它提供了一个成熟的企业级SQL on HBase解决方案。Trafodion的主要设计思想是处理operational类型的工作负载,或者是传统的OLTP应用。2006年,NonStop SQL的OLAP分支Neoview诞生,而Trafodion直接继承于Neoview和其后续... 避免cpu中断过多,绑核后,关闭自动numa负载均衡。## l **内存优化**:- 关闭swapSwapoff关闭swap分区。(物理内存充足的情况,不需要swap进行缓存)。Swap分区状态查询:![image.png](https://p6-juejin.byteimg.c...
汇总层的层次太多的话,就会更大的加重人为造成的数据延迟。2. **与离线数仓相比,实时数仓的数据源存储不同:**- 在建设离线数仓的时候,目前滴滴内部整个离线数仓都是建立在 Hive 表之上。但是,在建设实时数仓的... 可以使用 HBase 存储。命名规范:DIM 层的表命名使用英文小写字母,单词之间用下划线分开,总长度不能超过 30 个字符,并且应遵循下述规则:`dim_{业务/pub}_{维度定义}[_{自定义命名标签}]`:- {业务/pub}:参考业务...
HBase,日志服务,Kafka 数据存储 - Yarn,Flink 的计算框架平台数据 - Spark,MapReduce 的计算相关数据存储![]()# **字节跳动特色的** **HDFS** **架构**在深入相关的技术细节之前,我们先看看字节跳动的 H... 如果一定时间窗口内超时 packet 的数量过多,则认为当前节点是慢节点。但这个问题在于以 packet 作为统计单位使得算法不够敏感,这样使得每次读慢节点发生的时候,对于小 IO 场景(字节跳动的一些业务是以大量随机小 I...
HBase。但此类数据库的局限在于无法处理交易类数据及复杂业务逻辑的特性,限制其在非互联网领域的发展。**2013年以后**2013年以来,有个新的概念为分布式关系型数据库(NewSQL),它是兼具NoSQL扩展性又不丧失传统关... 另外过多的索引也会影响优化器运行时间,并且不合适的索引会误导优化器。所以索引并不是越多越好。**对哪些列建索引比较合适?**上文提到,索引很重要但不是越多越好,因此需要根据具体的业务特点创建合适的索引。...
它提供了一个成熟的企业级SQL on HBase解决方案。Trafodion的主要设计思想是处理operational类型的工作负载,或者是传统的OLTP应用。2006年,NonStop SQL的OLAP分支Neoview诞生,而Trafodion直接继承于Neoview和其后续... 避免cpu中断过多,绑核后,关闭自动numa负载均衡。## l **内存优化**:- 关闭swapSwapoff关闭swap分区。(物理内存充足的情况,不需要swap进行缓存)。Swap分区状态查询:![image.png](https://p6-juejin.byteimg.c...
汇总层的层次太多的话,就会更大的加重人为造成的数据延迟。2. **与离线数仓相比,实时数仓的数据源存储不同:**- 在建设离线数仓的时候,目前滴滴内部整个离线数仓都是建立在 Hive 表之上。但是,在建设实时数仓的... 可以使用 HBase 存储。命名规范:DIM 层的表命名使用英文小写字母,单词之间用下划线分开,总长度不能超过 30 个字符,并且应遵循下述规则:`dim_{业务/pub}_{维度定义}[_{自定义命名标签}]`:- {业务/pub}:参考业务...
HBase,日志服务,Kafka 数据存储 - Yarn,Flink 的计算框架平台数据 - Spark,MapReduce 的计算相关数据存储![]()# **字节跳动特色的** **HDFS** **架构**在深入相关的技术细节之前,我们先看看字节跳动的 H... 如果一定时间窗口内超时 packet 的数量过多,则认为当前节点是慢节点。但这个问题在于以 packet 作为统计单位使得算法不够敏感,这样使得每次读慢节点发生的时候,对于小 IO 场景(字节跳动的一些业务是以大量随机小 I...
HBase。但此类数据库的局限在于无法处理交易类数据及复杂业务逻辑的特性,限制其在非互联网领域的发展。**2013年以后**2013年以来,有个新的概念为分布式关系型数据库(NewSQL),它是兼具NoSQL扩展性又不丧失传统关... 另外过多的索引也会影响优化器运行时间,并且不合适的索引会误导优化器。所以索引并不是越多越好。**对哪些列建索引比较合适?**上文提到,索引很重要但不是越多越好,因此需要根据具体的业务特点创建合适的索引。...
**HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key 到 Fil... 过多的桶数量则会造成单个桶的数据量太小,造成小文件情况。基于这样的范围,当目标表的大小可以被预测时,我们可以比较容易得到一个合适的 Bucket Index 的桶数量值。当然,我们也意识到这样的做法并不是一个灵活...
**HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key ... 同时我们也应该避免桶的数量过多,过多的桶数量则会造成单个桶的数据量太小,造成小文件情况。基于这样的范围,当目标表的大小可以被预测时,我们可以比较容易得到一个合适的 Bucket Index 的桶数量值。当然,我...
Hbase index 类型,但在字节跳动大规模数据入湖、探索分析等场景中,我们仍然碰到了现有索引类型无法解决的挑战,因此在实践中我们开发了 Bucket Index 的索引方式。## 业务场景挑战字节跳动某业务部门需要利用实... 同时我们也应该避免桶的数量过多,过多的桶数量则会造成单个桶的数据量太小,造成小文件情况。基于这样的范围,当目标表的大小可以被预测时,我们可以比较容易得到一个合适的 Bucket Index 的桶数量值。当然,我...
**HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key 到 File Group 的 mapping 记录在 HBase。对于小批次的keys,查询效率高,依赖外部系统。Hbase Index 会引入额外的外部系统,从而提升运维代价。 |在本文中,我们将介绍一个新的 Hudi 索引模块 Bucket Index 在字节跳动...
**HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key 到 File... 过多的桶数量则会造成单个桶的数据量太小,造成小文件情况。基于这样的范围,当目标表的大小可以被预测时,我们可以比较容易得到一个合适的 Bucket Index 的桶数量值。当然,我们也意识到这样的做法并不是一个灵活...