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ByConity 助力烽火星空架构优化,产品性能平均提升 3 倍

ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,在满足数仓用户对资源弹性扩缩容,读写分离,资源隔离,数据强一致性等多种需求的同时,提供优异的查询,写入性能。 GitHub |https://github.com/ByConity/ByConity 作者|殷鹏,烽火星空,大数据开发工程师 烽火星空(文中简称“烽火”)在搭建其 HSAP 数据库 FMDB 的过程中遇到了高并发场景下查询性能不理想,并且某些查询 SQL 有长尾现象等问题。通过接入 ByConity,利用其存算分离、读写分离、便于扩缩容、复杂查询优化等特性对 FMDB 的单表查询场景进行了相关优化,最终实现其业务场景下的平均响应速度平均提升至 3 倍,P99 响应时间缩短为 1/8。产品性能和流畅性均大幅提升。 本文主要介绍烽火在 HSAP 领域的工程化实践,以及如何使用 ByConity 加速其应用场景。 HSAP 在大数据领域优势及挑战 传统大数据方案 VS HSAP 大数据方案 传统大数据解决方案存在以下问题: 数据冗余存储。比如,同一份数据有可能会存到不同的数据库中,来提供查询和分析的业务场景。 数据一致性维护困难。...

14个Flink SQL性能优化实践分享

本文分享自华为云社区《Flink SQL性能优化实践》,作者:超梦。 在大数据处理领域,Apache Flink以其流处理和批处理一体化的能力,成为许多企业的首选。然而,随着数据量的增长,性能优化变得至关重要。本文将深入浅出地探讨Flink SQL的常见性能问题、调优方法、易错点及调优技巧,并提供代码示例。、 1. 常见性能问题 1.1 数据源读取效率低 并行度不足:默认的并行度可能无法充分利用硬件资源。 -- 设置并行度 SET 'parallelism.default' = 16; 1.2 状态管理不当 状态过大:过多的状态可能导致内存溢出或GC压力。 无状态化处理:尽量避免在非必须的情况下存储状态。 1.3 窗口操作效率低 窗口大小不合适:过大或过小的窗口可能导致计算延迟或资源浪费。 2. 调优方法 2.1 优化数据源读取 利用分区读取:通过PARTITION BY语句进行分区,提高并行度。 SELECT * FROM source_table PARTITION BY key; 2.2 状态管理优化 使用 RocksDB State Backend:RocksDB提供了更高效...

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