实现exactly-once的语义。开发者首先需要创建`Sink`类,实现`Sink`接口,主要负责数据写入组件的生命周期管理,构架作业。通过`configure`方法定义`writerConfiguration`的配置,通过`createTypeInfoConverter`方法来... Closeable { /*** Output an element to target source.** @param element Input data from upstream.*/void write(InputT element) throws IOException; /*** Flush buffered input data to targe...
(https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/9efeb0aaaf35496d81188fad71078bc7~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962885&x-signature=fP2S8hw3LXP2MF%2B6DD2HL6... 将原有的 Database 和 Table 挂在 Internal Catalog 下,目前已经实现了 Hive Catalog、JDBC Catalog 和 ElasticSearch Catalog。 在该架构下,增加新的 Catalog 会非常便捷。在 Catalog 下,通过 Create Catalog 可...
**如何让上游 Task 感知下游 Failure** 下游 SubTask 主动将失败信息传递给上游,或者 TM 被关闭上游 Netty Server 也可以感知到。上图中用 X 表示不可用的 SubPartition。 首先将 SubPartition1 和对应的 View (Netty Server 用来取 SubPartition 数据的一个结构)置为不可用。 之后当 Record Writer 接收到新数据需要向 SubPartition1 发送数据,此时需要进行一个可用性判断,当 Sub...
否则查询就会失败。 针对以上问题,我们参考数据库的设计理念,增加了 Catalog 一层,将原有的 Database 和 Table 挂在 Internal Catalog 下,目前已经实现了 Hive Catalog、JDBC Catalog 和 ElasticSear... 我们已经添加了 Hive MetaStore这一类型的 Catalog,可以动态添加、删除和切换 Catalog。通过 Create Catalog,将 Type 指定为 Hive,指定 Hive Catalog 的地址,即可完成创建。 通过 Drop 和 Switch 命令也...
ByteLake支持流批一体的读写能力,提供流式读写的 source 和sink,支持近实时分析。 **ByteLake** **又是怎么做到这些能力的呢?接下来从以下几个特性来展开阐述。**![picture.image](https://p6-v... [picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b5d0ed374f6c4de58ec990e5af6bb169~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962835&x-signature=xhEbjjmfc...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/9c267e82685f4fb8a5024fcc8555eb71~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962874&x-signature=Zre9vQpHo... .appName("CNCH-Reader") .config("spark.sql.extensions", "CnchAutoConvertExtension") .enableHiveSupport() .getOrCreate() val df = spark.sql("select * from cnch_db.c1")```收益:1. ETL简化为...
向上游发送 Partition Request,上游 Netty Server 收到 Partition Request 后重新给下游 SubTask 创建对用的 View, 此时上游 Record Writer 就可以正常写数据。![]()## ■ 下游 Task 感知上游 Task 失败![04... Checkpoint 间隔长,对成功率要求高在这种情况下,数据没有任何的 Shuffle 。![]()**在数据集成的场景中遇到哪些问题?**- 单个 Task Checkpoint 失败会影响全局的 Checkpoint 输出 - 网络抖动、写入...
1 使用限制子账号新建数据源时,需要有项目的管理员角色,方可以进行新建数据源操作。各角色对应权限说明,详见:管理成员 已开通 TOS 服务,并创建 TOS 存储桶。详见创建存储桶。 TOS Reader 实现了从 TOS 读取数据... *Secret Access Key 与 AccessKey ID 配套使用,类似登录密码,用于签名您的访问参数,以防被篡改。 3.2 新建离线任务TOS 数据源测试连通性成功后,进入到数据开发界面,开始新建 TOS 相关通道任务。新建任务方式...
同时也用 Flink Datastream API 开发了一些高阶功能,出入湖的作业使用 Flink Application Mode 运行在 K8s 上。然后通过 Flink SQL Gateway 和 Session Mode 的 Flink Cluster 进行 OLAP 查询,提供了 JDBC 和 REST... Iceberg 默认的 Flinksink 会给每一个需要写入的 Parquet 文件创建一个 Streamwrtier,而这个 Streamwriter 的 Schema 是固定的,否则 Parquet 文件的写入就会报错。上图示例中原始 Schema 是 id、name、age,在 Sche...
Dynamic BloomFilterJoin **主要思路是在已有Data Filter基础之上动态构造 Filter,** 进一步做DataSkipping,以此提升查询性能。当然为了避免引入额外损耗,仅适用于部分Join场景。 如下图所示,两表Join,左表数据量较大,右表数据量较少,则可以提前将右表join key读取出来,在左表动态生成一个Filter算子,其效果相当于:where id in (select event\_id from table\_2)。在接下来的Join阶段,左表实际参与Join的数据量将会减...
创建时还需要制定 Schema。如果外部数据源多,一个一个在 Doris 中进行创建就显得非常繁琐和不便。 **●** 如果外部数据源,如 Hive 中的 Schema 发生了变更,那 Doris 中对应的表就需要重建,否则查询就会失败。 ... Catalog 如何与外部元数据对接? 以 Hive MetaStore举例。元数据架构设计如下图所示,设计思路包括几方面: 我们已经添加了 Hive MetaStore这一类型的 Catalog,可以动态添加、删除和切换 Catalog。通过 Create ...
Request req) throws IOException { //....省略 if (req.isEvent()) { //☆这次是接口请求不走上面心跳 encodeEventData(channel, out, req.getData()); } else { //走这里进去 encodeRequestData(channel, out, req.getData(), req.getVersion()); } //....省略 buffer.writerIndex(savedWr...
aYL7Wki5BUAWzghTr8%3D)文 | 浩宇 来自字节跳动数据平台BitSail团队 **持续关注,本开发详解将分为四篇呈现。**● 开发详解系列一:Source(本篇)● 开发详解系列二:SourceSplitCoordinator● 开发详解系列三:SourceReader● 开发详解系列四:Sink、Writer**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c0af821d92f94f3a833e18b196415a45~tplv-tlddhu82om-i...