我们决定将ClickHouse能力进行全方位加强,打造一款更强大的数据分析平台。后面我们将从五个方面来和大家分享:* ClickHouse增强计划之Upsert* **ClickHouse增强计划之多表关联查询*** ClickHouse增强计划之查... 依然无法满足Adhoc这类即席查询的场景需求。近些年,以ClickHouse为代表的具备强大单表性能的查询引擎,带来了大宽表分析的风潮。所谓的大宽表,就是在数据加工的过程中,将多张表通过一些关联字段打平成一张宽表,通...
## **写在前面**如果某个网站受 SSL 证书保护,其相应的 URL 中会显示 HTTPS(超文本传输安全协议)。单击浏览器地址栏的小绿锁,即可查看证书中的详细信息。那么一本证书是如何诞生的?HTTPS 背后的 SSL/TLS 是如何... 全生命周期管理平台,为网站、App 和小程序提供 HTTPS 安全解决方案,此外还有多个证书工具供免费使用。如果拥有已实名认证的火山引擎账号,可立刻前往产品介绍页去申请免费的SSL证书进行体验。详情可以点击链接了解...
右表必须为全量数据。**无论是普通Join还是Global Join,当右表的数据量较大时,若将数据都放到内存中,会比较容易OOM。若将数据spill到磁盘,虽然可以解决内存问题,但由于有磁盘 IO 和数据序列化、反序列化的代价,因此查询的性能会受到影响。特别是当Join采用Hash Join时,如果右表是一张大表,构建也会比较慢。针对构建问题,近期社区也进行了一些右表并行构建的优化,数据按照Join key进行Split来并行地构建多个Hash Table,但额外的代...
右表必须为全量数据。** 无论是普通Join还是Global Join,当右表的数据量较大时,若将数据都放到内存中,会比较容易OOM。若将数据spill到磁盘,虽然可以解决内存问题,但由于有磁盘 IO 和数据序列化、反序列化的代价,因此查询的性能会受到影响。特别是当Join采用Hash Join时,如果右表是一张大表,构建也会比较慢。针对构建问题,近期社区也进行了一些右表并行构建的优化,数据按照Join key进行Split来并行地构建多个Hash Table,但额外的代...
初步实现对 Hive 外表及数据湖格式的接入。# 支持 Hive 外表随着企业数据决策的要求越来越高,Hive 数据仓库已成为了许多组织的首选工具之一。通过在查询场景中结合 Hive, ByConity 可以提供更全面的企业决策支... 在连接外部存储时,需要基于不同的外表引擎。比如创建 Hive 外表时,需要通过 CnchHive 引擎读取 Parquet 以及 ORC 格式的 Hive 数据。```CREATE TABLE tpcds_100g_parquet_s3.call_centerENGINE = CnchHive('th...
论文链接: https://www.vldb.org/pvldb/vol16/p3528-chen.pdf# 背景与介绍![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/cad59159ea6a4d9ea9a813edc89c33d1~tplv-tlddhu... 查询聚合服务。这带来的问题就像引言中所说,数据被冗余存储了多份,导致了很多一致性问题,也造成了大量的资源浪费。为了解决这个问题,我们设计了 Krypton(HSAP),系统的设计目标主要有几个点:1. 可伸缩。我们希望...
我们决定将ClickHouse能力进行全方位加强,打造一款更强大的数据分析平台。后面我们将从五个方面来和大家分享:* ClickHouse增强计划之Upsert* ClickHouse增强计划之多表关联查询* **ClickHouse增强计划之查询... **查询优化器有多重要?**在传统的关系型数据库中,如Oracle、DB2、MySQL,查询优化器都是作为几个最重要的核心组件之一。可以说,没有查询优化器的数据库是不完整的。相对 OLTP 而言在OLAP领域中更是如...
2017 年底发布了基于全新存储层的 2.0 版本,能更好地与容器平台、云平台配合。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/cc0c6a8a3f934b798c09c0cf873879aa~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876458&x-signature=VsiPpd6W8mSvo8s6nCC9hQp%2BT7M%3D)**可观测性理论:**我们通过图表来定义描述 Metrics, tracing, logging 三个概念,进而明确监控的作用域...
论文链接:https://www.vldb.org/pvldb/vol16/p3528-chen.pdf **背景与介绍**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5a629ab614e6407d... 查询聚合服务。这带来的问题就像引言中所说,数据被冗余存储了多份,导致了很多一致性问题,也造成了大量的资源浪费。为了解决这个问题,我们设计了 Krypton(HSAP),系统的设计目标主要有几个点:1. 可伸缩。我们希望...
字节 Flink OLAP 上线以来接入了包括 User Growth、飞书、电商和幸福里等 12 家以上核心业务方,集群规模达到 1.6 万 Core 以上,每天的查询规模超过 50w 次,单集群支持了复杂查询高峰期的 200 QPS,同时 Query Laten... 多个作业同时运行在一个在线集群上,单个作业失败可以重试,但是整个集群出现无法恢复的故障时,如果采用重启恢复,分钟级别的耗时对于线上服务是无法接受的。第二个挑战是 Full GC 的治理,流批作业对 Full GC 的容忍度...
安全和风控等,并且还在不断增加。单个场景需求也变得更加复杂:推荐业务越来越大,单个作业超过 5 万 Cores;实时数仓业务场景需要 SQL 来开发,且对数据准确性有了更高要求。然而,由于团队人手严重不足,工作进展很是缓慢。“只有两个人,Oncall 轮流值周。不用值周的时候,往往都在解决上一周 Oncall 遗留的问题。”张光辉如此形容。张光辉不得不一边扩充人员,一边与数据集成团队着手构建 SQL 平台。李本超正是这个时候加入...
新增了自研的查询优化器,并且在集群的运维和多表关联的场景都做了相应的增强;另一方面,全自研的查询优化能力,让 ByteHouse 可以保证用户在复杂查询的场景下具备更高的查询效能,这对重视实时数仓能力的用户来说,尤为... 全链路治理等服务;最后,在数据资产建设上,具备数据资产快速接入及自动构建全链路血缘等技术能力。多个环节问题,一套解决流程,让企业得以真正实现“数据资产”积累。## 更多维的数据应用场景除了数据引擎能力...
**首先在接入层**,我们使用 Flink SQL Gateway 作为接入层,提供 Rest 协议直接接收 SQL 语句查询; **架构上**,在 K8s 上拉起 Flink 的 Session 集成,这是一个非常典型的 MPP 架构; **计算模式上**,使用 Batch 模式以及计算全拉起的调度模式,减少了计算节点之间的数据落盘且能提升 OLAP 计算的性能。 在 Flink OLAP 计算过程中,主要存在以下几个问题:* Flink OLAP 计算相比流式和批式计算,最大的特点是 ...