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优秀的个人博客,低调大师

Apache Doris 实时更新技术揭秘:为何在 OLAP 领域表现卓越?

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基于OLAP湖仓一体架构,火山引擎ByteHouse助力企业降本提效

在数字化转型的浪潮中,企业对数据处理能力的要求日益提高。 过去,数据湖和数据仓库分别拥有两套独立的管理体系,这导致维护成本高昂,研发周期漫长。为了加强数据端到端的链路整合,构建一套低成本、高性能的数据湖仓一体分析能力成为越来越多企业的需求。 作为火山引擎推出的一款云原生数据仓库,ByteHouse基于ClickHouse技术路线优化和演进,已具备实时数据分析、海量数据离线分析能力,便捷的弹性扩缩容、极致分析性能以及丰富的企业级特性,在金融、游戏、泛互等领域加速企业数字化转型。为了进一步提升使用体验、降低运维成本,ByteHouse构建了高性能、功能全面的湖仓一体能力,支持对多种数据湖开放格式进行读写,并通过优化器和Schema动态感知增强性能,确保湖仓间数据高效流动。 据火山引擎ByteHouse产品负责人李群介绍:“ByteHouse湖仓一体能力具备快、通、全三大特点,在保障湖仓数据联邦的分析高性能的同时,实现湖仓双向读写,精简了整体架构,还基于Multi-Catalog进行多源数据管理,提供更丰富、更全面的一体化能力。” 首先,ByteHouse湖仓一体关键能力之一在于“快”。在当今复杂的商业环境下,企业每天需要面临大量决策,而高效的数据反馈可以提升企业决策效率和准确度。从Native Reader、IO 优化、多级Cache、物化视图、优化器五个方面,ByteHouse针对性能进行了大量优化。例如,在并发支持和复杂模型处理上,ByteHouse则通过自研优化器等手段优化了ClickHouse的不足,在经典的星星、雪花负载模型下已得到验证。从数据效果上看,ByteHouse在SSB Flat 100G 、TPC-DS 100G 测试中的表现,基本高于行业同类型产品。 其次是“通”。ByteHouse采用ZeroETL理念,实现了湖与仓之间的双向互通,支持读取和写入数据,简化数据架构。具体而言,ByteHouse湖-表格式在EMR上运行,支持对Hive、Hudi、Paimon、Iceberg等多种数据源的外表读操作。而湖-文件格式则支持在对象存储上进行CSV、JSON/JSONB、Parquet、ORC等多种格式的读写操作。此外,ByteHouse还提供了Spark、Flink等Connector,方便企业将ByteHouse与其他大数据处理框架进行集成,实现更加高效的数据处理和分析。 最后是“全”。基于Multi Catalog多源数据管理能力,ByteHouse具备全域数据一张图的能力。例如,从治理角度,展示全域血缘、全域治理数据;从管控角度,展示全域多租户管理、全域权限管控数据;从合规角度,展示全域合规性建设数据等,助力企业从全局视角更好洞察和分析高价值数据,提升数据资产化能力。 除了湖仓一体化,ByteHouse还从TP、AP一体化,仓、市一体化,AP、AI一体化方面,逐步实现 ZeroETL 轻量化数据架构。通过“四个一体化”策略,不仅让数仓更轻快,数据免搬迁,还能保障数据质量,实现智能运维。 目前,ByteHouse“四个一体化”策略已经在抖音集团内部BI平台落地和验证,在报表查询、管理驾驶舱、指标平台等业务场景中,将性能至少提升2倍,成本降低33%。 询问AI

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解读阿里云数据库团队如何打通OLAP和OLTP任督二脉

本文由Postgres中国区主席、阿里云数据库专家萧少聪所写。 发布会回顾:点此进入 话题讨论:联姻Greenplum的HybridDB,是否能挑战AWS Redshift的霸主地位? 以下为文章正文: 2016年我们可以看到,越来越多的互联网企业及新型的创业公司都已经开始基于云计算实现IT架构。阿里云在当前已经实现了平台化作为商业模式。简单来说,阿里云主要提供网络、计算、存储等服务,并以此来吸引 PaaS 和 SaaS 类的合作伙伴,同时自身又扮演者“应用超市”的角色,将自家及合作伙伴的 PaaS 或 SaaS 服务在其所建立的云计算平台上按需售卖给需要的客户。 然而从整个IT市场来看,公共云计算业务只依然只占很小的一个比例,大量的传统企业业务依然使用自行部署的模式进行。这里有一个很重要的因数就是数据库上云难,企业的CTO及IT负责人往往

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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