还会为大家带来团队关于LAS Spark技术的未来规划。 **本篇文章将分为四个部分呈现:****●** LAS Spark基本原理=====================**●** LAS Spark性能更高=====================**●**... Spark会将解析后的执行计划拆分成多个Task,并调度到Executor上进行实际计算,多个Task并行执行。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4d6755553e794f86923f...
用多个CPU联合求解问题的方法和步骤2. 由一些**独立的、可以并行运行**的计算模块(进程)构成,模块之间能相互作用和协调,已完成对一个给定问题的求解> 并行算法设计的目标* 开发问题求解过程中的并行性* 寻求并行算法与并行结构的最佳匹配* 合理地组织并行任务,减少额外开销> 并行算法的设计原则* 根据问题求解过程,将任务分成若干子任务* 根据处理数据的方式,形成多个相对独立的数据区,由不同的处理器分别处理* 将...
File group 内的文件分为 base file 和 log file,其中 log file 记录对 base file 的修改,通过 compaction 合并成新的 base file,多个版本的 base file 会同时存在。Hudi表类型![picture.image](htt... 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、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,会有一致性问题。因此,缺乏一个全局的、可靠的...
File group 内的文件分为 base file 和 log file,其中 log file 记录对 base file 的修改,通过 compaction 合并成新的 base file,多个版本的 base file 会同时存在。## Hudi表类型![picture.image](https://... 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、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,会有一致性问题。因此,缺乏一个全局的、可靠的...
即使能将调度频率设置成小时,也只能解决部分时效性要求不高的场景,对于实效性要求很高的场景还是无法优雅的支撑。因此实时使用数据的问题必须得到有效解决。### 2. 实时技术日趋成熟实时计算框架已经经历了三代... 在公共基础层分为两个不同的层次,一个是 DWD 层,做明细数据,另一个是 DWS 层,做公共聚合数据,DIM 是我们常说的维度。我们有一个基于离线数仓的主题预分层,这个主题预分层可能包括流量、用户、设备、视频的生产消费...
用户请求的统一接入及统一视图的管理也会有很大的问题。为了解决用户接入过于分散,我们需要一个独立的接入层来支持用户请求的统一接入,转发路由;同时也能结合业务提供用户权限和流量控制能力。另外,该接入层也需要... 能够使整个 Federation 集群对外提供一个完整目录树的视图。### **数据层**相比元数据层,数据层主要节点是 Data Node。Data Node 负责实际的数据存储和读取。用户文件被切分成块,复制成多副本,每个副本都存...
三种算法的详细例子将在后文中介绍。03 - 交互方式常见的支持客制化的词云工具是用户通过对参数的调整(如单词朝向、颜色)等方式影响词云的结果,除了这种生成参数设定的情况外,也有论文支持用户通过交互来修改词云的布局。其交互方式形式比较多样,但可以根据交互的结果简单分为两类:重绘类操作和重排类操作。重绘类操作即用户的交互只会改变单词的颜色、透明度等外观,不会影响到词云的整体布局。重排类操作是...
用户请求的统一接入及统一视图的管理也会有很大的问题。为了解决用户接入过于分散,我们需要一个独立的接入层来支持用户请求的统一接入,转发路由;同时也能结合业务提供用户权限和流量控制能力。另外,该接入层也需要... 能够使整个 Federation 集群对外提供一个完整目录树的视图。### **数据层**相比元数据层,数据层主要节点是 Data Node。Data Node 负责实际的数据存储和读取。用户文件被切分成块,复制成多副本,每个副本都存在不...
分为两个层面,怎么样通过实时数仓来衡量产出的效果,以及在产出里我们的投入又有哪些,本质上依然是 ROI导向。**从产出的角度来看,相比起离线数仓,实时数仓更具有时效性和准确性。**时效性,是指从数据源到数据的计算,再到数据的落地可查,这个过程都是完全实时的,而且保证时延是最低的。当数据落盘之后,用户需要的每一条查询尽可能的快。而从准确性来说,不管多么复杂的数据加工链路,实时数仓都不会因为节点抖动或其他问题,导致...
**【新增物化视图自动构建功能】** - 支持自动化物化视图构建与物化视图的自动更新。 - 支持自动加速,支持用户自定义物化视图的加速规则,包括加速范围、加速条件、构建频率、存储上限与清除规则。... 问题以外,还支持 Outer-Join/Join Reorder,Magic Set Placement 等相关优化能力。- **分布式计划优化:** 面向分布式 MPP 数据库,生成分布式查询计划,并且和 CBO 结合在一起。相对业界主流实现:分为两个阶段,首...
**【新增物化视图自动构建功能】** - 支持自动化物化视图构建与物化视图的自动更新。 - 支持自动加速,支持用户自定义物化视图的加速规则,包括加速范围、加速条件、构建频率、存储上限与清除规则。... 问题以外,还支持 Outer-Join/Join Reorder,Magic Set Placement 等相关优化能力。- **分布式计划优化:** 面向分布式 MPP 数据库,生成分布式查询计划,并且和 CBO 结合在一起。相对业界主流实现:分为两个阶段,首...
举一个点击率的例子,如下图所示,点击率等于点击数除以曝光数,但业务通常会将点击数、曝光数这两个指标定义为 int,这就会导致使用 Presto 计算时查出 int 结果,而使用 Hive 则会查出一个 double 结果。![picture.... **虚拟列** 可以理解为列级别的视图。前文提到第二个问题的解决方案中有视图,但视图本身会产生冗余的字段和表,从而给鉴权带来负担。但列级别的视图其实是把整个表级别的视图粒度切细,可以按照列来分,在真正查询时...
没有一个全局的视图。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c379f7c3b36f4b199441e85eef3d01bf~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185247&x-signature=IpCs2KyaALtkw9wZ2Qu3ZxJfBGU%3D)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...