hbase实现复杂查询
社区干货
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品季刊 VOL.10
轻松实现跨引擎、跨任务类型的复杂调度。 **应用场景** - **情感分析自然语言处理(NLP)-离线数仓开发**:先用Shell扫描TOS新增文件上传到HDFS,再用Pythoh任务读取多文件汇总,同步进行分词处理和数据挖掘,之后用EMR-HSQL任务进行逻辑加工并归档到Hive,最终用EMR-报表任务将数据以邮件方式发给各渠道负责人。 - **广告投放效果跟踪-准实时分析查询**:广告主基于EMR StarRocks构建分钟级准实时分析。使用DataSa...
干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
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... 对于ClickHouse复杂查询的实现,我们采用了分Stage的执行方式,来替换掉目前ClickHouse的两阶段执行方式。类似于其他的分布式数据库引擎,例如Presto等,会将一个复杂的Query按数据交换情况切分成多个 Stage,各Stage之...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设计
在复杂的分析需求之外,字节内部的业务对于实时数据的在线服务能力也提出了更高的要求。大部分业务不得不采用多套系统来应对不同的 Workload,虽然能满足需求,但也带来了不同系统数据一致性的问题,多个系统之间的 E... 结果通过 ETL 导入到 HBase/ES/ClickHouse 等系统提供在线的查询服务。对于实时链路, 数据会直接进入到 HBase/ES 提供高并发低时延的在线查询服务,另一方面数据会流入到 ClickHouse/Druid 提供在线的查询聚合服务。...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读 - Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设
**“Krypton 源于 DC 宇宙中的氪星,它是超人的故乡,以氪元素命名 ”。**# 引言近些年, 在复杂的分析需求之外,字节内部的业务对于实时数据的在线服务能力也提出了更高的要求。大部分业务不得不采用多套系统来应... 结果通过 ETL 导入到 HBase/ES/ClickHouse 等系统提供在线的查询服务。对于实时链路, 数据会直接进入到 HBase/ES 提供高并发低时延的在线查询服务,另一方面数据会流入到 ClickHouse/Druid 提供在线的查询聚合服务。...
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干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望
实现方案及未来规划。 、时序型 NoSQL 数据库(以 InfluxDB 为代表)以及图 NoSQL 数据库(以 Neo4j 为代表)**。虽然这些类型都属于 NoSQL 数据库范畴,但是不同类型的 NoSQL 数据库所适用的场景各有不...
9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战
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... ### **接入层**接入层是字节版 HDFS 区别于社区版本最大的一层,社区版本中并无这一层定义。在字节跳动的落地实践中,由于集群的节点过于庞大,我们需要非常多的 NameNode 实现联邦机制来接入不同上层业务的数据服...
ELT in ByteHouse 实践与展望
ELT in ByteHouse实现方案、未来规划。 # ByteHouse在字节的应用## 关于ByteHouse### ByteHouse的发展从2017年开始,字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库... 业务变复杂后,单纯大宽表不能满足业务需求。- 数据量逐渐增多,提高性能的同时,需要进行一些数仓转换操作在ByteHouse上去做复杂查询或ELT任务,可以扩展ClickHouse的能力,增强它的可用性、稳定性以及性能,同...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
Hbase、fusion(滴滴自研 KV 存储) 三种存储引擎,对于维表数据比较少的情况可以使用 MySQL,对于单条数据大小比较小,查询 QPS 比较高的情况,可以使用 fusion 存储,降低机器内存资源占用,对于数据量比较大,对维表数据... 实现相应的精确去重和非精确去重。第三:汇总层建设过程中,还会涉及到衍生维度的加工。在顺风车券相关的汇总指标加工中我们使用 Hbase 的版本机制来构建一个衍生维度的拉链表,通过事件流和 Hbase 维表关联的方式得...
火山引擎 DataLeap 构建Data Catalog系统的实践(三):关键技术与总结
火山引擎 DataLeap 研发人员基本参照了Apache Atlas的设计与实现。一些基本概念简单介绍如下:- 类型(Type):描述一类元数据,由多个属性组成。例如,hive table是一类元数据,hive_db也是一类元数据。Type可具备继... 字节的业务场景十分复杂,为了充分复用各种元数据类型之间的相似能力,又获得足够的定制灵活性,火山引擎 DataLeap 研发人员为每类元数据设计了父Type。比如,Hive Table和Clickhouse Table,都含有名称、描述、字段等属...
干货|OLAP查询优化器:如何实现复杂查询和性能提升?
本篇文章来源于火山引擎ByteHouse技术专家《ByteHouse查询优化器的设计与实现》的分享,从现状分析、设计思路、实现方案、高阶优化、优化效果五个部分,拆解ByteHouse查询优化器如何实现复杂查询和性能提升。 ... 欢迎通过海报查看详情,并报名参与发布会,赢取精美礼品!  Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_302 应用程序版本 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 OpenSearch集... 用户无需经过复杂的预处理,就可以用 StarRocks 来支持多种数据分析场景的极速分析。 StarRocks 能很好地支持实时数据分析,并能实现对实时更新数据的高效查询。StarRocks 还支持现代化物化视图,进一步加速查询。 ...
干货 | 字节跳动构建Data Catalog数据目录系统的实践(下)
基本参照了Apache Atlas的设计与实现。一些基本概念简单介绍如下:* 类型(Type):描述一类元数据,由多个属性组成。例如,hive table是一类元数据,hive\_db也是一类元数据。Type可具备继承关系。按面向对象的编程思想... 字节的业务场景十分复杂,为了充分复用各种元数据类型之间的相似能力,又获得足够的定制灵活性,我们为每类元数据设计了父Type。比如,Hive Table和Clickhouse Table,都含有名称、描述、字段等属性,他们都继承自DataSt...
