hbase索引数据存哪里
社区干货
干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
用来判断 Record Key 是否存在 | 轻量级,默认的索引方式 包含在数据文件的footer中。默认配置,不依赖外部系统,数据和索引保持一致性 || **HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Ke...
Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
索引是独立模块, 开源 Hudi 主要提供以下两种索引:| | | || --- | --- | --- || | 原理 | 特点 || **Bloom Filter Index** | 每个 Parquet 文件维护一个 Bloom Filter,在 File Group 映射阶段,把所有可能更新的分区的文件的 Bloom Filter 加载进来,用来判断 Record Key 是否存在 | 轻量级,默认的索引方式 包含在数据文件的footer中。默认配置,不依赖外部系统,数据和索引保持一致性 || **HBase Index** | 维护每一个...
干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
索引的类型索引是独立模块, 开源 Hudi 主要提供以下两种索引: | | 原理 | 特点 || **Bloom Filter Index** | 每个 Parquet 文件维护一个 Bloom Filter,在 File Group 映射阶段,把所有可能更新的分区的文件的 Bloom Filter 加载进来,用来判断 Record Key 是否存在 | 轻量级,默认的索引方式 包含在数据文件的footer中。默认配置,不依赖外部系统,数据和索引保持一致性 || **HBase Index** | 维护每一个...
字节跳动基于 Hudi 的机器学习应用场景
我们复用了写时的 HBase 索引。点查请求会先访问 HBase 索引找到数据所在文件,然后根据文件进行点查。整体端到端的延迟可以做到秒级。适合存储数据量大,qps 较低的场景。# 4. 功能与...
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干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
用来判断 Record Key 是否存在 | 轻量级,默认的索引方式 包含在数据文件的footer中。默认配置,不依赖外部系统,数据和索引保持一致性 || **HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Ke...
Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
索引是独立模块, 开源 Hudi 主要提供以下两种索引:| | | || --- | --- | --- || | 原理 | 特点 || **Bloom Filter Index** | 每个 Parquet 文件维护一个 Bloom Filter,在 File Group 映射阶段,把所有可能更新的分区的文件的 Bloom Filter 加载进来,用来判断 Record Key 是否存在 | 轻量级,默认的索引方式 包含在数据文件的footer中。默认配置,不依赖外部系统,数据和索引保持一致性 || **HBase Index** | 维护每一个...
干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
索引的类型索引是独立模块, 开源 Hudi 主要提供以下两种索引: | | 原理 | 特点 || **Bloom Filter Index** | 每个 Parquet 文件维护一个 Bloom Filter,在 File Group 映射阶段,把所有可能更新的分区的文件的 Bloom Filter 加载进来,用来判断 Record Key 是否存在 | 轻量级,默认的索引方式 包含在数据文件的footer中。默认配置,不依赖外部系统,数据和索引保持一致性 || **HBase Index** | 维护每一个...
字节跳动基于 Hudi 的机器学习应用场景
我们复用了写时的 HBase 索引。点查请求会先访问 HBase 索引找到数据所在文件,然后根据文件进行点查。整体端到端的延迟可以做到秒级。适合存储数据量大,qps 较低的场景。# 4. 功能与...
Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
用来判断 Record Key 是否存在 | 轻量级,默认的索引方式 包含在数据文件的footer中。默认配置,不依赖外部系统,数据和索引保持一致性 || **HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Ke...
EMR-2.4.0 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 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_352 应用程序版本 Hadoop集群 HBase集群 HDFS 2.10.2 2.10.2 YARN 2.10.2 2.10.2 MapReduce2 2.10... 大幅提升存算分离场景下写数据到 TOS 的性能。 【组件】Hue组件升级至4.11.0版本。 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...
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
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... 新写入的数据会顺序的追加写在当前可写 Zone 中,这可以减少 SSD 内部的写放大。因为在 ZonedStore 中,大部分的 Cache Item 都大于 4kb, 这让我们可以把所有 Items 的索引放在内存中来加速查询,减少读放大。为了在重...
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,可以直接根据文件名映射构建索引。④ Flink State。Flink 数据入湖的默认实现方式,索引信息存储在 Flink 的State 中。,目前 EMR Hudi 主要提供以下索引: Bloom 过滤器索引:包含在数据文件的 footer 中,默认配置,不依赖外部系统,数据和索引保持一致性。 HBase 索引:对于小批次的 keys,查询效率高。在索引命中...
