在持续建设基于 ES 的跨域数据聚合服务中发现 ES 的很多特性跟 MySQL 等常用数据库差别较大,本文会分享 ES 的实现原理、在直播平台中的业务选型建议及实践中遇到的问题和思考。Elasticsearch 是一种分布式的... 每个元素可以使用 5bit 存储;4. Posting 合并优化:使用 Roaring Bitmap节省空间,使用多条件查询时需要对多个 Posting 求并;5. 语义处理:可以查询到语义相近的内容。 **倒排索引的特点:**1. 支持全文搜索:...
即读取 projection 中的预聚合数据而不是原始数据。 **计算支持了 normal partition 和 projection partition 的混合查询,** 如果一个 partition 的 projection 还没物化,可以使用原始数据进行计算。 *... ******●****** PrimaryIndexDiskCacheSegment:管理主键索引数据******●****** BitMapIndexDiskCacheSegment:管理bitmap索引数据 针对Projection中的数据,分别通过上述的DiskCache,ChecksumsDiskC...
**主要作用是对聚合的缓存**,查询结果中被缓存的内容主要包括:Aggregations(聚合结果)、Hits.total、以及 Suggestions等。并非所有的分片级查询都会被缓存。只有客户端查询请求中**size=0**的情况下才会被缓存。... 嵌套查询建议使用 Composite 聚合查询方式。**对于常见的 Group by A,B,C 这种多维度 Groupby 查询,嵌套聚合的性能很差,嵌套聚合被设计为在每个桶内进行指标计算,对于平铺的 Group by 来说有存在很多冗余计算,另...
数据通常流入到 Spark/Hive 中进行计算,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:...
数据通常流入到 Spark/Hive 中进行计算,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:...
并且可以通过 Spark、Flink、Presto 等计算引擎进行写入和查询。Hudi 官方对于文件管理和索引概念的介绍如下,> Hudi提供类似 Hive 的分区组织方式,与 Hive 不同的是,Hudi 分区由多个 File Group 构成,每个 File ... 随着入湖的数据量增加,Hudi 中生成了约 40,000 个 File Group。虽然该业务部门使用了 Hudi 索引避免了全局合并操作,但是随着 File Group 的数量以及存储的数据量增加,定位 File Group 的时间也在增加,这造成了 Ups...
并把他们划分在同一个兴趣圈层中。 要搭建这样一套兴趣圈层平台,不仅需要算法策略,对底层数据存储架构也是一大挑战。抖音每日新增的数据量庞大、业务标签五花八门,更需要满足业务人员对复杂查询的实时性... 圈层场景通常限制在局部数据中聚合分析,如计算圈层id位于集合内的关键词频率统计,若该集合范围过大索引失效会被劣化为全表扫描。**/ 详细场景测试 /**--------------- **1. 重构前后存储对比**...
并且可以通过 Spark、Flink、Presto 等计算引擎进行写入和查询。Hudi 官方对于文件管理和索引概念的介绍如下,> > > Hudi提供类似 Hive 的分区组织方式,与 Hive 不同的是,Hudi 分区由多个 File Group 构成,每个... 整个流程可以描述如下: 1. **批量场景会先将 binlog 导入存储到 Hive 离线仓库中,再按照小时/天级粒度更新数据湖。**2. **实时场景则通过 Flink 消费更新的 kafka 数据,写入数据湖,供下游业务使用。**3...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715444449&x-signature=r3VMk9KY7O0apvFl%2FMmaYOyDXpQ%3D)在打造 ByteHouse 的过程中,我们经过了多年的探索与沉淀,本文将和大家分享字节跳动过去使用 ClickHouse 的两个典型应用... 没有预计算所导致的高数据时延;* ClickHouse 既适合聚合查询,配合跳数索引后,对于明细点查性能也不错;* 字节自研的 ClickHouse 支持 Map 类型,支持动态变更的维度和指标,更加符合需求;* BitSet 的过滤 Bloom Fi...
并且可以通过 Spark、Flink、Presto 等计算引擎进行写入和查询。Hudi 官方对于文件管理和索引概念的介绍如下,> Hudi提供类似 Hive 的分区组织方式,与 Hive 不同的是,Hudi 分区由多个 File Group 构成,每个 File ... 随着入湖的数据量增加,Hudi 中生成了约 40,000 个 File Group。虽然该业务部门使用了 Hudi 索引避免了全局合并操作,但是随着 File Group 的数量以及存储的数据量增加,定位 File Group 的时间也在增加,这造成了 Ups...
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。这些上层建筑由商业公司提供,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... 用户可以选择独占或共享 Metastore 实例。如果用户期望节省成本,或者为公司用户,那么两个部门之间可以使用一个 Hive Metastore service;而对于一些要求比较高的部门,可以单独建一个 Metastore Service 的实例。...
并且可以通过 Spark、Flink、Presto 等计算引擎进行写入和查询。Hudi 官方对于文件管理和索引概念的介绍如下,> > > Hudi 提供类似 Hive 的分区组织方式,与 Hive 不同的是,Hudi 分区由多个 File Group 构成,每... 整个流程可以描述如下:1. **批量场景会先将 binlog 导入存储到 Hive 离线仓库中,再按照小时/天级粒度更新数据湖。**2. **实时场景则通过 Flink 消费更新的 kafka 数据,写入数据湖,供下游业务使用****。**3. *...