统一引擎云原生生命周期管理的作用,包含以下四个模块:--------------------------------------------* 多云部署和调度:提供跨云的额度管理(统一的 Quota),可以实现高可用;* 统一资源池:支持计算统一负载,支持... 这种方案的好处有两个,第一是可以通过 Operator 对计算引擎进行全生命周期的管理,帮助用户进行更优的批量作业重启策略;第二是云原生和 K8s 融合得更好,它可以更精细地采集 Pod 上的日志,跟踪整个大数据的引擎和作业...
运行时的开销和操作的复杂性就会压倒微服务的好处了。当服务变得过于精细时,必须考虑其他的方法-比如将功能打包成一个库,将功能转移到其他微服务中。>> 所以微服务的"微"不能简单认为是"小"的意思,我们可以理解为... PostgreSQL)- 消息队列(Kafka, RabbitMQ)- 文件存储(NFS,FTP)- 日志服务- 缓存系统- SMTP服务你可以管理自己的后端服务,也可以让云厂商代管。云厂商提供丰富的后端服务,你无需拥有该服务,而是可以直接消费。...
PGSQL、 Oracle 这类传统数据库当中,优化器对于多表的性能优化起到了非常大的作用。此外,优化器还有一个非常关键的作用,就是它能改写SQL。 **在不支持优化器的前提下,产生了两个比较大的缺陷:********●****** 多表性能差。****●**** 从MySQL或者很多传统数据库迁移到开源ClickHouse之后,要做很多SQL的改写。 而ByteHouse自研了基于CBO和RBO(基于代价和基于规则的优化器),同时支持了很多优化器的...
进而明确监控的作用域,使各名词的作用范围更明确。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/65f63b37348d450e9a894f2083aa1c6d~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s... **好处:** 以黑盒视角重点保障关键域名、服务功能,从客户端最直接感受,做质量管控,比如下面六种场景:**(1)服务质量优化**从全球模仿用户访问服务,获取各种业务场景(电商网站性能、API 测试等)的服务质量指标。...
它的主要作用是能够对数据做简单的聚合,所以我们也经常把它当做聚合的索引。数据聚合后就不需要查原表,直接查索引性能会快很多,这也是它最大的使用场景。**但该功能目前有一些比较大的限制:**- **支持的聚合... 因为他之前是用 flink 写到 PostgreSQL中的,PostgreSQL天然支持这种多流 Upsert,所以如果在 Flink 里面改写为 join 方式会非常困难。而 Doris 支持多流 Upsert 后,用法就跟 PostgreSQL 的用法完全一致,效果也会好很...
采用Tile-Based结构的好处:1. 由于加入了统一的抽象层——逻辑Tile层,所以底层存储结构的细节对计算层透明,开发比较友好1. 可向量化,原本很多系统采用的是Volcano模型(open-next-close语义,参考[Volcano](htt... FSM布局肯定是有正面作用的。从布局的角度而言,它在某些局部布局成了NSM,另一些局部布局成了DSM,这样就能很好地适应部分NSM/DSM友好的query。仔细一想其实FSM布局很依赖query pattern,如果系统的query pattern相...
博主这里给出两种方案利弊:- 启用事务:好处在于如批量插入过程中,异常情况可以保证原子性,但是性能比不开事务低,在特大数据量下会明显低一个档次- 不启用事务:好处就是写入性能高,特大数据量写入性能提升明显,但是无法保证原子性,但是对于已经批量插入的新增数据,只是会产生脏数据而已,在功能设计合理的情况下是不影响业务的,如下面第四点综上:在大数据量下,我们要是追求极致性能可以不启用事务,具体选择也需各位结合自身业...
可移植和一致性的好处。容器编排工具(如Kubernetes)可以管理大规模容器集群的部署、扩展和管理,提供高可用性和弹性。- 驱动的智能化:人工智能和机器学习技术将会在后端服务架构中扮演越来越重要的角色。- 包... 在当前的技术环境下发挥重要作用。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/33f3d02027a54252a873e403d3990f29~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expi...
docker 的好处有哪些呢?我认为有以下几点:## 1、更快地交付部署参考之前,升级一次大集群,手工敲需要通宵,如今只需要几十分钟## 2、节省开支容器化替代传统的虚拟化模式,最显著的特点就是内核虚拟化,使每个物理机的机器的资源都能得到最大的发挥,因此说是节省了开支## 3、移植性docker 可以将一个开发环境轻松地移植到其他环境中,避免了传统项目的繁琐移植过程。同时,Docker 容器也可以轻松扩展,可以部署在公共服务器...
`Write-Through` 的主要好处是应用系统的不需要考虑故障处理和重试逻辑,交给缓存抽象层来管理实现。#### 优缺点单独直接使用该策略是没啥意义的,因为该策略要先写缓存,再写数据库,对写入操作带来了额外延迟。... 副作用只是增加了一次 chache miss,建议大家使用该策略。**在以上最佳实践下,为了尽可能保证缓存与数据库的一致性,我们可以采用延迟双删。防止删除失败,我们采用异步重试机制保证能正确删除,异步机制我们可以发...
其好处是可以充分利用 CPU 的特性,如 SIMD,Pipeline 执行等。**趋势三:多模计算,即组件边界逐渐模糊,向全领域能力扩展**Spark ,最早为批处理引擎,后补了 Streaming 和 AI 的能力;Trino 为 OLAP 引擎,现在也在大力发展批式计算;Flink 为流引擎,后补了批式计算和 AI 能力;Doris 则在加强 multi-catalog…… 各家引擎都在拓展用户场景。这种多模计算产生的结果是,对于各个领域内差别不大的场景,技术会逐渐收敛到...
它的主要作用是能够对数据做简单的聚合,所以我们也经常把它当做聚合的索引。数据聚合后就不需要查原表,直接查索引性能会快很多,这也是它最大的使用场景。**但该功能目前有一些比较大的限制:**- **支持的聚合... 因为他之前是用 flink 写到 PostgreSQL中的,PostgreSQL天然支持这种多流 Upsert,所以如果在 Flink 里面改写为 join 方式会非常困难。而 Doris 支持多流 Upsert 后,用法就跟 PostgreSQL 的用法完全一致,效果也会好很...
带来的好处是多方面的:**- 首先底层存储是天然支持高可用- 存储容量可以无限扩缩- 扩容时无需做数据均衡## 作业执行流程ByteHouse 中的作业按照响应优先级分为 3 大类:Read query、Write query 和 Background 的作业。不同类型的作业,按照前面所述,可以运行同一个工作节点上,也可以分离开来。### 数据查询流程服务节点负责响应和接受用户查询请求,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...