与top相同 || top | 以文本格式输出占用量前n的函数 || topproto | 以protobuf格式输出top的每个... 不过trace不在我们这篇文章的范畴内,可以放到后边再做深一步的学习。4. `/debug/pprof/profile`采集cpu的profiling,与trace一致,也可以跟一个seconds参数来指定采集的时长(单位:秒),执行完成后,会自动下载一个...
表同步,自己做同步又会引入一致性的问题; - 对业务吸引不够:由于以上三点原因,Table Format 对业务的吸引力就大打折扣了。要怎么去解这些问题呢?现在业界已经有基于这些 Table Format 应用的经验、案例或者商业公司,比如 Data Bricks,基于 Iceberg 的 Tabluar,以及基于 Hudi 的 OneHouse 公司。通过这些公司的商业产品,用户无需直接接触底层组件,运维和底层优化都交由商业产品解决,负担就会减轻。而且商业公司还有能力提供上...
保证数据强一致性**。业界常见的关系型数据库又分商业数据库与开源数据库,其中主流的商业关系型数据库代表有 Oracle、SQL Server、DB2 等;主流的开源关系型数据库代表有 MySQL、PostgreSQL、MariaDB 等。**NoSQL**,Not Only SQL,"不仅仅是 SQL",广泛应用于以互联网业务为代表的场景。NoSQL 数据库又可以**细分为 KV 型 NoSQL 数据库(以 Redis 为代表)、文档型 NoSQL 数据库(以 MongoDB 为代表)、宽列型 NoSQL 数据库(以 HBase ...
表同步,自己做同步又会引入一致性的问题;* 对业务吸引不够:由于以上三点原因,Table Format 对业务的吸引力大打折扣。如何去解这些问题呢?现在业界已经有基于 Table Format 应用的经验、案例或者商业公司,比如 Data Bricks、基于 Iceberg 的 Tabluar以及基于 Hudi 的 OneHouse 公司。通过这些公司的商业产品,底层组件、运维和优化都交由商业产品解决,有效减轻负担。而且商业公司还有能力提供上层的 ETL 管道等产品,使得用...
ByteHouse在不同查询项上都有显著的性能提升。 **以TPC-H 数据集举例,在相同硬件和软件环境下, ByteHouse 查询效率高于本次基准测试产品几十倍。** ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byt... ByteHouse技术专家从复杂查询和宽表查询两个方面,深度介绍ByteHouse性能提升的相关经验。 **在复杂查询上,ByteHouse解决了ClickHouse缺少优化器支持的问题,**从RBO(基于规则的优化能力)、CBO(基于代价的...
保证数据强一致性** 。业界常见的关系型数据库又分商业数据库与开源数据库,其中主流的商业关系型数据库代表有 Oracle、SQL Server、DB2 等;主流的开源关系型数据库代表有 MySQL、PostgreSQL、MariaDB 等。**NoSQL**,Not Only SQL,"不仅仅是 SQL",广泛应用于以互联网业务为代表的场景。NoSQL 数据库又可以 **细分为 KV 型 NoSQL 数据库(以 Redis 为代表)、文档型 NoSQL 数据库(以 MongoDB 为代表)、宽列型 NoSQL 数据库(以 H...
都可以放到 LAS 流批一体存储中。如果需要实时处理的数据,可以直接利用 LAS 的 Streaming 能力,流读流写,流式写入下一层表中,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 ... **Hudi 仅支持单表的元数据管理,缺乏统一的全局视图,会存在数据孤岛。**Hudi 选择通过同步分区或者表信息到 Hive Metastore Server 的方式提供全局的元数据访问,但是两个系统之间的同步无法保证原子性,会有一致性...
Iceberg 相较于 Hive 表是基于设计的文件组织形式实现的上述优点,和 Hive Metastore 把元数据存在 MySQL 上的数据库不一样, Iceberg 是把元数据以文件的形式存在 HDFS 或对象存储上。最上层的 Catalog 也就是表的目... 我们支持从客户自建的数据库或 HDFS 中进行批式或流式导入到 Iceberg 中。在数据的计算方面,流式和批式等计算引擎可以使用 Iceberg 提供的近实时数据进行计算,并最终将计算结果展示在上层的销售大屏等应用程序上。...
从而快速定位当前记录是否已经存在,来判断这一条记录是做Update还是做Insert操作,从而可以快速地将这种小规模的数据去添加到Append Log。在读取时,通过Compaction就可以将LogFile和BaseFile里边的数据进行Merge去重... 针对多任务写同一个表的场景,ByteLake可以支持多种并发策略的设置。业务可以根据对数据一致性的要求,以及对数据并发性能的要求,选择灵活的并发策略,来达到它的数据并发写入的性能指标。 ![picture.image](...
企业需要专门安排人员不定时地查看线索信息并手动导入到Excel表格中,方便营销人员后续的跟进,但人工手动导入操作无法保证传输的数据完整且正确,如有一条数据丢失,也可能意味着一条重要商机丢失,公司负责人蒋先生为... 实现效果:每当意向加盟商在网站上填写表单后,webhook接收线索数据,通过集简云自动同步到网易互客中保存数据,方便后续销售人员跟进。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byte...
从而快速定位当前记录是否已经存在,来判断这一条记录是做 Update 还是做 Insert 操作,从而可以快速地将这种小规模的数据去添加到 Append Log。在读取时,通过 Compaction 就可以将 LogFile 和 BaseFile 里边的数据进... 单表的规模可能有几百 TB ,甚至到 PB 的级别。针对于这种大规模的历史数据的更新场景,如何去提升更新性能?其实最主要的就是要如何去降低数据更新的规模。基于此,ByteLake 提出了一种实现方案——Column Family,将...
ByteHouse在不同查询项上都有显著的性能提升。以TPC-H 数据集举例,在相同硬件和软件环境下, ByteHouse 查询效率高于本次基准测试产品几十倍。 # 背景ByteHouse是字节跳动数据平台自主研发的云原生数据仓库... 表的子查询进行关联,最后的计划会展开成对应的join、agg和filter等算子。- 另外,针对非等值join,相对于先outer join后再执行非等值过滤这种组合,非等值join可以直接在join算子中完成非等值判断,从而提升了1倍的...
一种是需要自己进行采集同步到 kafka topic 中,生产的 topic 命名规范同离线类似:ODS 层采用:`realtime_ods_binlog_{源系统库/表名}/ods_log_{日志名} eg: realtime_ods_binlog_ihap_fangyuan`---#### 2. DWD 明细层建设根据顺风车业务过程作为建模驱动,基于每个具体的业务过程特点,构建最细粒度的明细层事实表;结合顺风车分析师在离线侧的数据使用特点,将明细事实表的某些重要维度属性字段做适当冗余,完成宽表化处理,之...