ClickHouse对这类需求场景的支持并不是特别友好,**由于ClickHouse并不能通过Shuffle来分散数据增加执行并行度,并且其生成的Pipeline在一些case下并不能充分并行。因此在某些场景下,难以发挥集群的全部资源。随... InterpreterPlanSegment主要的作用就是接受一个序列化后的PlanSegment,能够在Worker节点上去运行整个PlanSegment的逻辑。此外,我们也进行了功能和性能上的增强,例如支持一个Stage处理多个Join,这样便可以减少Stage...
出入湖的作业使用 Flink Application Mode 运行在 K8s 上。然后通过 Flink SQL Gateway 和 Session Mode 的 Flink Cluster 进行 OLAP 查询,提供了 JDBC 和 REST API 两种接口的返回结果。当然我们也需要使用 Catal... Flink 支持 JDBC 驱动程序、SQL-Gateway 和会话模式。Flink 会话集群是一个典型的 MPP (大规模并行处理)架构,每个查询不需要申请新的资源。用户可以通过 JDBC 驱动程序轻松提交 SELECT 语句,并在秒级甚至亚秒级取回...
出入湖的作业使用 Flink Application Mode 运行在 K8s 上。然后通过 Flink SQL Gateway 和 Session Mode 的 Flink Cluster 进行 OLAP 查询,提供了 JDBC 和 REST API 两种接口的返回结果。当然我们也需要使用 Cata... **Flink 支持 JDBC 驱动程序、SQL-Gateway 和会话模式** 。Flink 会话集群是一个典型的 MPP (大规模并行处理)架构,每个查询不需要申请新的资源。用户可以通过 JDBC 驱动程序轻松提交 SELECT 语句,并在秒级甚至亚...
出入湖的作业使用 Flink Application Mode 运行在 K8s 上。然后通过 Flink SQL Gateway 和 Session Mode 的 Flink Cluster 进行 OLAP 查询,提供了 JDBC 和 REST API 两种接口的返回结果。当然我们也需要使用 Cata... **Flink 支持 JDBC 驱动程序、SQL-Gateway 和会话模式** 。Flink 会话集群是一个典型的 MPP (大规模并行处理)架构,每个查询不需要申请新的资源。用户可以通过 JDBC 驱动程序轻松提交 SELECT 语句,并在秒级甚至亚...
出入湖的作业使用 Flink Application Mode 运行在 K8s 上。然后通过 Flink SQL Gateway 和 Session Mode 的 Flink Cluster 进行 OLAP 查询,提供了 JDBC 和 REST API 两种接口的返回结果。当然我们也需要使用 Cata... **Flink 支持 JDBC 驱动程序、SQL-Gateway 和会话模式** 。Flink 会话集群是一个典型的 MPP (大规模并行处理)架构,每个查询不需要申请新的资源。用户可以通过 JDBC 驱动程序轻松提交 SELECT 语句,并在秒级甚至亚...
出入湖的作业使用 Flink Application Mode 运行在 K8s 上。然后通过 Flink SQL Gateway 和 Session Mode 的 Flink Cluster 进行 OLAP 查询,提供了 JDBC 和 REST API 两种接口的返回结果。当然我们也需要使用 Cata... **Flink 支持 JDBC 驱动程序、SQL-Gateway 和会话模式** 。Flink 会话集群是一个典型的 MPP (大规模并行处理)架构,每个查询不需要申请新的资源。用户可以通过 JDBC 驱动程序轻松提交 SELECT 语句,并在秒级甚至亚...
拥有一个向量化执行引擎。其次,它有 MPP 的计算能力,像 Presto 一样,它能做非常好的多表关联。- 再次,它也像 Druid 一样,有预聚合表引擎,能方便快速地实现数据的聚合。- 最后,它也像 Kylin 一样有物化视图的... 而不是通过表映射来关联字段,从而大大提升了数据开发的效率。**基于这三方面的能力优化,Doris 实现无缝查询 Hudi 表。** 当然,目前这一方案只支持 Hudi 中 CopyOnWrite(COW) 存储类型的表,对 MergeOnRead(MOR) 表...
无需再手动输出很多指令。** **其次在Spark与Hive跨引擎分析场景下** 使用Iceberg,Spark正常创建表,Presto/Trono可以正常读写,但Hive无法正常读写,这个问题官方的文档也没有清晰的描述,解决方案是需要修改Spa... 在用户较多的情况下可以提示整体的任务执行时间。* **跨Yarn队列的任务提交:**用户可以指定Yarn队列执行任务。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/58a777b...
然后通过 Iceberg 提供的 Merge Read 还有 Upsert 这些语义,再结合平台的服务支持了数据在 Iceberg 上面批流一体的存储。在数据入湖方面,我们支持从客户自建的数据库或 HDFS 中进行批式或流式导入到 Iceberg 中。在数据的计算方面,流式和批式等计算引擎可以使用 Iceberg 提供的近实时数据进行计算,并最终将计算结果展示在上层的销售大屏等应用程序上。# 实践案例## 流式入湖 + OLAP 场景![picture.image](https://p6-vo...
无需再手动输出很多指令。****其次在Spark与Hive跨引擎分析场景下**使用Iceberg,Spark正常创建表,Presto/Trono可以正常读写,但Hive无法正常读写,这个问题官方的文档也没有清晰的描述,解决方案是需要修改Spark的配... 解耦了SQL服务和任务执行,也就支持更细粒度的资源管理和跨队列的任务提交。****同时也兼容了Hive的接口,用户可以通过如下方式访问服务器:**- **HA访问链接:**``` ./bin/beeline -u "jdbc:hive2://emr-5...
拥有一个向量化执行引擎。其次,它有 MPP 的计算能力,像 Presto 一样,它能做非常好的多表关联。* 再次,它也像 Druid 一样,有预聚合表引擎,能方便快速地实现数据的聚合。* 最后,它也像 Kylin 一样有物化视图的能力... 而不是通过表映射来关联字段,从而大大提升了数据开发的效率。**基于这三方面的能力优化,Doris 实现无缝查询 Hudi 表。**当然,目前这一方案只支持 Hudi 中 CopyOnWrite(COW) 存储类型的表,对 MergeOnRead(MO...
拥有一个向量化执行引擎。其次,它有 MPP 的计算能力,像 Presto 一样,它能做非常好的多表关联。- 再次,它也像 Druid 一样,有预聚合表引擎,能方便快速地实现数据的聚合。- 最后,它也像 Kylin 一样有物化视图的能力... 而不是通过表映射来关联字段,从而大大提升了数据开发的效率。**基于这三方面的能力优化,Doris 实现无缝查询 Hudi 表。** 当然,目前这一方案只支持 Hudi 中 CopyOnWrite(COW) 存储类型的表,对 MergeOnRead(MOR) 表...
然后通过 Iceberg 提供的 Merge Read 还有 Upsert 这些语义,再结合平台的服务支持了数据在 Iceberg 上面批流一体的存储。在数据入湖方面,我们支持从客户自建的数据库或 HDFS 中进行批式或流式导入到 Iceberg 中。在数据的计算方面,流式和批式等计算引擎可以使用 Iceberg 提供的近实时数据进行计算,并最终将计算结果展示在上层的销售大屏等应用程序上。**实践案例——流式入湖 + OLAP 场景**![picture.ima...