管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce 分布式任务运行在 YARN 上。标准的 JDBC 接口,标准的 SQL 服务器,分布式任务执行,以及元数据中心,这一系列组合让 Hive 完整的具备了构建一个企业级数据仓... 或者是否可以很好的与其他服务集成,例如数据湖引擎 delta lake,icebeg,hudi 等优秀组件出现,但是 Hive 集成的节奏却非常慢。- 解耦程度:分布式任务必然需要多个组件的协调,例如分布式存储,资源管理,调度等,像 H...
白屏化来解决用户实际运维中的痛点问题,降低用户的运维成本,另一方面又不失灵活性,用户可以自主控制自己集群内的节点,有极大的自由度。 - Stateless 云原生湖仓:Stateless 的概念在上文已有详述。火山引擎 EMR 通过存算分离把集群内部的数据外置到云存储中,如火山引擎对象存储 TOS,不再依赖用户集群内部的 HDFS。此外,通过外置 Hive Metastore、Public History Server、作业管理、配置中心等产品和技术方案,进一步把集群...
白屏化来解决用户实际运维中的痛点问题,降低用户的运维成本,另一方面又不失灵活性,用户可以自主控制自己集群内的节点,有极大的自由度。- Stateless 云原生湖仓:Stateless 的概念在上文已有详述。火山引擎 EMR 通过存算分离把集群内部的数据外置到云存储中,如火山引擎对象存储 TOS,不再依赖用户集群内部的 HDFS。此外,通过外置 Hive Metastore、Public History Server、作业管理、配置中心等产品和技术方案,进一步把集群内部的...
没有彻底将这些有状态的内容剥离出来成为一个独立的服务。而 Stateless 是把 Hive Metastore 以及 History Server 等进行了服务化,也就是从计算集群中把它们剥离出来了。在 Stateless 的加持下,我们所指的 Ha... 为大家对比一下 Stateful 模式和 Stateless 模式,它们两个之间有什么典型的差异点?![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d9113d0ea4dd4f839e485faf09355668~tpl...
仍与数据源有依赖; 手动更新的标签: 完全独立,不会因上游档案的更新而自动重新计算,如需更新,用户需手动触发。 优化 运算标签赋值逻辑优化,提升数据计算准确性。优化后,如果用户在任意字段(标签/属性)上的对应值为null,该用户最终运算结果为null。 用户分群 更新类型 功能描述 产品截图说明 新增 用户分群模块支持多主体圈选分群功能(最多同时支持三个主体)。快速建立人、店、货之间的关系链路,轻松实现精准人货匹配...
没有彻底将这些有状态的内容剥离出来成为一个独立的服务。而 Stateless 是把 Hive Metastore 以及 History Server 等进行了服务化,也就是从计算集群中把它们剥离出来了。在 Stateless 的加持下,我们所指的 Ha... 为大家对比一下 Stateful 模式和 Stateless 模式,它们两个之间有什么典型的差异点?![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d9113d0ea4dd4f839e485faf09355668~tpl...
最后考虑的问题点:Table Format 是不是一个终极武器?我们认为答案是 **否定** 的。主要有几方面的原因:* 使用体验离预期有差距:由于 Table Format 设计上的原因,流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重;* 有一定维护成本:使用 Table Format 的用户需要自己维护,会给用户造成一定的负担;* 与现有生态之间存在gap:开源社区暂不支持和 Table format 之间的表同步,自己做同步又会引入一致性的问题;* 对业务吸引不够:...
没有彻底将这些有状态的内容剥离出来成为一个独立的服务。而 Stateless 是把 Hive Metastore 以及 History Server 等进行了服务化,也就是从计算集群中把它们剥离出来了。在 Stateless 的加持下,我们所指的 Hadoo... 为大家对比一下 Stateful 模式和 Stateless 模式,它们两个之间有什么典型的差异点?![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/41d787180b1843ce86d67cb27dfb6971~tplv-...
Hive有JDBC客户端,支持标准JDBC接口访问的HiveServer2服务器,管理元数据服务的Hive Metastore,以及任务以MapReduce分布式任务运行在YARN上。标准的JDBC接口,标准的SQL服务器,分布式任务执行,以及元数据中心,... 或者是否可以很好的与其他服务集成,例如数据湖引擎delta lake,icebeg,hudi等优秀组件出现,但是Hive集成的节奏却非常慢。* 解耦程度:分布式任务必然需要多个组件的协调,例如分布式存储,资源管理,调度等,像Hive就...
数据质量平台的各项能力都只支持batch数据源(主要是Hive),没有流式数据源(如kafka)的质量监控能力。但其实流式数据与batch数据一样,也有着数据量、空值、异常值、异常指标等类型的数据质量监控需求,另外因流式数据... 将流转为batch,基于batch数据做计算。 | Flink中两个窗口聚合。 | Spark收集审计数据,发到审计中心。 | 在spark streaming程序中,由deequ分析器对datafram做计算。 || **产品形态** | 配置化、平台化 ...
包括线上传统的离线数仓Hive、OLAP分析引擎ClickHouse,以及实时侧元数据,如Kafka和ES以及Redis。**这些元数据所对应的表/Topic都统一维护在元数据平台上,目前血缘展示层是以这些数据资产作为主视角。** 如下图所示,中心数据资产包含普通字段和分区字段等信息,还可以从图中看到中心资产上下游资产信息。图中资产和资产之间连接的边,代表的是生产关系:1个任务读取了上游的资产,产生了下游的资产。 ![...
埋点内容主要管理埋点生命周期,这里要着重强调一下上图中心位置的埋点模型其实非常重要,因为埋点模型设计的好坏直接影响到埋点的设计、开发、测试甚至使用。![picture.image](https://p6-volc-community-... 埋点分级/无用埋点甄别埋点血缘和离线血缘抽取不太一样。离线血缘是点与点之间的血缘,但埋点血缘关注的是内容与点的血缘,它需要知道一张表的哪些行的信息有用。这是完全不同的一个领域,没有任何前人...
没有彻底将这些有状态的内容剥离出来成为一个独立的服务。而 Stateless 是把 Hive Metastore 以及 History Server 等进行了服务化,也就是从计算集群中把它们剥离出来了。在 Stateless 的加持下,我们所指的 Hadoo... 为大家对比一下 Stateful 模式和 Stateless 模式,它们两个之间有什么典型的差异点?![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/89a4293a87ab416cb5459b1caa4e9f48~tplv-...