Hive 数据仓库已成为了许多组织的首选工具之一。通过在查询场景中结合 Hive, ByConity 可以提供更全面的企业决策支持和打造更完整的数据管理模式。因此从 0.2.0 版本开始,ByConity 可以通过建立外表的形式访问 Hive 数据。## 原理和使用ByConity 主要的表引擎为 CnchMergeTree。在连接外部存储时,需要基于不同的外表引擎。比如创建 Hive 外表时,需要通过 CnchHive 引擎读取 Parquet 以及 ORC 格式的 Hive 数据。```CREATE...
目前系统中已经包含15+种数据源,可以分为几大类:数仓表比如Hive,看板,数据集,实时表,Topic,对象存储,分布式文件系统如LasFS等。带来的主要挑战是不同类型的资产,搜索的字段和权重有明显差异。- **支持个性化**。... 以此来达到搜索实时性秒级的需求。1. **离线导入**。实时导入的过程中可能会遇到网络波动等不可控因素导致更新失败,因此需要定时的任务来检查和增量更新缺失的元数据。1. **用户行为记录**。记录用户搜索点击日...
> 企业级数仓架构设计与选型的时候需要从开发的便利性、生态、解耦程度、性能、 安全这几个纬度思考。本文作者:惊帆 来自于数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规... 节点故障无法重新调度。一旦发生任务异常,例如网络抖动引起的任务失败,机器宕机引起的节点丢失,再次重试所消耗的时间几乎等于全新重新提交一个任务,在分布式任务的背景下,任务运行的时间越长,出现错误的概率越高...
生产者会将某一批相关的元数据以目录等形式编排到一起,方便维护。另外,生产者会持续的在技术元数据的基础上,丰富业务相关的属性,比如打业务标签,添加应用场景描述,字段解释等。对于数据消费者来说,他们通过Data ... 都带来了很大挑战。因此,做好一个Data Catalog产品,本身是一个门槛低、上限高的工作,需要有一个持续打磨提升的过程。## 旧版本痛点字节跳动Data Catalog产品早期为能较快解决Hive的元数据收集与检索工作,是基于...
需先在项目控制台 > 服务绑定 > 引擎绑定中,绑定相应 EMR-Hadoop 集群。详见创建项目。 Hive 数据源配置选择 EMR Hive 接入方式时,您需要填写 EMR 集群信息、数据库相关信息,需提前创建好 EMR Hadoop 集群类型。详见创建集群。 EMR Hadoop 集群使用的 VPC 需和独享集成资源组中的 VPC 保持一致:其 VPC 下的子网和安全组也尽可能保持一致。 若 VPC 不一致时,则需要在 Hadoop 集群的安全组上,在入方向规则处,添加独享集成资源组子网...
Hive 表支持该操作。 表结构信息详情,包括表的明细信息、使用说明、血缘关系、备注问答等功能信息。 右侧信息栏的数据表基本信息,包括基础信息、业务信息、安全信息和技术信息。 3 管理表结构信息 3.1 明细信息登录 DataLeap 控制台。 选择概览 > 数据地图 > 数据检索,进入数据检索页面。 搜索数据表后,进入数据表详情页面。 单击明细信息页签,进入表的明细信息页面。 可以查看该表的字段信息、分区信息和变更记录,并执行以...
目前系统中已经包含15+种数据源,可以分为几大类:数仓表比如Hive,看板,数据集,实时表,Topic,对象存储,分布式文件系统如LasFS等。带来的主要挑战是不同类型的资产,搜索的字段和权重有明显差异。- **支持个性化**。... 以此来达到搜索实时性秒级的需求。1. **离线导入**。实时导入的过程中可能会遇到网络波动等不可控因素导致更新失败,因此需要定时的任务来检查和增量更新缺失的元数据。1. **用户行为记录**。记录用户搜索点击日...
数仓建表规范是从数仓管理的角度,对数仓场景下的建表流程进行约束,从而提升开发效率,快速追踪数据链路,并最终保障交付质量。新建 Hive 表时,支持对表名、业务元数据等内容进行自动校验,结合建表规范提前识别问题,减... 默认选中,不可编辑。 规则设置 规则填写 设置建表规范的规则,支持采用 JSON 语法格式,对库或项目下相关表名、物理元数据、标签元数据等进行检查。支持的检查项和对应参数名如下,并提供相应的规则检查示例供参考。...
> 企业级数仓架构设计与选型的时候需要从开发的便利性、生态、解耦程度、性能、 安全这几个纬度思考。本文作者:惊帆 来自于数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规... 节点故障无法重新调度。一旦发生任务异常,例如网络抖动引起的任务失败,机器宕机引起的节点丢失,再次重试所消耗的时间几乎等于全新重新提交一个任务,在分布式任务的背景下,任务运行的时间越长,出现错误的概率越高...
生产者会将某一批相关的元数据以目录等形式编排到一起,方便维护。另外,生产者会持续的在技术元数据的基础上,丰富业务相关的属性,比如打业务标签,添加应用场景描述,字段解释等。对于数据消费者来说,他们通过Data ... 都带来了很大挑战。因此,做好一个Data Catalog产品,本身是一个门槛低、上限高的工作,需要有一个持续打磨提升的过程。## 旧版本痛点字节跳动Data Catalog产品早期为能较快解决Hive的元数据收集与检索工作,是基于...
如果存储在数仓等系统中会非常昂贵,因此需要存储在对象存储等较便宜的存储系统中。利用湖仓一体这种架构,实现存算分离模式。 **● 更好的开放性。**支持 Parquet、ORC 等常见的大数据存储格式,也支持 H... 势必将会给企业带来更高的价值。 数据湖和实时数仓具备不同特点: **● 数据湖:**提供多模存储引擎,如 S3、HDFS 等,也支持多计算引擎,如 Hive、Spark、Flink 等。在事务性方面,数据湖支持 ACI...
生产者会将某一批相关的元数据以目录等形式编排到一起,方便维护。另外,生产者会持续的在技术元数据的基础上,丰富业务相关的属性,比如打业务标签,添加应用场景描述,字段解释等。对于数据消费者来说,他们通过Data ... 都带来了很大挑战。因此,做好一个Data Catalog产品,本身是一个门槛低、上限高的工作,需要有一个持续打磨提升的过程。## 旧版本痛点字节跳动Data Catalog产品早期为能较快解决Hive的元数据收集与检索工作,是基于...
Hive (1.0+)- Apache Kafka /Confluent Cloud/AWS Kinesis- 本地文件- RDS 离线导入适用于希望将已准备好的数据一次性加载到 ByteHouse 的场景,根据是否对目标数据表进行分区,ByteHouse 提供了不同的加载模式:- 全量加载:全量将用最新的数据替换全表数据。- 增量加载:增量加载将根据其分区将新的数据添加到现有的目标数据表。ByteHouse 将替换现有分区,而非进行合并。 **支持的文件类型**Byte...