速地提供多维度的数据分析的结果。 **ByteHouse则是火山引擎推出... 通常要求计算时间不能超过 5 秒。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2834b7978e1547fbaa94efe5223ff6fd~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x...
对OLAP引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。ClickHouse以快速处理数据而著名,但其查询优化器在处理多表查询和高维度数据时却显得力不从心。为了解决这一问题,火山引擎ByteHouse自研并推出了一款全新的查询优化器... 此查询是正常情况下很多数据库不能直接执行的。 右边:经过解关联之后的查询计划的样子,转换成常见的算子 join agg 等,这样查询就可以正常执行了。 ![picture.image](https://p6-volc-community-si...
无法满足分析师需求。 这篇文章将会给大家分享人群圈选查询在实时分析OLAP场景下的解决思路,同时介绍如何利用ByteHouse来加速此类查询。从数据表现上看,在10亿级用户测试数据下,ByteHouse的人群查询P99小于... 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ByteHouse进行处理。 从...
详细解读OLAP引擎如何建设高性能的向量检索能力,并最终通过开源软件VectorDBBench测试工具,在 cohere 1M 标准测试数据集上,recall 98 的情况下,QPS性能已可以超过专用向量数据库(如milvus)。# 向量检索现状分析## 向量检索定义对于诸如图片、视频、音频等非结构化数据,传统数据库方式无法进行处理。目前,通用的技术是把非结构化数据通过一系列 embedding 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在...
则视为该五分钟内该EMR Serverless OLAP实例服务不可用。 在一个服务周期内EMR Serverless OLAP实例不可用分钟数之和即服务不可用分钟数。 1.4 月度服务费:在一个服务周期(即自然月)内,客户就单个EMR Serverless OLAP实例或服务所⽀付的服务费⽤总额,如果客户⼀次性 ⽀付了多个⽉份的服务费⽤,则将按照所购买的⽉数分摊计算⽉度服务费⽤。 服务可用性 2.1 服务可用性计算方式 服务可⽤性以单个实例或服务为维度,按照如下⽅式计...
不少企业开始引入OLAP引擎,以提升对营销活动的数据实时查询和相应效果。OLAP引擎的特点在于能处理大规模的数据集,并快速地提供多维度的数据分析的结果。 ByteHouse则是火山引擎推出的一款基于开源ClickHouse构建的OLAP引擎,具备云原生的特点,能提供极速数据分析服务,支撑实时数据分析和海量数据离线分析,对内经过字节跳动大量业务检验,对外也已在互联网、游戏、金融、汽车等领域落地,并产生了良好业务效果。 针对企业...
Flink OLAP 作业 QPS 和资源隔离是 Flink OLAP 计算面临的最大难题,也是字节跳动内部业务使用 Flink 执行 OLAP 计算需要解决的最大痛点。本次分享将围绕 Flink OLAP 难点和瓶颈分析、作业调度、Runtime 执行、收益... OLAP 任务大部分都是秒级、毫秒级的小作业,具有 QPS 高、时延小的特点。以内部业务为例,业务方要求在高峰期支持大于 200 的 QPS,并且 Lantency p99 < 2s,而优化前的 Flink 调度性能还不能满足业务方需求,因此我们针...
可以支持完整的 Flink OLAP 的计算需求。![3.jpeg](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/375e6e0c50fb4fe789f6d474cdf0c27c~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)在字节跳动内部,Flink 最初被用作流式计算... Flink 资源申请主要是基于 Slot 维度,我们使用全拉起的作业调度模式,所以作业会等待 Slot 资源全部申请完成之后才会进行计算任务调度。比如,Resource Manager 有 4 个 Slot ,现有两个作业并发申请资源,每个作业都需...
可以支持完整的 Flink OLAP 的计算需求。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/0e3e3b8f78f649838e0877f7e67e082f~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk... Flink 资源申请主要是基于 Slot 维度,我们使用全拉起的作业调度模式,所以作业会等待 Slot 资源全部申请完成之后才会进行计算任务调度。比如,Resource Manager 有 4 个 Slot ,现有两个作业并发申请资源,每个作业都需...
无法满足分析师需求。这篇文章中,我们将会分享人群圈选查询在实时分析OLAP场景下的解决思路,同时介绍如何利用ByteHouse来加速此类查询。从数据表现上看,在10亿级用户测试数据下,ByteHouse的人群查询P99小于10s... 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ByteHouse进行处理。从数据模...
ByteHTAP 使用 Flink 作为 OLAP 计算引擎,在计算和存储中引入了一些重要的性能优化,例如重构 Flink 作业调度流程以提升查询 QPS,将计算推到存储层,以及使用删除位图来有效地处理删除等。 - 文章最后分享了字节跳动在生产中开发和运行 ByteHTAP 的经验教训与最佳实践,包括跨 OLAP 数据库查询能力、高效的数据导入、对 Flink 的开发增强等。# 核心计算引擎 Flink OLAPFlink 作为 ByteHTAP 系统的 OLAP 计算引擎,目前已经...