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Apache Doris + Iceberg 快速搭建指南|Lakehouse 使用手册(三)

湖仓一体(Data Lakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,能够更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。Apache Doris 持续加深与数据湖的融合,已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。我们将通过一系列文章介绍 Apache Doris 与各类主流数据湖格式及存储系统的湖仓一体架构搭建指南,包括 Hudi、Paimon、Iceberg、OSS、Delta Lake、Kudu、BigQuery 等。 Apache Doris + Apache Hudi 快速搭建指南|Lakehouse 使用手册(一) Apache Doris + Apache Paimon 快速搭建指南|Lakehouse 使用手册(二) 本文将继续为大家介绍 Lakehouse 使用手册(三)之 Apache Doris + Apache Iceberg 快速搭建指南。 Apache Doris + Apache Iceberg Apache Iceberg 是一种开源、高性能、高可靠的数据湖表格式,可实现超大规模数据的分析与管理。它支持 Apache Doris 在内的...

单集群 100 节点!资源占用远小于 Grafana Mimir —— GreptimeDB 海量数据写入性能报告

GreptimeDB 在行业标准测试 Prometheus-Benchmark 当中以 100 个 8c16g 规格节点的集群,在 datanode 峰值水位为 CPU 38% 、内存 40% 的负载下,承接了每秒约 4000 万点 的写入流量。总体活跃时间线 6.1 亿条 ,每十分钟更新 615 万条时间线,在测试的 1.5 小时内均能稳定写入。 (图 1:GreptimeDB 数据采入) 测试结果说明 GreptimeDB 的架构设计能够支撑超大规模的数据集群,并且在同等规模集群下,GreptimeDB 的资源占用极低。对比同样适用对象存储的 Grafana Mimir,在处理同等规模的数据下,Mimir 需要消耗 5 倍以上的 CPU 和内存资源(基于 Mimir 测试报告折算)。 测试环境及工具 本轮测试中所使用的 Prometheus Benchmark 压测工具的相关关键参数及解释如下: (图 2:tsbs 参数) 通过如上配置最终构建的理论数据产生速率约每秒 4160 万点。 测试环境中一共有两个集群,分别是上述的 Prometheus Benchmark 的压力集群和 ...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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