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hbase如何提升搜索效率

火山引擎表格数据库 HBase 版是基于Apache HBase提供的全托管数据库服务

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干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践

**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 在字节跳动的设...

干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践

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Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践

**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...

Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践

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hbase如何提升搜索效率-优选内容

HBase
1. 概述 支持接入 HBase 去创建数据集。在连接数据之前,请收集以下信息: 数据库所在服务器的 IP 地址和端口号; 数据库的 rootdir 和 zk.znode.parent。 2. 快速入门 2.1 从数据连接新建(1)进入火山引擎,点击进入... 搜索或下拉已有连接,选择之前新建好的数据源。 2.2 从数据集新建(1)进入火山引擎,点击数据准备-->数据集,选择左上角「新建」按钮,新建数据集。(2)选择数据连接的时候,点击新建配置。之后的步骤与上述 2.1 的(2)、(...
Hbase Phoenix
1. 概述 支持接入HBase Phoenix去创建数据集。在连接数据之前,请收集以下信息: 数据库所在服务器的 IP 地址和端口号; 数据库的用户名和密码。 2. 快速入门 2.1 从数据连接新建(1)进入火山引擎,点击进入到某个具体... 搜索或下拉已有连接,选择之前新建好的数据源。 2.2 从数据集新建(1)进入火山引擎,点击数据准备-->数据集,选择左上角「新建」按钮,新建数据集。(2)选择数据连接的时候,点击新建配置。之后的步骤与上述 2.1 的(2)、(...
开启字典压缩
提高存储效率,降低存储成本,表格数据库 HBase 版提供字典压缩功能。本文介绍如何开启字典压缩功能。 功能介绍字典压缩(ZSTD_DICT)是 HBase 深度优化的压缩算法,在 ZSTD 压缩算法的基础上进行了字典采样的优化,能够进一步压缩存储空间,数据压缩比可高达 10:1 以上。经实际测试,当开启字典压缩功能后,数据量明显减少,不同压缩算法的对比结果如下: 车联网数据 数据类型 原始数据 ZSTD 字典压缩 Snappy LZ4 车联网数据 9.7GB 722MB...
干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
**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 在字节跳动的设...

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「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.04

提升查询效率。 - 支持 MaterializedMySQL(灰度中)支持从 MySQL 数据源中实时同步数据。 - ByteHouse Python Driver 支持 SQL alchemy,加速数据 ETL 过程,让数据查询、访问迁移和模型设计更加便捷。... HBase 的必选组件;Impala、Kudu、ClickHouse、Doris、StarRocks 等服务的核心指标接入监控和告警管理;HBase 中的表支持 Snappy 压缩;Hive,组件行为与开源保持一致,不再支持中文的表字段名;Doris,版本升级至1.1.5;H...

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揭秘|字节跳动基于Hudi的实时数据湖平台

Presto 等计算引擎进行查询。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1ac980fbd1b34a86938b4c779f5c2471~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires... Hbase index 以及 Bucket Index,其中 **Bucket Index 尚未合并到主分支**。 字节跳动基于Hudi的实时数据湖平台 字节跳动基于 Hudi 的实时数据湖平台,通过...

基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文

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... 效率提升NUMA节点和内存数据的命中率、尽量减少CPU中断和上下文切换。l **内存层面**:尽可能提升内存数据命中率和访存速率、NUMA节点内CPU核心尽可能访存节点内内存数据。l **磁盘层面**:提升磁盘IO吞吐率...

「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.04

提升查询效率。 - 支持 MaterializedMySQL(灰度中)支持从 MySQL 数据源中实时同步数据。 - ByteHouse Python Driver 支持 SQL alchemy,加速数据 ETL 过程,让数据查询、访问迁移和模型设计更加便捷。... HBase 的必选组件;Impala、Kudu、ClickHouse、Doris、StarRocks 等服务的核心指标接入监控和告警管理;HBase 中的表支持 Snappy 压缩;Hive,组件行为与开源保持一致,不再支持中文的表字段名;Doris,版本升级至1.1.5;H...

「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.04

提升查询效率。 - 支持 MaterializedMySQL(灰度中)支持从 MySQL 数据源中实时同步数据。 - ByteHouse Python Driver 支持 SQL alchemy,加速数据 ETL 过程,让数据查询、访问迁移和模型设计更加便捷。... HBase 的必选组件;Impala、Kudu、ClickHouse、Doris、StarRocks 等服务的核心指标接入监控和告警管理;HBase 中的表支持 Snappy 压缩;Hive,组件行为与开源保持一致,不再支持中文的表字段名;Doris,版本升级至1.1.5;H...

字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践

Merge Tree 是用于实时计算核心的内部基础,FlinkState,ClickHouse 及 HBase,包括 HSAP,都是基于 Merge Tree 的。Merge Tree 本身支持大量快速更新的能力,包括更新写增量文件,以及基于 Sorted File 按需 Merge。 Merge Tree 还可以支持高效分析和点查,它的全局有序性可以做到很好地 Data Skiping,提升检索、查询效率。根据这些特点,字节团队用 Flink Table Store 搭建实时数仓和实时服务分析的底层根基,并在上面进行进一步...

字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践

ClickHouse 及 HBase,包括 HSAP,都是基于 Merge Tree 的。Merge Tree 本身支持大量快速更新的能力,包括更新写增量文件,以及基于 Sorted File 按需 Merge。 Merge Tree 还可以支持高效分析和点查,它的全局有序性可以做到很好地 Data Skiping,提升检索、查询效率。根据这些特点,字节团队用 Flink Table Store 搭建实时数仓和实时服务分析的底层根基,并在上面进行进一步优化。6. **字节 Flink OLAP 优化**Flin...

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