实时数据和离线数据是分开存储的,这种存储异构使得两部分的数据天然很难对齐。* **运维成本高**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/9207a7961cb14386857c2... 数据源和前面提到的一样,离线数据存在 Hive 中,实时数据存在 MQ 中。不同的是在进入 Streaming Lakehouse 的时候,设置了一个 ODS 层,这层会通过 Flink Streaming SQL 把每一个数据源沉淀到 Paimon Table 里。第二层...
对齐95%内部核心功能以及发布新功能20+,包括支持LAS/ByteHouse数据源、OpenAPI和元数据采集等ToB场景新特性。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/63c... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962846&x-signature=PtClE1vLaSMa2oDscYtr0TjIA1Y%3D)* **服务部署:** 为了能够在售卖区部署,经过调研我们选择火山引擎提供的容器服务(VKE)和负载均衡(CLB)来进行基础服务部署和...
实时数据和离线数据是分开存储的,这种存储异构使得两部分的数据天然很难对齐。 - **运维成本高**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e68deccde9cd43cb9... 数据源和前面提到的一样,离线数据存在 Hive 中,实时数据存在 MQ 中。不同的是在进入 Streaming Lakehouse 的时候,设置了一个 ODS 层,这层会通过 Flink Streaming SQL 把每一个数据源沉淀到 Paimon Table 里。第二层...
允许它对齐 Hive 的行为。但这对于 Presto 本身来说侵入性太强。* 使用 Calcite 自动改写 SQL 从而支持多引擎。这也是本文推荐的方案。 **1.2 大 MAP/JSON 字段**前文提到的第二个问题是针对大 map 字段而言的,先解释为什么会产生大 map:假设有一个场景,业务方非常着急看到某个指标数据,而直接添加列肯定来不及,只能复用 ODS 层的某个 map ...
桶内排序后再写入文件中。Bucket 表创建语法如下,`clustered by (id)` 指定分桶列,`sorted by (id)`指定排序列,**`into 4 buckets`** ****指定分桶数量。````create table user(id Int, info String) clustere... 需要对齐各个引擎的 Bucket 实现。下图展示了 Hive/Presto 写 Bucket 表与原生 Spark 写 Bucket 表对比。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3885ec638a9f4a57bc...
层层构建 ODS、DWD 等层级关系。如果需要进行离线回溯,不需要换存储,直接通过流批一体 SQL 运行离线任务。# **2. 问题与挑战**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu... 这种机制无法保证底层的存储系统记录的文件信息和每次 Commit 的文件对齐,从而在下游消费的时候会产生读到赃数据,或者坏文件等问题。 **针对数据孤岛和元数据一致性问题,LAS 设计了统一元数据服务 MetaServer,提...
桶内排序后再写入文件中。Bucket 表创建语法如下,`clustered by (id)` 指定分桶列,`sorted by (id)`指定排序列,**`into 4 buckets`** 指定分桶数量。```create table user(id Int, info String) clustered by... 需要对齐各个引擎的 Bucket 实现。下图展示了 Hive/Presto 写 Bucket 表与原生 Spark 写 Bucket 表对比。 通过上图可以发现,Hive 在写 Bucket 表之前会将相同分桶的数据通过 reduce 操作写到一个文件中,而 Spark 原...