ClickHouse容易存在查询异常问题,影响业务正常推进。> > > > > 字节跳动作为国内最大规模的ClickHouse使用者,在对ClickHouse的应用与优化过程中积累了大量技术经验。本篇将解析ClickHouse的复杂查询问题,分享... 当一阶段返回的数据较多,且二阶段计算较为复杂时,Coordinator会承受较大压力,容易成为Query的瓶颈。**例如一些重计算的Agg算子,如Count Distinct,若采用哈希表的方式进行去重,第二阶段需在Coordinator单机上去合并...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** **当使用 Notebook 的项目日渐增加时,火山引擎 DataLeap 研发团队发现运行中的 PaaS 服务实在太多了,之前的架构... `GET /session` 查看当前运行中的 Kernel。在 Session 处理方面,原生的 Notebook 使用了原生的 sqlite(in memory),见[代码](https://xie.infoq.cn/link?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fjupyter-server%2Fjupyt...
> 在交互式运行和可视化图表的加持下,你很快就调试完成了一份 Notebook。简单整理了下代码,根据使用到的数据配置了上游任务依赖,上线了周期调度,并顺手挂了报警。之后,基本上就不用管这个任务了:不需要每天手动检查... `GET /session` 查看当前运行中的 Kernel。在 Session 处理方面,原生的 Notebook 使用了原生的 sqlite(in memory),见[代码](https://github.com/jupyter-server/jupyter_server/blob/main/jupyter_server/services...
例如各类大宽表单的查询,这也是ClickHouse最擅长的场景。ClickHouse的优点是简单、高效,通常来说,简单就意味着高效。但随着企业业务的持续发展,愈加复杂的业务场景对ClickHouse提出了以下三类挑战。**第一类,当一... 调度过程中有一个Worker出现连接异常,则整个Query都会失败。另一类情况,Stage在上游数据还没有ready,就被调度起来了,则需要较长时间等数据。例如Final的agg Stage,要等Partial agg完成以后才能够拿到对应的数据。虽...
模式和表 支持在 DBW 控制台的数据交互台可视化管理云数据库 PostgreSQL 实例的数据库、模式和表。 2024-03-20 全部 数据库管理 模式管理 表管理 2024 年 02 月功能名称 功能描述 发布时间 发布地域 相关文... 确认实例是否存在异常。 2023-06-30 全部 一键诊断 一键诊断管理 空间分析支持空间概况 在空间概况中,您可以查看对应实例内的总空间、已用空间、剩余空间和空间可用天数。 2023-06-30 全部 空间分析 空...
在决定要支持 Notebook 任务的时候,我们调研了许多 Notebook 的实现,包括 Jupyter、Polynote、Zeppelin、Deepnote 等。Jupyter Notebook 是 Notebook 的传统实现,它有着极其丰富的生态以及庞大的用户群体,相信许多... 当前运行中的 Kernel。在 Session 处理方面,原生的 Notebook 使用了原生的 sqlite(in memory),见代码。尽管我们并不明白这么做的意义何在(毕竟原生的 Notebook 重启,一切都没了),但我们顺着这个原生的表结构继续前...
> 在交互式运行和可视化图表的加持下,你很快就调试完成了一份 Notebook。简单整理了下代码,根据使用到的数据配置了上游任务依赖,上线了周期调度,并顺手挂了报警。之后,基本上就不用管这个任务了:不需要每天手动检查... `GET /session` 查看当前运行中的 Kernel。在 Session 处理方面,原生的 Notebook 使用了原生的 sqlite(in memory),见[代码](https://github.com/jupyter-server/jupyter_server/blob/main/jupyter_server/services...
设置了一个基于特定事件或时间表的数据加载管道。例如,他们可以配置Airflow在每天的特定时间触发数据加载过程,或者当新的数据文件添加到指定的AWS S3存储桶时触发。 当触发事件发生时,Airflow通过从AWS ... 可以使用SQLite,但也可以连接到MySQL。``` `# 默认情况下是SQLite,也可以连接到MySQL` `sql_alchemy_conn = mysql+pymysql://airflow:airflow@xxx.xx.xx.xx:8080/airflow` `# authenticat...
若是通过**DM8工具去建表建字段或者带小写加双引号创建脚本**,出现双引号则在实际的sql方言中也需要加上双引号,否则执行sql会抛出视图或表不存在,字段列名不存在的异常。![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/0b992f4419994e2fa9f6ed6699f72c03~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)若是通过**Mysql或Oracle或其他数据库,文件等方式迁移导入**。这里记录一下迁移过程中遇到的问题,**在迁移的时候,报某些字段超...
可以操作运行时环境ExecutionEnviron的配置和readerConfiguration的配置。 ##### **示例:**``` @Override public void configure(ExecutionEnviron execution, BitSailCo... 在行为上表现为对任务描述Json文件中 reader 部分的 columns 的解析,对于 columns 中不同字段的type会根据上面描述文件从 ClickhouseReaderOptions.COLUMNS 字段中解析到 readerContext.getTypeInfos()...
ByteHouse实时导入技术的演进动机,起初于字节跳动内部业务的需求。 在字节内部,ByteHouse主要还是以Kafka为实时导入的主要数据源(本文都以 Kafka 导入为例展开描述,下文不再赘述)。 对于大部分内部用户而言,其数据体量偏大;所以用户更看重数据导入的性能、服务的稳定性以及导入能力的可扩展性。而对于数据延时性,大多数用户只要是秒级可见就能满足其需求。 基于这样的场景,ByteHouse进行了定制性的...
导致数据之间关系变得异常复杂。经过读取、清洗、存储、计算等一系列流程之后,数据最终汇入指标、报表等服务系统中。但如何对数据溯源、跟踪变化,成为困扰数据研发工程师的难题之一。 数据血缘描述了数据... 表血缘关系查看:能从图中清楚浏览用户关注的表上、下游血缘关系,以及场景的表属性。1. 表血缘链路查看:能清晰查看某个上游/下游表到用户关注表的链路情况。1. 按关键指标分组查看:例如当表数据发生变更时,分...
表的数量更多,集群的规模更大,稳定性会更高。* 实时数据引擎,相比社区实时数据引擎,消费能力更强,支持 at least once 的语义,排除单点写入的性能故障。* Unique 引擎,相比社区 Unique 引擎,ByteHouse 没有更新延... SKIP DDL 等等能够允许用户自定义同步的表的同步范围。通过下 model 这样的一个参数,能够支持分布式表的同步,然后通过 Rethink 参数的设置支持将额外增加的表启动独立的数据同步任务去进行 CDC 同步,在出现异常的...