> 数据地图平台是字节跳动内部的大数据检索平台,每天近万的字节员工在此查找所需数据。数据地图通过提供便捷的找数,理解数服务,大大节省了内部数据的沟通和建设成本。> > 血缘图谱由 xGraph 与数据地图平台团队合作研发。xGraph 从 Dataleap 业务中孵化,从底至上完全自研,提供设计成熟的内置节点、连线、分组样式,精心打磨图分析产品中常用布局和交互,帮助用户快速搭建关系图产品。血缘图谱解决方案已沉淀到 xGraph 为更多团队...
按照字段C分组 TermsAggregationBuilder termsAggregationC = AggregationBuilders.terms("group_by_C").field("fieldC.keyword"); // 将字段C的聚合添加到字段B的聚合中 termsAggregationB.subAggregation(termsAggregationC); // 将字段B的聚合添加到字段A的聚合中 termsAggregationA.subAggregation(termsAggregationB); // 创建查询条件 SearchSourceBuilder search...
每天近万的字节员工在此查找所需数据。数据地图通过提供便捷的找数,理解数服务,大大节省了内部数据的沟通和建设成本。> > > > > 血缘图谱由 xGraph 与数据地图平台团队合作研发。xGraph 从 Dataleap 业务中孵化,从底至上完全自研,提供设计成熟的内置节点、连线、分组样式,精心打磨图分析产品中常用布局和交互,帮助用户快速搭建关系图产品。血缘图谱解决方案已沉淀到 xGraph 为更多团队复用。> > > > ![pic...
通过列存的 base 文件与行存的 log 文件进行数据存储,基于时间戳维护数据版本。通过 filegroup 的方式对文件进行分组,相同逐渐的数据存储在同一个文件组内。后期结合数据构建索引能力,能够比较大幅度提升数据入湖和查询的性能。 架构的第二层是元数据层。对数据湖的元数据进行管理,包括表、分区以及 instant、timeline、snapshot 等这些数据湖特有的元数据。在 **这一层不光实现了元数据的管理,还能够解决多并发写入的冲...
查询时的最小不可分割数据集。每个颗粒的第一行通过该行的主键值进行标记, ByteHouse 会为每个数据片段创建一个索引文件来存储这些标记。对于每列,无论它是否包含在主键当中,ByteHouse 都会存储类似标记。这些标记... 一列数据均匀分布在集群的每个节点下。 这可以最大限度地提高查询的集群性能。 分区字段的合理设置也有助于解决数据倾斜问题,保证数据分布更加均匀。 字段限制:不支持 Nullable。 配置建议:选择分组依据中经常出现...
按照字段C分组 TermsAggregationBuilder termsAggregationC = AggregationBuilders.terms("group_by_C").field("fieldC.keyword"); // 将字段C的聚合添加到字段B的聚合中 termsAggregationB.subAggregation(termsAggregationC); // 将字段B的聚合添加到字段A的聚合中 termsAggregationA.subAggregation(termsAggregationB); // 创建查询条件 SearchSourceBuilder search...
该页面就会显示拨测结果。您也可以通过以下步骤打开 任务详情 页面。 登录云拨测控制台。 在左侧菜单栏点击 即时拨测。 在 创建即时拨测任务 页面,点击 < 创建即时拨测任务。 在 历史记录 页面,找到您需要查看的拨测任务。在 操作 列点击 查看详情。 您可以在 任务详情 页面看到拨测结果。您可以对拨测结果的数据进行分组统计。如果您希望按照相同的配置再进行一次即时拨测,可以点击右上角的 重新拨测 按钮。 您可以在 详细数据...
每天近万的字节员工在此查找所需数据。数据地图通过提供便捷的找数,理解数服务,大大节省了内部数据的沟通和建设成本。> > > > > 血缘图谱由 xGraph 与数据地图平台团队合作研发。xGraph 从 Dataleap 业务中孵化,从底至上完全自研,提供设计成熟的内置节点、连线、分组样式,精心打磨图分析产品中常用布局和交互,帮助用户快速搭建关系图产品。血缘图谱解决方案已沉淀到 xGraph 为更多团队复用。> > > > ![pic...
通过列存的 base 文件与行存的 log 文件进行数据存储,基于时间戳维护数据版本。通过 filegroup 的方式对文件进行分组,相同逐渐的数据存储在同一个文件组内。后期结合数据构建索引能力,能够比较大幅度提升数据入湖和查询的性能。 架构的第二层是元数据层。对数据湖的元数据进行管理,包括表、分区以及 instant、timeline、snapshot 等这些数据湖特有的元数据。在 **这一层不光实现了元数据的管理,还能够解决多并发写入的冲...
便于用户进行转换使用 优化 规则创建分群,各项配置信息的位置重新进行了调整优化 拆包和API调整至列表页 更新频次:按需和一次性融合为一 选择人群包组件时,人群包选择列表可见分组,且划分为可用/不可用两个列表,更清晰明了 优化 规则创建组件新增标签描述,方便用户在选择标签时快速了解标签的基本信息(相同组件包括在群体洞察、规则创建标签也一并进行了优化) 个体画像中的标签也支持点击查看标签详细的描述信息 ...
列尚待优化的问题,**涉及到计算、运维、成本等方面**: **●**实时与批量计算结果不一致引起的数据口径对齐问题:由于批量和实时计算走的是两个计算框架和计算程序,计算结果往往不同,经常出现一个数字当天查看的数... 进行数据存储,基于时间戳维护数据版本。通过 filegroup 的方式对文件进行分组,相同逐渐的数据存储在同一个文件组内。后期结合数据构建索引能力,能够比较大幅度提升数据入湖和查询的性能。 架构的第二层是元数据...
数据库和表概述数据库其实是数据的逻辑分组。每个数据库包含许多表和视图。表是存放数据的地方,由结构化的行和列组成。视图是依赖于表的保存的查询。当访问视图时,会在后台执行查询并返回结果。 数据库每个数据库都属于一个帐户。用户只能访问属于自己帐户的数据库(当拥有权限时) 创建数据库 sql CREATE DATABASE my_database01;注意 数据库名称中只能包含 字母数字 字符 a-z 0-9 和 下划线 _ 。所有名称将自动转换为 小写 。 ...
它表示列表达式。语法: expression [ [ AS ] alias ] from_item指定查询的输入源。它可以是以下之一:表 Join Relation Inline Table 子查询 LATERAL VIEWLATERAL VIEW子句需要与EXPLODE等生成器函数一起使用,EXPLODE将生成包含一行或多行的虚拟表,LATERAL VIEW将把这些行应用到每个原始输出行。 WHERE根据所提供的谓词来筛选FROM子句的结果。 GROUP BY指定用于对行进行分组的表达式。这将与聚合函数(MIN、MAX、COUNT、SUM、AVG ...