是Spark中最基本的数据抽象**,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点:自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后... 如果没有指定,那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。(2)一个计算每个分区的函数。Spark中RDD的计算是以分片为单位的,每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器...
所以 CPU、磁盘和网络开销都很有可能是造成 Fetch Failure 的原因或 Shuffle 速度较慢的瓶颈。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... 这些集群主要服务于中低游的作业,以一些临时查询、调试或者测试任务为主。这些集群的资源主要都部署在 HDD 磁盘上,有些是通过线上资源出让或与其他服务共用的或者其他线上服务共同部署的一些资源。这就会使集群的资...
经过前两步的Data Skipping得到文件集合,但依然没有必要读取这些文件内的所有数据。由于Parquet文件是基于 RowGroup的方式分块存储的,并且Parquet Footer中存储了每个RowGroup的 min/max等索引信息,因此可以结合Da... 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,...
metadata:annotations:ingress.kubernetes.io/backend-protocol: HTTPingress.kubernetes.io/enable-cors: "true"ingress.kubernetes.io/limit-connections: "5"ingress.kubernetes.io/limit-rps: "6"... 因为我们的 PaaS 场景比较特殊,需要根据用户不同的需求做适配。我们涉及的一些场景包括:- 场景一:用户在本地搭建集群,没有外部的负载均衡,期望使用 Nginx 做 Proxy,对 API 的控制不高。- 场景二:部分用户比...
经过测试之后发现没有问题,后面数仓整体就迁到了Iceberg中。这次任务的执行语句描述:将ODS层的表按照主键去重后插入到DWD层中,表为分区表,DWD层表格式是iceberg格式。```sqlinsert overwrite table hive_pro... 将数据均匀地分布到多个分区中,减少数据倾斜的可能性。在运行时阶段:1. 增加分区数:通过增加分区数来提高并行度,从而减轻数据倾斜的影响。2. 使用聚合操作代替groupByKey:groupByKey操作容易导致数据倾斜,可...
所以还可以顺便解决本地磁盘空间不足的问题。然而,聚合虽然可以解决随机 Shuffle 的问题,但也会带来一个新的问题——数据丢失的成本比原来更高。原因在于,以前每个 Task 生成自己的文件虽然没有备份,但这个文件丢... 1TB 级别 TPS-DS 测试结果CSS 开发完成后,我们用 TPS-DS 进行了测试。上图是 1TB 级别的 TPS-DS 的测试结果。通过上图可以看到,相比原生的 ESS,使用 CSS 在查询时间上有整体30%的提升。在个别 Query,如 q38 和...
网关作为集群的入口面临更高的期望和更复杂的需求。在这样的背景下,APIG 明确了“易用可观,稳定可靠”的方针。它提供简洁清晰的控制台管理,并根据业务场景对资源进行抽象和聚合。同时,APIG 支持 Prometheus,提供关... 您可以进一步通过 VKE 侧设置的标签(对应 Deployment YAML 中的 spec.template.metadata.labels)作为划分集群内不同应用版本的标志,即创建多个灰度版本。在设置好不同的灰度版本后,您可在路由中选择同一 Upstream ...
从而确定问题所在。**在应用层,** 通过丰富的应用日志聚合用户的客户端信息、接入地域、请求资源及响应延迟等情况,结合网络层和传输层的路径跟踪以及传输刻画,直接定位问题。此外,**为了提高用户的体验,韩伟团队... 并期望将这些能力输出给外部用户,让用户也具备可观测的能力;最后,**构建网络生态是边缘云网络发展的关键,** 需要解决网络开放和应用透明接入等问题。火山引擎边缘云网络团队将与更多的产业伙伴协同配合,在边缘云上...
因为在基于 Hash 的索引实现中,当一批数据过来之后,会根据这一批数据去找分别对应的 File Group,再基于 File Group 去聚合要更新的这些数据,通过同一个 Task,去更新同一个 File Group 来实现原子写入。在数据 Sh... data,来达到服务端的性能提升。另外一块,是在引擎侧做优化。比如在 Flink 引擎层面将 Timeline 的读取优化到 JobManager 端。同一个任务下,只要 JobManager 去访问 Hive ByteLake MetaStore Service,缓存到 JobM...
意味着平台具备支持高并发查询的能力。- **元数据服务**元数据服务(Catalog Service)提供对查询相关元数据信息的读写。Metadata 主要包括 2 部分:Table 的元数据和 Part 的元数据。表的元数据信息主要包括表... 并调度到相应的计算组中去执行,并回传结果给服务节点。各个计算节点执行完子查询之后, 很多时候会有相应计算结果要集中处理,如果希望这一层有计算组的隔离,务节点的部分功能例如聚合最终结果需要下放到计算组中的计...
火山引擎 EMR 的架构及特点,以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。## 数据湖仓开源趋势### 趋势一:数据架构向 LakeHouse 方向发展什么是 LakeHouse? LakeHouse 简言之是就是在 DataLake 基础上融合... 但我们还是期望能有一些来自社区。能提升用户体验,解决维护问题,这是我们最终期望的形态。### 趋势二:计算向精细化内存管理和高效执行方向发展,榨干硬件性能数据湖的本质是起一堆 task 然后做暴力的计算,当引擎...
有预聚合表引擎,能方便快速地实现数据的聚合。- 最后,它也像 Kylin 一样有物化视图的能力,能够实现查询改写,通过预计算来提高查询 QPS 。因此,Doris 是一个非常全面的OLAP服务,所以火山引擎 EMR 很早对其进行... 或者说数据在外部存储系统中, 所以用 BE 去承载联邦查询的计算相对来说比较厚重。基于这种假设,我们做了 ComputeNode 计算节点的功能。**顾名思义,计算节点只有计算,没有存储,这样就非常适用于联邦查询场景。** ...
一个集群中可以部署多组 Name Node,它们独立维护自己的元数据,共用 Data Node 存储资源。这样,一个 HDFS 集群就可以无限扩展了。但是这种 Federation 机制下,每一组 Name Node 的目录树都互相割裂的。于是又出现了... 一方面实时聚合并打点,以便追溯线上流量。### **流量限制**虽然 NNProxy 非常轻量,可以承受很高的 QPS,但是后端的 Name Node 承载能力是有限的。因此突发的大作业造成高 QPS 的读写请求被全量转发到 Name Node...