交互式分析云栖号开通了?!赶紧关注起来!
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公众号传送门:阿里云交互式分析
交互式分析作为阿里云新一代的实时交互式开发平台,致力于提供低成本、高性能、高可用的大规模计算型存储和极致的查询能力,与大数据生态无缝打通,支持对PB级数据进行高并发、低延时的分析处理,让您轻松而经济地使用现有BI工具对数据进行多维分析透视和业务探索,实现海量实时数据的交互查询。
交互式分析核心价值
极致性能
支持行式与列式两种存储模式,同时满足简单查询、复杂查询、ad-hoc查询等多样化的分析查询需求。使用大规模并行处理架构,分布式处理SQL,C++ Native执行,实
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Apache Flink 进阶(八):详解 Metrics 原理与实战
作者:刘彪 整理:毛鹤 本文由 Apache Flink Contributor 刘彪分享,本文对两大问题进行了详细的介绍,即什么是 Metrics、如何使用 Metrics,并对 Metrics 监控实战进行解释说明。 什么是 Metrics? Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标,通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。由于集群运行后很难发现内部的实际状况,跑得慢或快,是否异常等,开发人员无法实时查看所有的 Task 日志,比如作业很大或者有很多作业的情况下,该如何处理?此时 Metrics 可以很好的帮助开发人员了解作业的当前状况。 Metric Types Metrics 的类型如下: 首先,常用的如 Counter,写过 mapreduce 作业的开发人员就应该很熟悉 Counter,其实
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为了实现在线库的复杂查询,你还在双写吗?
一、在线库不支持在线复杂查询 做在线业务的开发者经常会碰到这样的难题:在线数据库上面运行稍微复杂点的查询,在线业务就挂了!不管是单机数据库如MySQL、PG,还是分布式数据库,HBase、MongoDB、Cassandra都有这个问题。下面,本文就以HBase为例对该问题进行说明,其他库原理类似。 HBase作为海量在线存储引擎,被广泛应用于推荐、风控、物联网、画像、表单等大数据场景。Phoenix作为HBase的SQL层,极大降低了用户使用门槛,并且实现了二级索引、加盐表、动态列等大量实用功能。HBase底层存储基于LSM,LSM能将业务的随机写转为顺序写,能有效提升写吞吐,但是其查询只适合于Rowkey的前缀匹配,查询模式单一;Phoenix二级索引,底层是跟原表关联的索引表,同样也是前缀匹配,一个表可以有多个索引,这样可以增加查
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