如何接入外部数据存储已经是一个技术选型必须考虑的问题。也出于同样的考虑,ByConity 0.2.0 中发布了一系列对接外部存储的能力,初步实现对 Hive 外表及数据湖格式的接入。# 支持 Hive 外表随着企业数据决策的要... worker 端可以把远端的文件存入本地磁盘缓存来加速下一次读取的速度。## 性能优化此外,CnchHive 还实现了一些重要的性能优化手段以达到与 Presto/Trino 同水平的外表性能:**支持分区剪枝和分片级别剪枝**分...
当任务发生错误的时候可以以低成本的方式快速恢复,尽可能避免因为部分节点状态异常导致整个任务完全失败。可以发现在这样的诉求下类似于 Presto,Doris,ClickHouse 就很难满足这样的要求,而像 Hive,Spark 这类计算... 事务支持:Hive 的事务设置在 HiveServer2 上,一旦 HiveServer2 实例开启事务后,整个通过该 HiveServer2 的请求都会开启事务,整个事务成本过高。- 部署:如果企业的计算引擎部署是基于 K8S 等容器架构,Hive o...
开启缓存加速; - 【组件】Ranger 的 Spark、Hive 插件支持对 Iceberg 表格式进行鉴权控制; - 【组件】Doris 支持查询分析数据湖格式 Hudi,包括支持创建 Hudi 外表、查询分析 Hudi COW 和 MOR 表;![... 不仅需要投入大量技术人员使用开源组件搭建运维管理平台并进行配置和运维,还将面临开源管理组件能力有限的问题,导致企业大数据平台 TCO 居高不下。【技术方案】火山引擎 E-MapReduce 具备一站式云上运维管理能力...
接入并支持数据地图组件。- **【数据研发体验增强】** - LAS SQL 任务支持对接 LAS Spark STS 模式,降低作业执行时冷启动的时间成本。 - 提交 LAS SQL 任务新增队列水位校验,预览队列及服务资源使... Hive,组件行为与开源保持一致,不再支持中文的表字段名;Doris,版本升级至1.1.5;Hudi,修复开源社区版本存在潜在数据丢失等问题。 - **新增** **EMR** **软件** **栈** **2.1.1:** Impala、Kudu、ClickHouse、...
开启缓存加速; - 【组件】Ranger 的 Spark、Hive 插件支持对 Iceberg 表格式进行鉴权控制; - 【组件】Doris 支持查询分析数据湖格式 Hudi,包括支持创建 Hudi 外表、查询分析 Hudi COW 和 MOR 表;![... 不仅需要投入大量技术人员使用开源组件搭建运维管理平台并进行配置和运维,还将面临开源管理组件能力有限的问题,导致企业大数据平台 TCO 居高不下。【技术方案】火山引擎 E-MapReduce 具备一站式云上运维管理能力...
接入并支持数据地图组件。- **【数据研发体验增强】** - LAS SQL 任务支持对接 LAS Spark STS 模式,降低作业执行时冷启动的时间成本。 - 提交 LAS SQL 任务新增队列水位校验,预览队列及服务资源使... Hive,组件行为与开源保持一致,不再支持中文的表字段名;Doris,版本升级至1.1.5;Hudi,修复开源社区版本存在潜在数据丢失等问题。 - **新增** **EMR** **软件** **栈** **2.1.1:** Impala、Kudu、ClickHouse、...
接入并支持数据地图组件。- **【数据研发体验增强】** - LAS SQL 任务支持对接 LAS Spark STS 模式,降低作业执行时冷启动的时间成本。 - 提交 LAS SQL 任务新增队列水位校验,预览队列及服务资源使... Hive,组件行为与开源保持一致,不再支持中文的表字段名;Doris,版本升级至1.1.5;Hudi,修复开源社区版本存在潜在数据丢失等问题。 - **新增** **EMR** **软件** **栈** **2.1.1:** Impala、Kudu、ClickHouse、...
接入并支持数据地图组件。- **【数据研发体验增强】** - LAS SQL 任务支持对接 LAS Spark STS 模式,降低作业执行时冷启动的时间成本。 - 提交 LAS SQL 任务新增队列水位校验,预览队列及服务资源使... Hive,组件行为与开源保持一致,不再支持中文的表字段名;Doris,版本升级至1.1.5;Hudi,修复开源社区版本存在潜在数据丢失等问题。 - **新增** **EMR** **软件** **栈** **2.1.1:** Impala、Kudu、ClickHouse、D...
**第一是高效的并发更新能力。**因为它能够改变我们在 Hive 数仓中遇到的数据更新成本高的问题,支持对海量的离线数据做更新删除。**第二是智能的查询加速。**用户使用数据湖的时候,不希望感知到数据湖的底层... 为了解决这个数据难管理的问题,Databricks 提出了一个Lakehouse 的架构,就是在存储层之上去构建统一的元数据缓存和索引层,所有对数据湖之上数据的使用都会经过这个统一的一层。在这一点上和我们的目标是很相似的,但...
**第一是高效的并发更新能力。** 因为它能够改变我们在 Hive 数仓中遇到的数据更新成本高的问题,支持对海量的离线数据做更新删除。**第二是智能的查询加速。** 用户使用数据湖的时候,不希望感知到数据湖的底层实... 为了解决这个数据难管理的问题,Databricks 提出了一个 Lakehouse 的架构,就是在存储层之上去构建统一的元数据缓存和索引层,所有对数据湖之上数据的使用都会经过这个统一的一层。在这一点上和我们的目标是很相似的,...
开启缓存加速。 【组件】Ranger的Spark、Hive插件支持对Iceberg表格式进行鉴权控制。 【组件】Doris支持查询分析数据湖格式Hudi Doris支持创建Hudi外表:支持指定Schema和不指定Schema建表,不指定Schma时Hudi源表Schema变化时Doris可自动感知。 Doris支持查询分析Hudi COW和MOR表:支持COW表的Snapshot Queries,支持MOR表的Snapshot Queries和Read Optimized Queries。 更改、增强和解决的问题【通用】组件路径规范:ECS中统一...
启动过程中会注册到 ZK/ETCD,方便进行服务发现和负载均衡。多个 Server也实现了冷备的 HA。- Engine Discovery:客户端请求在 KyuubiServer 中会通过 Engine Discovery 找到自己的 Engine,然后将请求提到对应的 ... 为了解决这个问题,LAS 自研了统一的元数据服务 CatalogService。CatalogService 提供与 HMS(Hive Metastore)兼容的接口,并为所有查询引擎提供统一的元数据视图,解决了异构数据源的元数据管理问题。CatalogServic...
业务场景中遇到的问题及解决方案以及引入 ByConity 对其业务的帮助。# MetaApp OLAP 数据分析平台架构及功能随着业务的增长,精细化运营的提出,产品对数据部门提出了更高的要求,包括需要对实时数据进行查询分析... 我们使用 DataX 把 Kafka 的数据集成到 Hive 数仓,再生成 BI 报表。BI 报表使用了 Superset 组件来进行结果展示;在**实时场景**中,一条线使用 GoSink 进行数据集成,把 GoSink 的数据集成到 ClickHouse,另外一条线...