所需组件等,都会以虚拟形式存储。同时,引擎的元数据做了服务化,包括权限管控、用户体系等。**最后,Stateless 解决了非常困扰运维的一个问题——日志把本地磁盘写满。**在 Stateless 体系下面不会再有这样的问题... 只需要再去起一个配置相同的集群,再来做任务的执行,执行完了以后再释放。这就是Stateless 体系运转的大致流程。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/...
### 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... 会具有相同的前缀,这样在 TiKV 的 Key 空间内,这些 Key-Value 会在相邻的位置。那么当写入量很大,并且集中在一个表上面时,就会造成写入的热点,特别是连续写入的数据中某些索引值也是连续的(比如 update time 这种按...
集成了包括 Hadoop、Spark、Flink 等引擎,并做到100%开源兼容。Doris 作为 OLAP 领域中一款极具代表性的开源组件,也被集成到了火山引擎 EMR 产品生态中。> > > > > 本文来源于山引擎 EMR 团队大数据工程师在 ... 支持海量数据的高效导入、实时更新,支持对 10PB 级别的海量数据进行高并发查询。**我们认为 Doris 也是一个比较全面的 OLAP 引擎,不像 ClickHouse 可能只能做一些大宽表的聚合。Doris 的能力相对来说比较出众。...
从而提高搜索精度。这个功能对响应速度有一定的要求,同时由于数据资产的特殊性,前缀相同的资产数量较多,因此也需要根据资产的热度进行一定的排序。- **支持** **多租户**。我们的系统不仅供公司内部使用,也提供... 整个系统包括4个主要的数据流程:1. **实时导入**。资产元数据变更时相应的平台发出实时变更消息,Data Catalog系统会消费变更消息,通过ingestion服务更新Elasticsearch中的文档,以此来达到搜索实时性秒级的需求。...
多个大型公司也参与到数据湖技术发展中来,整体生态繁荣度也在逐步提升。 但在这一阶段凸显出了一个问题,随着生态技术的发展,越来越多的开源组件开始累积。对于一个企业来说,为了解决不同领域的问题,需要... 把外部的业务系统和业务日志,通过LAS这种实时入湖能力快速导入到ODS层。通过离线数仓可以直接引用ODS层的准实时入库数据,来达到离线数仓的日增量数据,同步提升数据的时效性。 其次,实时数仓中DW层的一些...
RAG 结合检索和生成两个关键组件,通过检索为大模型提供相关数据作为上下文信息。由于向量数据库能够高效存储和检索模型生成的向量,从而提供语义上更具有相关性的检索结果,因此向量数据库成了 ES 之外的 RAG 必不可... 用户可以方便地导入、检索文本等非结构化数据,之后 VikingDB 再自动将其转换为向量并存储,最终提供检索能力。除了近似向量检索,VikingDB 还提供聚类查询、基于向量的相关性排序和多样性打散等能力,以更好地满足...
经过数据集成服务把数据导入离线数仓。经过离线数仓的数据加工逻辑,流转到以 ClickHouse 为代表的 OLAP 引擎。另外,在消息队列部分,还会通过 Flink 任务或者其他任务对 Topic 分流,因此上图也展现了一个回指的箭... 我们对整个元数据系统(即前文提到的资产平台)进行了 GMA 改造,同步对血缘架构进行全面升级,由此支持了更丰富的功能,具体包括:- **首先,元数据种类扩充到近 30 种且时效性提升。** 之前以离线方式更新血缘数据,...
自年初成立开源委员会以来,字节跳动开源动作频频。公开信息显示,字节跳动近五个月新开源了不少项目,包括 Shuffle 框架 Cloud Shuffle Service、基于 Rust 的 RPC 框架 Volo 等。 10 月 ... 重要组件之一。其实早在 2020 年初团队就有过将其开源的想法,但是当时内部业务发展带来的挑战和压力还比较大,同时产品本身也需要进一步打磨,团队觉得那不是一个好时机。近两年,团队积累了更多来自内外部的...
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。在搜索过程中,通过相同的一个模型把查询项转化成对应的向量,并... 包括增删改查等数据维护功能,另外,对于向量检索性能通常要求比较高。其次,向量检索通常需要与属性过滤等操作结合计算。最后,向量检索通常会与其他属性结合查询,比如以图搜图等场景,最终需要的,是相似的图片路径或文...
服务层包括了所有与用户交互的内容,包括用户管理、身份验证、查询优化器,事务管理、安全管理、元数据管理,以及运维监控、数据查询等可视化操作功能。 **服务层主要包括如下组件:**- **资源管理器**资源... 表的元数据信息主要包括表的 Schema,partitioning schema,primary key,ordering key。Part 的元数据信息记录表所对应的所有 data file 的元数据,主要包括文件名,文件路径,partition, schema,statistics,数据的索引...
那么导入ByteHouse也就能完全满足用户需求,很好地支持唯一键等场景。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/78b0b25d07d94c4cbc111a0a5bf2d18c~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407627&x-signature=7RNGfIvw2TFXycn8PQEoFicJX4o%3D)**场景一:**基于上图可见,假设有一个双副本的Shard,每个副本都会有一张相同的HaKafka表处于Ready的状态。但是只...
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、Delta lake 的外表,实现离线和实时的统一、湖和仓的联邦分析,满足跨引擎查询的功能。StarRocks 极速全场景数据分析...
当我们把存量数据导入到新系统时,许多接口的读写性能都有严重下降,服务器资源的使用也被拉伸到夸张的地步,比如:* 写入一张超过3000列的Hive表元数据时,会持续将服务节点的CPU占用率提升到100%,十几分钟后触发超... 需要格外注意避免过早优化与过度优化。 **准确定位到瓶颈,才能事半功倍** 。一套业务系统中,可以优化的点通常有很多,从业务流程梳理到底层组件的性能提升,但是对瓶颈处优化,才是ROI最高的。 **根据问题类...