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资源消耗降低 90%,速度提升 50%,解读 Apache Doris Compaction 最新优化与实现

背景 LSM-Tree( Log Structured-Merge Tree)是数据库中最为常见的存储结构之一,其核心思想在于充分发挥磁盘连续读写的性能优势、以短时间的内存与 IO 的开销换取最大的写入性能,数据以 Append-only 的方式写入 Memtable、达到阈值后冻结 Memtable 并 Flush 为磁盘文件、再结合 Compaction 机制将多个小文件进行多路归并排序形成新的文件,最终实现数据的高效写入。 Apache Doris 的存储模型也是采用类似的 LSM-Tree 数据模型。用户不同批次导入的数据会先写入内存结构,随后在磁盘上形成一个个的 Rowset 文件,每个 Rowset 文件对应一次数据导入版本。而 Doris 的 Compaction 则是负责将这些 Rowset 文件进行合并,将多个 Rowset 小文件合并成一个 Rowset 大文件。 在此过程中 Compaction 发挥着以下作用: 每个 Rowset 内的数据是按主键有序的,但 Rowset 与 Rowset 之间数据是无序的,Compaction 会将多个 Rowset 的数据从...

大数据应用场景下,标签策略如何实现价值最大化?

如今,各行各业都已经意识到了数据的价值,开始沉淀数据资产,挖掘数据价值,但是数据本身其实是很难直观地看到其价值的。数据就是存储在计算机系统的“01”代码,如果你不去用它,能有什么价值? 正如美国哈佛大学教授格林先生所说:数据本身并不等于知识,更不是智慧,只有经过正确分析之后,数据才能凸显它的意义。 在标签体系对外推广实践的过程中,我们也经常会遇到客户提问:辛苦完成标签体系的开发与落库后,该如何使用这些标签,才能发挥其实用价值? 如何把标签所承载的数据信息进行形象化,最直接的方法就是将标签直接拿来使用,进行个体画像分析。向系统提供一个用户ID后,系统会向你展示这个用户的全部标签结果,如下图所示。 在分析好该用户的特征后,运营就可以根据他的画像特征进行针对性的分析与沟通。例如,该用户当前正处于哺乳期,可以向她推荐一些奶粉产品。 这种针对个体的画像分析通常产生在小数据量的场景下,更多的应用于CRM系统中,如销售人员和客户之间的一对一沟通服务过程。销售人员需要提前介入,根据对用户的初步了解,提前锁定目标问题,给用户带去流畅高效的沟通体验。 然而,在大数据量的场景下,这种一对一沟通方式效率很低。...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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