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ClickHouse

京东 ClickHouse 高可用实践

京东 ClickHouse 高可用实践
导读:京东OLAP采取ClickHouse为主Doris为辅的策略,有3000台服务器,每天亿次查询万亿条数据写入,广泛服务于各个应用场景,经过历次大促考验,提供了稳定的服务。本文介绍了ClickHouse在京东的高可用实践,包括选型过程、集群部署、高可用架构、问题和规划。如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章,欢迎关注微信公共帐

w397090770   3个月前 (09-03) 57℃ 0评论0喜欢

Presto

Presto 在美图的实践

Presto 在美图的实践
导读:本文的主题是Presto高性能引擎在美图的实践,首先将介绍美图在处理ad-hoc场景下为何选择Presto,其次我们如何通过外部组件对Presto高可用与稳定性的增强。然后介绍在美图业务中如何做到合理与高效的利用集群资源,最后如何利用Presto应用于部分离线计算场景中。使大家了解Presto引擎的优缺点,适合的使用场景,以及在美图

w397090770   3个月前 (09-01) 96℃ 0评论1喜欢

Flink

Apache Flink 在 58 同城的应用与实践

Apache Flink 在 58 同城的应用与实践
摘要:本文整理自 58 同城实时计算平台负责人冯海涛在 Flink Forward Asia 2020 分享的议题《Flink 在 58 同城应用与实践》,内容包括: 实时计算平台架实时 SQL 建设Storm 迁移 Flink 实践一站式实时计算平台后续规划如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章,欢迎关注微信公众号:过往记忆大数据实时计算平台架构

w397090770   4个月前 (08-17) 87℃ 0评论0喜欢

Apache Kudu

Apache Kudu在网易的实践

Apache Kudu在网易的实践
本次的分享内容分成四个部分:系统概述:认识kudu,理解Kudu的系统设计与定位生产实践:分享网易内部的典型使用场景遇到的问题:实际使用过程中遇到的问题和问题的排障过程功能展望:对Kudu功能特性的展望Kudu定位与架构Kudu是一个存储引擎,可以接入Impala、Presto、Spark等Olap计算引擎进行数据分析,容易融入Hadoop社区

w397090770   5个月前 (07-17) 125℃ 0评论0喜欢

ClickHouse

ClickHouse 在实时场景的应用和优化

ClickHouse 在实时场景的应用和优化
讲师:郭映中 字节跳动 ClickHouse 研发工程师此次分享分为三部分内容,第一部分通过讲解推荐和广告业务的两个典型案例,穿插介绍字节内部相应的改进。第二部分会介绍典型案例中未覆盖到的改进和经验。第三部分会提出目前的不足和未来的改进计划。早期实践如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章,欢迎关注

w397090770   9个月前 (03-05) 3096℃ 0评论4喜欢

hudi

Apache Hudi Clustering 数据布局功能介绍

Apache Hudi Clustering 数据布局功能介绍
背景Apache Hudi将流处理带到大数据,相比传统批处理效率高一个数量级,提供了更新鲜的数据。在数据湖/仓库中,需要在摄取速度和查询性能之间进行权衡,数据摄取通常更喜欢小文件以改善并行性并使数据尽快可用于查询,但很多小文件会导致查询性能下降。在摄取过程中通常会根据时间在同一位置放置数据,但如果把查询频

w397090770   10个月前 (02-24) 968℃ 0评论3喜欢

Hadoop

蚂蚁绊倒大象?不起眼的小文件竟拖了Hadoop大佬的后腿

蚂蚁绊倒大象?不起眼的小文件竟拖了Hadoop大佬的后腿
在使用Hadoop过程中,小文件是一种比较常见的挑战,如果不小心处理,可能会带来一系列的问题。HDFS是为了存储和处理大数据集(M以上)而开发的,大量小文件会导致Namenode内存利用率和RPC调用效率低下,block扫描吞吐量下降,应用层性能降低。通过本文,我们将定义小文件存储的问题,并探讨如何对小文件进行治理。什么是小

w397090770   10个月前 (02-24) 672℃ 0评论2喜欢

Hive

Hive SQL 迁移 Spark SQL 在滴滴的实践

Hive SQL 迁移 Spark SQL 在滴滴的实践
桔妹导读:在滴滴SQL任务从Hive迁移到Spark后,Spark SQL任务占比提升至85%,任务运行时间节省40%,运行任务需要的计算资源节省21%,内存资源节省49%。在迁移过程中我们沉淀出一套迁移流程, 并且发现并解决了两个引擎在语法,UDF,性能和功能方面的差异。迁移背景Spark自从2010年面世,到2020年已经经过十年的发展,现在已经发展

w397090770   10个月前 (01-28) 1382℃ 0评论10喜欢

ClickHouse

Clickhouse 在58的实践之路

Clickhouse 在58的实践之路
在数据量日益增长的当下,传统数据库的查询性能已满足不了我们的业务需求。而Clickhouse在OLAP领域的快速崛起引起了我们的注意,于是我们引入Clickhouse并不断优化系统性能,提供高可用集群环境。本文主要讲述如何通过Clickhouse结合大数据生态来定制一套完善的数据分析方案、如何打造完备的运维管理平台以降低维护成本,并结合具

w397090770   11个月前 (01-22) 1123℃ 0评论0喜欢

Apache Doris

Apache Doris 在京东搜索实时 OLAP 中的应用实践

Apache Doris 在京东搜索实时 OLAP 中的应用实践
前言本文讨论了京东搜索在实时流量数据分析方面,利用Apache Flink和Apache Doris进行的探索和实践。流式计算在近些年的热度与日俱增,从Google Dataflow论文的发表,到Apache Flink计算引擎逐渐站到舞台中央,再到Apache Druid等实时分析型数据库的广泛应用,流式计算引擎百花齐放。但不同的业务场景,面临着不同的问题,没有哪一种引

w397090770   12个月前 (12-25) 813℃ 0评论4喜欢