分析型SQL引擎（如Apache Impala）在进行大型表扫描和聚合查询工作负载时非常出色。在大数据生态系统中，单个表的大小可达PB（拍字节）级别，因此要实现快速的查询响应时间，就需要依据WHERE或HAVING子句中的条件对表数据进行智能过滤。通常会使用一个或多个列来对大型表进行分区，这些列能够有效地对数据进行范围过滤。例 w397090770 6小时前 5℃ 0评论0喜欢
自动类型推导是现代 C++ 中最重要且广泛使用的特性之一。新的 C++ 标准使得在各种上下文中可以使用 auto 作为类型的占位符，并让编译器推导出实际的类型。在 C++11 中，auto 可用于声明局部变量以及具有尾随返回类型的函数的返回类型。在 C++14 中，auto 可用于无需指定尾随类型的函数的返回类型以及 lambda 表达式中的参数声明。未 w397090770 8小时前 11℃ 0评论1喜欢
本文翻译自：《Magnet: Push-based Shuffle Service for Large-scale Data Processing》摘要在过去的十年中，Apache Spark 已成为大规模数据处理的流行计算引擎。与其他基于 MapReduce 计算范式的计算引擎一样，随机Shuffle操作（即中间数据的全部对全部传输）在 Spark 中起着重要作用。在 LinkedIn，随着数据量和 Spark 部署规模的快速增长，随机Shuffle操作正 w397090770 1周前 (01-06) 20℃ 0评论0喜欢
随着 Spark >= 3.3（在 3.4 中更加成熟）中引入的存储分区连接（Storage Partition Join，SPJ）优化技术，您可以在不触发 Shuffle 的情况下对分区的数据源 V2 表执行连接操作（当然，需要满足一些条件）。如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：过往记忆大数据Shuffle 是昂贵的，尤其是在 Spark 中的连 w397090770 2周前 (01-03) 61℃ 0评论0喜欢
本文原文来自：Databases in 2024: A Year in Review // Blog // Andy Pavlo - Carnegie Mellon University就像一颗子弹击中你的头顶，我回来了，要给你带来我关于数据库领域发生的事情的年度综述。是的，我曾经在OtterTune博客上写过这篇文章，但公司已经倒闭了（安息吧）。我现在在我的教授博客上发表这篇文章。过去的一年有很多值得关注的事情，从 w397090770 2周前 (01-03) 34℃ 0评论0喜欢
