线上对于这样的 Query Latency 要求比较高,所以我们采用了 MV 来加速这个 Query 的执行,具体做法如下:1. 为原始表创建两个 MV,一个按照天聚合,一个按照小时进行聚合。2. 将 Query 中的时间窗口拆分成三部分:... 索引放在内存中来加速查询,减少读放大。为了在重启的时候提高 Index Recovery 的速度,我们会将一个 Summary Segment 写入到 Zone 的最后。ZonedStore 是按照 Zone 的粒度来回收空间。每个 Zone 的垃圾比率和访...
线上对于这样的 Query Latency 要求比较高,所以我们采用了 MV 来加速这个 Query 的执行,具体做法如下:1. 为原始表创建两个 MV,一个按照天聚合,一个按照小时进行聚合。2. 将 Query 中的时间窗口拆分成三部分:... 索引放在内存中来加速查询,减少读放大。为了在重启的时候提高 Index Recovery 的速度,我们会将一个 Summary Segment 写入到 Zone 的最后。ZonedStore 是按照 Zone 的粒度来回收空间。每个 Zone 的垃圾比率和访问...
因为最后要获取去重后的用户数,看看如何能够 **快速计算 count distinct** 。之前也有同学问字节是否在 count distinct 做过一些优化?我们也做了一些优化和尝试。![picture.image](https://p6-volc-communit... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494045&x-signature=WpaJD%2BPcLzLw%2Bjnu7VxY6l1nmig%3D)如果我们把用户 id 按照奇数偶数分为 2 个区间,可以保证一个用户只会在一个区间内,因为用户的 id 要么是奇数要么是偶...
Spark任务由一个Driver和多个Executor构成,其中Driver负责管理Executor及其内部的Task,整个SQL的解析过程也都在Driver中完成。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... 数据主要按照Table/Partition/File分级存储,其中Parquet File内部由多个RowGroup和一个Footer组成,RowGroup负责实际数据的存储,Footer存储每个RowGroup的min/max等索引信息。 ![picture.image](https://...
Spark任务由一个Driver和多个Executor构成,其中Driver负责管理Executor及其内部的Task,整个SQL的解析过程也都在Driver中完成。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... 数据主要按照Table/Partition/File分级存储,其中Parquet File内部由多个RowGroup和一个Footer组成,RowGroup负责实际数据的存储,Footer存储每个RowGroup的min/max等索引信息。 ![picture.image](https://...
存储系统需要支持在写入或者删除数据时对数据的版本信息进行 CAS;* 在 **读操作**方面,存储系统需要支持指定版本进行快照 List 以此从存储中获取全量的数据,填充 APIServer 中的 WatchCache 或供查询使用,此外... etcd 大致通过以下方式来实现:* 在版本控制方面,etcd 使用 Revision 作为逻辑时钟,对每一个修改操作,会分配递增的版本号 Revision,以此进行版本控制,并且在内存中通过 TreeIndex 管理 Key 到 Revision 的索引;...
会特别介绍在 Go 语言 SDK 侧的一些优化工作。作者 | 陆传胜微服务是一种将复杂应用拆分为微小的服务单元,每个服务单元都可以独立升级甚至替换,从而实现快速交付和迭代的文化。字节... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494042&x-signature=UfOAJl7mU0YZvWt5M774AE07bqc%3D)**建立指标体系**获取原始数据之后,我们需要依靠指标体系对数据进行分析和判断。指标体系能够帮助我们揭...
同时还会根据 TiKV 节点实时上报的数据分布状态,下发数据调度命令给具体的 TiKV 节点,可以说是整个集群的“大脑”。此外,PD 本身也是由至少 3 个节点构成,拥有高可用的能力。建议部署奇数个 PD 节点。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/31fb9b5729c84ffab230575cc70ceba6~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494026&x-signature=z9jRqCm8q4TWMmiCYU9F...
**导读:** 字节跳动数据湖架构是在 Apache Hudi 开源版本基础上的再次迭代,在 Hudi 落地的过程中,字节跳动也遇到了各种类型的问题,尤其是在索引使用的效率上。针对自身实际的业务场景和数据规模,字节也提出了新的索... 必须按照顺序拆分数据桶,在最坏的情况下需要等待前面全部的桶都拆分之后才能分割当前桶。**③ Extensible Hash 解决的是单个分桶写满之后的拓展问题**,核心思路是对单个桶的拆分和合并,只改变部分分桶的物理分布,但...
索引层,元数据层,可以去解决数据湖上的可靠性、性能和安全的问题。与此同时,Uber最初也将Hudi对外称为一个事务型的数据湖,名字实际上也是由 Hadoop Updates and Incrementals缩写而来,最早也是被用于解决Uber内... 数据科学家和机器学习框架都会直接去这个中心化的存储中获取原始数据。因此在这个中心化存储之上的数据对用户来说是完全分散的,没有一个全局的视图。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteim...
索引层,元数据层,可以去解决数据湖上的可靠性、性能和安全的问题。与此同时,Uber 最初也将 Hudi 对外称为一个事务型的数据湖,名字实际上也是由 Hadoop Updates and Incrementals 缩写而来,最早也是被用于解决 Uber... 数据科学家和机器学习框架都会直接去这个中心化的存储中获取原始数据。因此在这个中心化存储之上的数据对用户来说是完全分散的,没有一个全局的视图。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.c...
对于数值类型,如 Long/Float 通常使用 Block Kd Tree。 **倒排索引**在索引构建时,ES 会默认给每个字段建立索引。这个过程包括分词、语义处理和映射表的构建。首先,文本会被分割成词,分词方式与语言有关,比... ES 选择了将数据拆分成一个个分段 Segment 进行存储。1. Segment:每个 Segment 有自己的索引文件,并行查询后对结果进行合并;2. Segment 生成时机:定时生成或根据文件大小,时长可配置,一般为数秒;3. Segment ...
functional dependency****●****基于分布式数据库特性:exchange 插入,算子拆分****●****高级优化手段:物化视图,Runtime Filter **/ RBO /**-------------RBO主要实现了两种优化改写框架... 第一个计划只做了一遍 tablescan,把扫描结果用了三次,但没法利用到color列已经建了索引的能力。要扫描整个表,并在内存里做price<1000的过滤。 第二个计划前两张表 V1 和 V2 是不可共享,V3 也不可共享,但...