hbase怎么解决二级索引
社区干货
分布式数据库TiDB的设计和架构
HBase。但此类数据库的局限在于无法处理交易类数据及复杂业务逻辑的特性,限制其在非互联网领域的发展。**2013年以后**2013年以来,有个新的概念为分布式关系型数据库(NewSQL),它是兼具NoSQL扩展性又不丧失传统关... **二级索引**TiDB 支持完整的二级索引,并且是全局索引,很多查询可以通过索引来优化。如果利用好二级索引,对业务非常重要,很多 MySQL 上的经验在 TiDB 这里依然适用,不过 TiDB 还有一些自己的特点,需要注意,这一节...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
运维和优化都交由商业产品解决,有效减轻负担。而且商业公司还有能力提供上层的 ETL 管道等产品,使得用户可以更容易从原有架构迁移。因此,LakeHouse 并不等于 Table Format,而是等于 Table Format 加上一些上层建筑... 因为向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的特性,如 SIMD,Pipeline 执行等。**趋势三:多模计算,即组件边界逐渐模糊,向全领域能力扩展**Spark ,最早为批处理引擎,...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
运维和底层优化都交由商业产品解决,负担就会减轻。而且商业公司还有能力提供上层的 ETL 管道等产品,有了这些产品,用户即可容易地从原有架构迁移到成熟产品上。所以我们看到,**LakeHouse 并不等于 Table Format,而... 向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的一些特性,比如 SIMD,Pipeline 执行等。### **趋势三:多模计算,即组件边界逐渐模糊,向全领域能力扩展**这种趋势近年来已经越来越明显...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
> **火山引擎存储&数据库产品解决方案团队**,由资深的存储&数据库解决方案架构师组成。团队致力于帮助企业与组织更好的使用火山引擎云存储与云数据库产品,针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织和企业实现业务成功。## 为什么要做数据库选型### 数据库选型的重要性与难点发展数字经济是当下各行各业的重要方向。支撑数字经济的底座是软件,特别是基础软件,可以说基础软件是整个数字经济的坚实底座。在基础软...
特惠活动
hbase怎么解决二级索引-优选内容
hbase怎么解决二级索引-相关内容
产品动态
2024 年 2.9.0 - 发布时间:2024-01运维管理 查询诊断: 支持查询诊断功能,一键诊断慢查询的执行计划、查询配置和执行时负载。 引擎 SQL语法:基本兼容 ClickHouse SQL 23.3 的语法。 数据类型:支持 ClickHouse 原生类型,包含 JSON,Int128,Date64,GIS 相关数据类型(Point)。 二级索引:支持 HNSW 索引(向量查询用)、 R-Tree(地理检索用)。 2023 年 2.8.2 - 发布时间:2023-10安全管控 权限粒度:增加控制面访问的权限管控。 加密:支...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.09
实时整库解决方案中新增 DataSail 内置缓存通道;新增 DataSail 数据源配置;TOS 数据源支持离线写入;新增ClickHouse、Hive、MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLServer、StarRocks、火山引擎HBase、 Doris 、VeDB MySQL... 二级索引:支持 HNSW 索引(向量查询用)、 R-Tree(地理检索用)。 ### **湖仓一体分析服务 LAS**- **【** **新增功能** **】** - **华东 Region 开服:** 公有云 LAS 在华东区域全线开服,与原有华...
如何快速构建企业级数据湖仓?
运维和优化都交由商业产品解决,有效减轻负担。而且商业公司还有能力提供上层的 ETL 管道等产品,使得用户可以更容易从原有架构迁移。因此,LakeHouse 并不等于 Table Format,而是等于 Table Format 加上一些上层建筑... 因为向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的特性,如 SIMD,Pipeline 执行等。## **趋势三:多模计算,即组件边界逐渐模糊,向全领域能力扩展**Spark ,最早为批处理引擎,后补了...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
运维和底层优化都交由商业产品解决,负担就会减轻。而且商业公司还有能力提供上层的 ETL 管道等产品,有了这些产品,用户即可容易地从原有架构迁移到成熟产品上。所以我们看到,LakeHouse 并不等于 Table Format,而... 向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的一些特性,比如 SIMD,Pipeline 执行等。**趋势三:多模计算,即组件边界逐渐模糊,向全领域能力扩展**这种趋势近年来已经越来越明显...
字节跳动数据湖索引演进
这是默认的索引方案,基于布隆过滤器实现,索引信息存储在 Parquet 文件的 Footer 当中。② Hbase Index。索引信息存储在 Hbase 数据库上。③ Bucket Index。字节提出的一种基于哈希的实现,不需要额外存储索引信息,可... 每次构建索引都需要读取全量文件,社区中考虑基于 Hudi Table 来存储索引信息,会支持异步构建初始的索引表,在表的索引信息更新时也会取更新这张 Hudi Table 表。基于这个特性,我们可以在上面存储二级索引相关的信息...
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
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。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。我们希望设计一款能够应...
干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
索引带来的性能收益是非常巨大的, 尽管 Hudi 已支持 Bloom Filter Index、Hbase index类型,但在字节跳动大规模数据入湖、探索分析等场景中,我们仍然碰到了现有索引类型无法解决的挑战,因此在实践中我们开发了 Buck... 是如何确定 numBuckets 的值,目前 Bucket Index 的桶数量 ,需要根据预估的数据量提前在建表时进行确定,且建表后不可更改,对于这种限制,我们目前有下面的解决方案。要设置合理的桶数量,需要预测表的目标大小和未来...
干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
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 在字节跳动的设计与实践。 DATA **Bucket Index产生背景**----------------------索引带来的性能收益是非常巨大的, 尽管 Hudi 已支持 Bloom Filter Index、Hbase index类型,但在字节跳动大规模数据入湖、探索分析等场景中,我们仍然碰到了现有索引类型无法解决的挑战,因此在实践中...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
也只能解决部分时效性要求不高的场景,对于实效性要求很高的场景还是无法优雅的支撑。因此实时使用数据的问题必须得到有效解决。### 2. 实时技术日趋成熟实时计算框架已经经历了三代发展,分别是:Storm、SparkSt... DIM 层数据来源于两部分:一部分是 Flink 程序实时处理 ODS 层数据得到,另外一部分是通过离线任务出仓得到;- DIM 层维度数据主要使用 MySQL、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...
