KubeZoo:一个轻量级的 Kubernetes 多租户网关,利用现有的命名空间模型,为 Kubernetes 增加多租户能力。KubeZoo 通过捕获和转换请求和响应,实现了租户之间的视图级隔离。- KubeGateway:一个专为 kube-apiser... Katalyst:一个旨在提高资源利用率和优化云成本的通用解决方案,包括多个代理和中心化组件,可以实现资源的监控、分析、预测、调度、迁移、回收等功能 。- Ketelemetry:一个全局控制平面追踪工具,可以实现对 K...
一个比较大的Query,哪个算子影响了Query,如何找到、优化算子,是诊断分析的主要工作。从流程上来看,左侧图展示第一步,从作业列表中找到Query,找到后进行算子分析还是做建表优化,亦或是大小表转换,这是第二步(右侧)诊... 无物化视图的情况已经比kylin的场景要好,在创建物化视图之后性能更优;存储成本低,默认存储压缩,存储成本减少近10x;与Hive的In Place数据查询兼容。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.co...
多个系统之间的 ETL 也浪费了大量的资源, 同时对于研发人员来讲,也不得不学习维护多套系统。为了解决这个问题,我们开启了 Krypton 项目,这是字节跳动基础架构 计算-实时引擎, 创新应用中心, 存储-HDFS & NoSQL 团队... 会执行 MV Query 将这部分内存的数据转换成 MV 的数据,MV 的数据与 Base 表的数据会执行原子性的 Flush,都 Flush 成功后,会向 Meta Server 注册, 原子性的更新 Base 表与 MV 的版本号,保证了 MV 与 Base 表的数据一...
由time转换而来 `hash_uid` UInt64 --用户ID hash过后的id,用来join降低内存消耗 )│ ```用户表:存储用户的属性数据,以用户ID分shard存储。``` ... 数据预生成(由Spark/Flink或者Clickhouse物化视图产出数据),形成大宽表,基于单表的查询是ClickHouse最为擅长的场景。我们有个指标,实现的SQL比较复杂(如下),每次实时查询很耗时,我们单独建了一个表table,由Sp...
多个系统之间的 ETL 也浪费了大量的资源, 同时对于研发人员来讲,也不得不学习维护多套系统。为了解决这个问题,我们开启了 Krypton 项目,这是字节跳动基础架构 计算-实时引擎, 创新应用中心, 存储-HDFS & NoSQL 团队... 会执行 MV Query 将这部分内存的数据转换成 MV 的数据,MV 的数据与 Base 表的数据会执行原子性的 Flush,都 Flush 成功后,会向 Meta Server 注册, 原子性的更新 Base 表与 MV 的版本号,保证了 MV 与 Base 表的数据一...
由time转换而来 `hash_uid` UInt64 --用户ID hash过后的id,用来join降低内存消耗 )│ ```用户表:存储用户的属性数据,以用户ID分shard存储。``` ... 数据预生成(由Spark/Flink或者Clickhouse物化视图产出数据),形成大宽表,基于单表的查询是ClickHouse最为擅长的场景。我们有个指标,实现的SQL比较复杂(如下),每次实时查询很耗时,我们单独建了一个表table,由Sp...
分别具有如下作用:- 数据库表管理:用于创建和管理数据库、数据表以及视图等数据对象- 数据加载:用于从不同的离线和实时数据源如对象存储、Kafka 等地写入数据- SQL 工作表:在界面上编辑、管理并运行 SQL... 并且能对资源进行细粒度的权限控制。### 步骤三:创建数据库表在控制台页面中创建名为 `ssb_``100` 的数据库![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/9de97294638...
一个比较大的Query,哪个算子影响了Query,如何找到、优化算子,是诊断分析的主要工作。从流程上来看,左侧图展示第一步,从作业列表中找到Query,找到后进行算子分析还是做建表优化,亦或是大小表转换,这是第二步(右侧)诊... 无物化视图的情况已经比kylin的场景要好,在创建物化视图之后性能更优;存储成本低,默认存储压缩,存储成本减少近10x;与Hive的In Place数据查询兼容。### **3.2.2 湖仓架构升级——StarRocks LakeHouse**![pictur...
它会抓取所有来自租户的 API 请求,然后注入租户的相关信息,最后把请求转发给 API Server,同时也会处理 API Server 的响应,把响应再返回给租户。KubeZoo 的核心功能是对租户的请求进行协议转换,使得每个租户看到的... Namespace 级别对象:需要对资源对象的 Namespace 做转换,保证不同租户的资源在后端集群中映射到不同的 Namespace, 巧妙利用了 Kubernetes 原生的 Namespace 隔离机制,实现不同租户的 API 视图隔离。 - Clust...
**物化视图**Materialized View(MV)无论在 Serving 场景还是在 AP 场景下都扮演了一个十分重要的角色。Krypton 基于自己的架构特点,实现了一套单表实时强一致的 MV 策略,并且 MV 无需与 Base Table 保持相同的分区策略。 **MV Maintainance**在 Ingestion Server 内部,当 Base 表内存里的数据需要 Flush 的时候,会执行 MV Query 将这部分内存的数据转换成 MV 的数据,MV 的数据与 Base 表的数据会...
并进行处理。最后通过根因分析等完成总结。* **第三层 工具层**工具层主要为视图层、方案层提供完备的治理工具,覆盖质量、安全、成本、稳定性、报警与起夜等场景。工具层还通过打通基础服务,赋能主动规划和系... 目前DataLeap建设了基于事件中心的底层框架。通过定义数据的消费模型,由消息通道来定时收集各个平台操作的消息;同时,通过定义事件SDK,兼容API的方式,来灵活对接上游不同平台。通过消息订阅和消费的方式,数据治理...
并进行处理加工。 传统的数据转换过程一般采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。现在,以火山引擎ByteHouse为例的云... 有以下几类流派:- **数据预计算流派**:如Kylin等。如果Hadoop系统中出报表较慢或聚合能力较差,可以去做一个数据的预计算,提前将配的指标的cube或一些视图算好。实际SQL查询时,可以直接用里面的cube或视图做替换...
将SortMergeJoin转换成ShuffleHashJoin。 如下图所示,右表经过filter之后,数据量大幅减少,在Join之前进行Spark AQE处理,即可满足ShuffleHashJoin条件。 **基于我们对Spark AQE ShuffleHashJoin 的增强,... 并将结果存储到文件系统,由计算引擎在查询时自动路由到这些计算结果,并直接返回。一次计算,多次复用。 **以下主要介绍两种方式:物化列和物化视图。** ### **1. 物化列**物化列主要通过预...