共有N行 * M列,每一行是一个逻辑Tuple,每一列是一个指针(offset)列,指向原物理Tile的一列或多列。**同时逻辑Tile里还维护了一个bitmap,记录哪些数据是存在的,哪些是不存在的。**- Materialization(物化):把逻辑Tile存储的“指针(offset)”转化为具体数据的操作*NOTE:- 一个逻辑Tile对应一个物理的Tile Group- 逻辑Tile里的不同列可以指向物理Tile里的同一列,如上图逻辑Tile的第二列指向了Tile A-2的第一列,逻辑Tile的...
简单数据类型的操作通常需要更少的 CPU 周期。例如,整型比字符操作代价更低,因为字符集和校对规则(排序规则)使字符比较比整型比较更复杂。比如应该使用 MySQL 内建的类型而不是字符串来存储日期和时间。### 2.3 避免 NULL很多表都包含可为 NULL(空值)的列,即使应用程序并不需要保存 NULL 也是如此,这是因为可为 NULL 是列的默认属性。通常情况下最好指定列为 NOT NULL,除非真的需要存储 NULL 值。 比如在实体中给默认值:!...
在addSplits方法添加完成切片处理队列且hasMoreElements返回true时,该方法调用,开发者实现此方法真正和数据交互。开发者在实现pollNext方法时候需要关注下列问题:- 切片数据的读取 - 从构造好的切片中去读取数据。- 数据类型的转换 - 将外部数据转换成BitSail的Row类型#### 示例以RocketMQSourceReader为例:从split队列中选取split进行处理,读取其信息,之后需要将读取到的信息转换成BitSail的Row类...
类似编程中的组合或者是切面的概念。2. **调整类型加载机制**在实践中我们意识到,跟某种数据源相关联的能力,应该尽可能收敛到一起,这可以极大的降低后续的维护成本。对于一种元数据类型定义,也在这种考虑的范... 产出差异的部分。概念上对齐Flink中的某一种自定义的ProcessFunction。- **Event Generate Operator**:接收Diff Operator的输出,根据Catalog系统定义好的格式,将差异的metadata转化成event格式,比如对于新建的m...
共有N行 * M列,每一行是一个逻辑Tuple,每一列是一个指针(offset)列,指向原物理Tile的一列或多列。**同时逻辑Tile里还维护了一个bitmap,记录哪些数据是存在的,哪些是不存在的。**- Materialization(物化):把逻辑Tile存储的“指针(offset)”转化为具体数据的操作*NOTE:- 一个逻辑Tile对应一个物理的Tile Group- 逻辑Tile里的不同列可以指向物理Tile里的同一列,如上图逻辑Tile的第二列指向了Tile A-2的第一列,逻辑Tile的...
但是在DataWind数据预览发现依旧不是预想的0.23。 原因解析:hive表的构成是一份存储文件和一份描述文件,在修改字段类型时,只修改了描述文件,而存储文件的类型没有修改,造成数据同步时,类型转换不正常。 解决办法: 修改hive表的字段类型之后,需要重新灌入数据到hive表; 然后到DataWind这边编辑、保存对应的数据集,再重新同步数据。 说明 编辑、保存数据集是用来更新数据集模型中的字段类型,这一步操作会导致类型变更的字段那一列数...
简单数据类型的操作通常需要更少的 CPU 周期。例如,整型比字符操作代价更低,因为字符集和校对规则(排序规则)使字符比较比整型比较更复杂。比如应该使用 MySQL 内建的类型而不是字符串来存储日期和时间。### 2.3 避免 NULL很多表都包含可为 NULL(空值)的列,即使应用程序并不需要保存 NULL 也是如此,这是因为可为 NULL 是列的默认属性。通常情况下最好指定列为 NOT NULL,除非真的需要存储 NULL 值。 比如在实体中给默认值:!...
实现增量数据的订阅和消费。关于 Canal Proto 格式的详细示例,请参见 Canal Proto。 Canal JSON Canal JSON 是 Canal 定义的一种解析数据库增量日志的数据存储格式。数据传输服务 DTS 可以将增量数据封装成 Canal JSON 格式同步至数据中间件,实现增量数据的订阅和消费。关于 Canal JSON 格式的字段信息和相应示例,请参见 Canal JSON。 Avro 格式 Avro 订阅格式是一种数据序列化格式,可以将数据结构或对象转化成便于传输的格式,主...
列之间映射的字段类型是否数据兼容。 设置以下任务运行参数。期望最大并发数: 数据同步任务内,可以从源并行读取或并行写入数据存储端的最大线程数。资源组性能指标,详见:资源组计费。 脏数据设置: 任务中字段映射没有匹配到的数据,如格式非法,或源端数据进入目标端时发生了异常。例如:源端是 String 类型的数据写到 INT 类型的目标字段中,因为类型转换不合理而无法写入的数据。 您可以在同步任务配置时,设置脏数据的最大容忍条...
配置数据来源信息。 选择写入目标数据源信息。 说明 各数据源配置说明,详见数据源列表。 部分数据源写入时,需要选择数据写入方式。针对不同的数据源,有不同的写入方式。 配置来源端和目标端字段的映射关系。字段映射支持选择基础模式和转换模式配置映射: 说明 基础模式和转换模式不支持互相切换,模式切换后,将清空现有字段映射中所有配置信息,一旦切换无法撤销,需谨慎操作。 转换模式:字段映射支持数据转换,您可根据实际业务...
ByteHouse默认模式下,支持的数据类型和 ClickHouse 社区版比较类似,建议参考手册中的示例进行使用。文中的一些示例和内容参考了社区文档 行修改,来确保可以在 ByteHouse 中正常使用。另外,ByteHouse 云数仓版在 2.... 本文也会对数据类型 MySQL 兼容性进行介绍。 数据类型概述 默认模式(ClickHouse)下支持的数据类型分类 数据类型 数值类型 Int8 (TINYINT), Int16(SMALLINT),Int32(INT, INTEGER), Int64(BIGINT), Int128, Int25...
选择需写入的目标数据源信息,支持选择 ByteHouse_CE、CFS、ClickHouse、Doris、Elasticsearch 等十余种数据源类型。 说明 各数据源配置说明,详见数据源列表。 部分数据源写入时,需要选择数据写入方式。针对不同的数据源,有不同的写入方式。 配置来源端和目标端字段的映射关系。字段映射支持选择基础模式和转换模式配置映射: 说明 基础模式和转换模式不支持互相切换,模式切换后,将清空现有字段映射中所有配置信息,一旦切换无法...
虽然ClickHouse列存已经有比较好的存储压缩率,但面对海量数据时,磁盘空间的占用跟常用的Parquet格式相比仍然有不少差距。特别是对于低基数列时,Parquet的存储空间会更加有优势。同时,大多这类数据的事件属性都有低基数的特征,例如事件属性中的城市、性别、品牌等等。Parquet会自动对低基数列做字典编码,因此会获得更高的存储效率。同时ClickHouse官方也提供了一种字典编码的解决方案即LowCardinality类型,网上也有一些测试Be...