hbase大合并查询性能
社区干货
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
乘着大数据的浪潮,SeaQuest将底层的数据存储和访问引擎移植到HBase/Hadoop上,并创新地开发出HBase分布式事务处理等新技术,从而推出了Trafodion,并将全部代码开源,贡献给社区。应客户的要求,为了能够让业务系统在国产化环境下性能达到最优,对系统从硬件到软件做了全方位的性能优化,包括BIOS、OS、DB以及应用等。# 二、优化原则性能是指操作系统完成任务时的有效性、稳定性和响应速度。Linux平台经常会遇到系统不稳定、响应速...
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。Hudi 表由 timeline 和 file group两大项构成。Tim... 读时再进行合并。为了减少读放大的问题,会定期合并 log file 到 base file 中。对于更新数据,Hudi 通过索引快速定位数据所属的 file group。目前 Hudi 已支持 Bloom Filter Index、Hbase index 以及 Bucket Index...
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。... 大部分用户都需要数据亚秒级别可见,部分 Serving 场景下,用户需要数据毫秒级别的可见。5. 高吞吐导入。大数据场景下,导入性能十分关键。6. 标准 SQL 支持。用户很多都是从 MySQL 这样的系统迁移过来,所以 ANSI S...
特惠活动
hbase大合并查询性能-优选内容
hbase大合并查询性能-相关内容
使用说明
Phoenix简介 Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层,能让我们用标准的JDBC APIs而不是HBase客户端APIs来创建表,插入数据和对HBase数据进行查询。Phoenix完全使用Java编写,作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描,并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器,对于简单查询来说,其性能量级是毫秒,对于百万级别的行数来说,其性能量级是秒。 Phoenix执行方...
EMR-3.6.1 版本说明
环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.10.13 Java ByteOpenJDK 1.8.0_352 应用程序版本 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 HBase集群 StarRocks集群 ClickHouse集群 Op... hive_server 3.1.3 用于将 Hive 查询作为 Web 请求接受的服务。 hive_client 3.1.3 Hive命令行客户端。 hdfs_namenode 3.3.4 用于跟踪HDFS文件名和数据块的服务。 hdfs_datanode 3.3.4 存储HDFS数据块的节点服务。...
创建实例
创建实例是开启使用表格数据库 HBase 版的第一步。本文介绍如何创建 HBase 实例。 前提条件已注册火山引擎账号,并完成实名认证。账号注册和实名认证的操作步骤,请参见如何进行账号注册和实名认证。 已创建私有网络... 适用于需要长期存储大量数据以及对性价比要求较高的场景。 SSD盘:SSD 盘读写速度快、时延低、稳定性高,适用于需要频繁读写以及对稳定性要求较高的场景。 存储空间 选择实例的存储空间。取值范围:100GiB~20,000GiB...
创建实例
创建实例是开启使用表格数据库 HBase 版的第一步。本文介绍如何创建 HBase 实例。 前提条件已注册火山引擎账号,并完成实名认证。账号注册和实名认证的操作步骤,请参见如何进行账号注册和实名认证。 已创建私有网络... 适用于需要长期存储大量数据以及对性价比要求较高的场景。 SSD盘:SSD 盘读写速度快、时延低、稳定性高,适用于需要频繁读写以及对稳定性要求较高的场景。 存储空间 选择实例的存储空间。取值范围:100GiB~20,000GiB...
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
乘着大数据的浪潮,SeaQuest将底层的数据存储和访问引擎移植到HBase/Hadoop上,并创新地开发出HBase分布式事务处理等新技术,从而推出了Trafodion,并将全部代码开源,贡献给社区。应客户的要求,为了能够让业务系统在国产化环境下性能达到最优,对系统从硬件到软件做了全方位的性能优化,包括BIOS、OS、DB以及应用等。# 二、优化原则性能是指操作系统完成任务时的有效性、稳定性和响应速度。Linux平台经常会遇到系统不稳定、响应速...
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。Hudi 表由 timeline 和 file group两大项构成。Tim... 读时再进行合并。为了减少读放大的问题,会定期合并 log file 到 base file 中。对于更新数据,Hudi 通过索引快速定位数据所属的 file group。目前 Hudi 已支持 Bloom Filter Index、Hbase index 以及 Bucket Index...
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。... 大部分用户都需要数据亚秒级别可见,部分 Serving 场景下,用户需要数据毫秒级别的可见。5. 高吞吐导入。大数据场景下,导入性能十分关键。6. 标准 SQL 支持。用户很多都是从 MySQL 这样的系统迁移过来,所以 ANSI S...
EMR-3.9.0发布说明
环境信息版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.10.13 Java ByteOpenJDK 1.8.0_352 系统环境应用程序版本 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Pulsar集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 ... 优化Meta RPC执行效率; 组件版本下面列出了 EMR 和此版本一起安装的组件。 组件 版本 描述 zookeeper_server 3.7.0 用于维护配置信息、命名、提供分布式同步的集中式服务。 zookeeper_client 3.7.0 ZooKeeper命令...
