(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:只有同属于一个集...
本次分享将围绕问题背景、选型& Iceberg 简介、基于 Iceberg 的实践及未来规划展开。作者|火山引擎云原生计算研发工程师-刘纬整理|王吉东、于惠 **01** **问题背景**... 表索引信息、表统计信息以及上层查询引擎读取、表写入文件接口等,使得 Spark, Flink 等计算引擎能够同时高效使用相同的表。* 下层有 parquet、orc、avro 等文件格式可供选择* 下接缓存加速层,包括开源的 Alluxi...
# 问题描述为什么我在 RDS for MySQL 中的查询运行缓慢,我们应该如何排查呢?# 问题分析通常来说,查询运行缓慢有如下几方面原因:1. 资源利用率出现瓶颈(CPU/IO/Memory)2. 工作负载不符合预期3. 查询不够优化## 资源利用率出现瓶颈通常来说,当查询运行缓慢时,我们应当先检查资源利用率是否出现瓶颈,需要重点检查 CPU 利用率是否超出预期,是否 IO 出现瓶颈,剩余内存是否偏低。## 工作负载不符合预期由于业务的快速...
# 问题描述为什么我在 RDS for MySQL 中的查询运行缓慢,我们应该如何排查呢?# 问题分析通常来说,查询运行缓慢有如下几方面原因:1. 资源利用率出现瓶颈(CPU/IO/Memory)2. 工作负载不符合预期3. 查询不够优化## 资源利用率出现瓶颈通常来说,当查询运行缓慢时,我们应当先检查资源利用率是否出现瓶颈,需要重点检查 CPU 利用率是否超出预期,是否 IO 出现瓶颈,剩余内存是否偏低。## 工作负载不符合预期由于业务的快速增长,...
因此实时使用数据的问题必须得到有效解决。### 2. 实时技术日趋成熟实时计算框架已经经历了三代发展,分别是:Storm、SparkStreaming、Flink,计算框架越来越成熟。一方面,实时任务的开发已经能通过编写 SQL 的方... 最后是稳定性,针对一些场景,比如作业重启后,我们的曲线是正常的,不会因为作业重启导致指标产出一些明显的异常。2. **难点**第一个难点是数据量大。每天整体的入口流量数据量级大概在万亿级。在活动如春晚的场景...
Mapper 会把当前的 Partition 按照 Reduce 的 Partition 分成 R 个新的 Partition 并排序后写到本地磁盘上。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... 慢的瓶颈。在字节跳动大规模的 Shuffle 场景中,同一个 ESS 节点可能需要同时服务多个商户,而这些集群没有进行 IO 的隔离,就可能会导致 Shuffle 成为用户作业失败的主要原因和痛点问题。![picture.image](https:...
并排序后写到本地磁盘上。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... 慢的瓶颈。在字节跳动大规模的 Shuffle 场景中,同一个 ESS 节点可能需要同时服务多个商户,而这些集群没有进行 IO 的隔离,就可能会导致 Shuffle 成为用户作业失败的主要原因和痛点问题。![picture.image](http...
每个颗粒的第一行通过该行的主键值进行标记, ByteHouse 会为每个数据片段创建一个索引文件来存储这些标记。对于每列,无论它是否包含在主键当中,ByteHouse 都会存储类似标记。这些标记让您可以在列文件中直接找到数据。Granule作为ByteHouse 稀疏索引的索引目标,也是在内存中进行数据扫描的单位。4. 后台 Merge后台任务会定时对同一个分区的DataPart进行合并,并保持按排序键有序。后台的合并减少了 Part 的数目,以便更高效存储,并...
在使用文档数据库 MongoDB 版的过程中,若存在查询语句不够优化(如未设置合理索引)、请求并发量大、计算任务过重等情况时,可能会使数实例 CPU 使用率变高,从而导致数据读写变慢、超时增加等问题,甚至严重影响业务的正常运行。本文从查询语句、慢日志、执行计划等方面,介绍如何排查并定位 MongoDB 实例 CPU 使用率高的问题。 查看正在运行的语句您可以参考如下步骤查看数据库中正在运行的语句: 通过 Mongo Shell 工具连接实例。具体...
这减少了在查询过程中扫描的数据量。 文件大小 需要避免小文件过多的问题。小文件太多会增加 NameNode 压力,导致元数据膨胀、寻址索引速度变慢等问题。Hadoop 分析引擎处理大量小文件的速度远远慢于处理同等数据量的大文件的速度。每一个小文件都会占用一个 task,而 task 启动将耗费大量时间,造成作业的大部分时间都耗费在启动 task 和释放 task 上。您可以登录集群,使用 hadoop -fs count 命令统计文件数。 shell hadoop fs -c...