Hudi 为了支持高效的数据更新,减少更新过程中的 IO 操作,引入了索引的概念:索引将数据的主键与文件名进行映射,可以快速找到未更新数据所在的文件,有效地减少读取和写入文件的数量。![picture.image](https://p6-... **其他索引类型存在的问题:** ① HBase Index。业务方不希望引入额外的依赖组件,并且 HBase 集群的维护也需要成本。② State Index。只支持 Flink 类型任务,不支持跨引擎共享;多个 Flink 作业之间不能共享 State,不...
(https://baike.baidu.com/item/索引/5716853)技术有关。简单讲,数据结构就是组织,管理以及存储数据的方式。虽然理论上所有的数据都可以混杂,或者糅合,或者饥不择食,随便存储,但是计算机是追求高效的,如果我们能... `a5`节点只是指针没有了,那它去哪里了?如果是`Java`程序,垃圾回收器会收集这种没有被引用的节点,帮我们回收掉了这部分内存,但是为了加快垃圾回收的速度,一般不需要的节点我们需要置空,比如 `node = null`, 如果在...
(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/5a639f3c98ee41c58fdf92c7d829e7dc~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)最后有一个问题:Table Format 是不是一个终极武器?我们认为答案是否定的。主要有几方面的原因:... 但我们还是期望能有一些来自社区。能提升用户体验,解决维护问题,这是我们最终期望的形态。### 趋势二:计算向精细化内存管理和高效执行方向发展,榨干硬件性能数据湖的本质是起一堆 task 然后做暴力的计算,当引擎...
默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。(2)一个计算每个分区的函数。Spark中RDD的计算是以分片为单位的,每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合,不需要保存每次计算的结果... Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量,也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。(5)一个列表,存储存取每个Partition的优先位置(preferred location)。对于一个HDFS文件来说,这个列表保存的就是每个P...
然后把自己的重心聚焦在如何基于一个中心化的存储构建一个数据分析、数据科学和机器学习的数据湖解决方案,并且把这个方案称之为lake。他们认为在这个中心化的存储之上构建事务层、索引层,元数据层,可以去解决数据湖... 在一个企业级的数据湖当中,元数据和权限肯定是不能少的。同时在湖仓共存的情况下,用户不希望元数据和权限在湖仓两种情况下是割裂的。**第五是极致的查询性能。**用户对于数据湖的期望就是能够在数据实时入湖...
(https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/30b32a0f0ce147fbbd5a9bf402e638d2~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715271649&x-signature=hohcV6NfpvMKlG%2B044sxR7... 但除此之外也期望能来来自社区。**趋势二:计算向精细化内存管理和高效执行方向发展**数据湖的本质是起 task ,然后做计算。当引擎逐渐完善之后,对于性能需求逐步上升,不可避免地要朝精细化的内存管理以...
当一端发出调用请求的时候会在那里等待返回的结果。如果另外一个系统出现故障也会对调用方产生很大影响。而且用RPC调用的时候默认期望消息是按照发送的顺序给接收方的。但是由于各种环境的影响会使得接收的结果乱序... 解释消息为终端用户可读的消息,终端应用不需要解析可直接呈现给最终用户。响应结果码为6位数字串。根据响应类型,包括以下几类响应码。l 0:成功;l 1XXXXX:系统错误;l 2XXXXX:输入参数不合法错误;l 3XXX...
然后把自己的重心聚焦在如何基于一个中心化的存储构建一个数据分析、数据科学和机器学习的数据湖解决方案,并且把这个方案称之为 lake。他们认为在这个中心化的存储之上构建事务层、索引层,元数据层,可以去解决数据... 用户不希望元数据和权限在湖仓两种情况下是割裂的。**第五是极致的查询性能。** 用户对于数据湖的期望就是能够在数据实时入湖的同时还能做到数据的秒级可视化。**第六是 AI + BI。** 数据湖数据的对外输出,不只...
确认命中的用户数目。在广告精准投放过程中,广告主需要知道当前选定的人群组合中大概会有多少人,用于辅助判断投放情况进而确定投放预算。因为是在线业务,一般要求计算的时间不能超过 5 秒。人群画像主要是对广告... 其中北京共有 5 人,分别是 uid 1 到 uid5,对应集合 A;喜欢户外的是 uid1 和 4,对应集合 B;喜欢爬山的是 uid 1、3、5、6,对应集合 C。那么,我们想要投放广告的人数是 A 交上 B 和 C 的并集,uid 1、3、4、5 共 4 人。...
确认命中的用户数目。在广告精准投放过程中,广告主需要知道当前选定的人群组合中大概会有多少人,用于辅助判断投放情况进而确定投放预算,通常要求计算时间不能超过 5 秒。 ![picture.image](https://p3-vol... Hive和ES等方案需要额外的索引结构,导致存储空间变大,从而增加了存储成本。例如,如果需要对用户属性进行索引,就需要额外的存储空间来存储索引数据。4. **不支持高并发:**Hive和ES等方案在处理高并发请求时,容易出...
RocketMQ不仅在阿里巴巴内部实现大规模应用,还助推了各行各业的数字转型。至2022年,随着5.0版本的发布,Apache RocketMQ正式进入了云原生的新阶段。RocketMQ5.0 面向云计算的场景进行重新设计,期望从架构层面解决... 为了适应面向物联网海量设备和云上大规模小客户的场景,RocketMQ引入了LSM(Log-Structured Merge)的KV(Key-Value)索引,实现了单机处理海量队列的能力。队列数量可以无限扩展,以进一步释放云存储的潜力。LSM(Log-S...
聚集索引B+树排序访问,支持基于Key或者Key-Column的Range Query,所有查询都走索引,且避免内存中重排序, **效率初步判断可接受。**===========================================================================... 为瓶颈。**======================================================================= ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/373a9a11fb5d4bc7acc09913bc...
确认命中的用户数目。在广告精准投放过程中,广告主需要知道当前选定的人群组合中大概会有多少人,用于辅助判断投放情况进而确定投放预算,通常要求计算时间不能超过 5 秒。![picture.image](https://p3-volc-comm... **存储空间大:** Hive和ES等方案需要额外的索引结构,导致存储空间变大,从而增加了存储成本。例如,如果需要对用户属性进行索引,就需要额外的存储空间来存储索引数据。1. **不支持高并发:** Hive和ES等方案在处理...