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Jindo SQL 性能优化之 RuntimeFilter Plus

作者:陆路,花名世仪,阿里巴巴计算平台事业部EMR团队高级开发工程师,大数据领域技术爱好者,对Spark、Hive等有浓厚兴趣和一定的了解,目前主要专注于EMR产品中开源计算引擎的优化工作。 背景介绍 TPC-DS 测试集采用星型和雪花型等多维数据模型,包含 7 张事实表和 17 张维度表,以 store channel 为例,事实表和维度表的关联关系如下所示: 分析 TPC-DS 全部 99 个查询语句不难发现,绝大部分语句的过滤条件都不是直接作用于事实表,而是通过过滤维度表并将结果集与事实表 join 来间接完成。因此,优化器很难直接利用事实表索引来减少数据扫描量。如何利用好查询执行时的维度表过滤信息,并将这些信息下推至存储层来完成事实表的过滤,对于性能提升至关重要。 在 2019 年的打榜测试中,我们基于 Spark SQL Cat

开源 CI/CD 构建框架 TekTon 的深入剖析

简介 Tekton 是一个功能强大且灵活的Kubernetes 原生开源框架,用于创建持续集成和交付(CI/CD)系统。 关于Tekton, 网上可以搜到很多很多介绍文档,本文主要阐述我对Tekton的实现原理和背后的技术逻辑的一点理解。tekton.dev Tekton定义了Task, TaskRun, Pipeline, PipelineRun, PipelineResource 五类核心对象。Tekton通过对Task和Pipeline的抽象,我们可以定义出任意组合的pipeline模板来完成各种各样的CICD任务。通过TaskRun,PipelineRun,PipelineResource可以将这些模板套用到各个实际的项目中。 实现原理 高度抽象的结构化设计使得Tekton具有非常灵活的特性。那么Tekton是如何实现workflow的流转的呢。 Tekton利用Kubernetes的List-Watch机制,在启动时初始化了2个Controller, PipelineRunController和TaskRunController。 PipelineRunController监...

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