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新邀入驻腾讯云开发者社区，福利多多！

如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

传统大数据团队如何做多维数据分析1-分类（https://cloud.tencent.com/developer/article/2555897）

传统大数据团队如何做多维数据分析2-优缺点分析

不同团队类型的演化呈现 “规模扩张→能力深化→场景延伸” 的路径：从内部基础运维（小团队）到支撑复杂业务（中型发展期），再到成熟的内部生态（中型成熟期）；云业务团队则从内部能力外溢（早期）到产品商业化（成熟期），最终通过规模扩张与技术深耕形成行业影响力，各阶段特征与挑战随发展目标动态变化

传统大数据团队如何做多维数据分析-团队分类

ByConity 端口详解

个人走了一趟便便，发现centos 编译下最大的问题是。byconity依赖 llvm下clang，但clang 又不完全满足byconity 依赖包，一部分依赖来自于gcc lib，因此我们是在gcc基础上，进行llvm 的编译安装，并在byconity 编译时 设置cmake gcc_toolchain 指向gcc-10,如果官方有其他解决方案也可参考官方。

ByConity build on Centos

一个metadata 存放多个snapshot, snapshot:mainfest_list = 1:1

Iceberg

我理解就是各类数据爆发的公司当前数据平台架构遇到了各类各样的问题，寻求一个适配公司、平台的数据架构，一站式解决，但是大家对湖、仓本质的理解可能都不太一样，那又怎么谈湖仓一体呢。

湖仓一体

Arena 别名参考LevelDB设计, BufferPool 我理解主要是进行按照不同Page大小,缓存不同PerSizeList连续空间..

Impala 内存梳理1

参考https://bbs.huaweicloud.com/blogs/314808

ClickHouse opt 2 QueryPlan::buildQueryPipeline

OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。

离在线一体 引擎一体化 云原生

欢迎体验试用 https://cloud.tencent.com/product/tchousex

腾讯云数据仓库 全新更名TCHouse

查询过程主要有 class InterpreterSelectQueryUseOptimizer : public IInterpreter 初始化和执行

ByConity(ByteHouse) CascadesOptimizer 初探 1

RuntimeFIlter: 多用于两表Join 时, 通过减少大表返回行的,减少网络传输、减少数据量、 进而加速Join过程的一种方法

MPP Join RuntimeFilter

RDD分为两种: Transformation 转换算子, Action 动作算子

Spark RDD -> Stage Task

https://www.geeksforgeeks.org/class-stdstring_view-in-cpp-17/

c++ string_view

现在个人只是储备来看,向量化跟以上是都可以兼容的,所有引擎是可以简单都理解为是Valcano Model 的变种吧

列存数据库 Code Generation & Vectorized Model

靠谱 users.xml profile M(UInt64, replication_alter_partitions_sync, 1, "Wait for actions to manipulate the partitions. 0 - do not wait, 1 - wait for execution only of itself, 2 - wait for everyone.", 0) \M(Int64, replication_wait_for_inactive_replica_timeout

ClickHouse 基础参数优化

-config.xml 新增src zookeeper 'src_cluster'

ClickHouse Replicated 高效迁移方案

1KB = 1024 Bytes = 2^10 Bytes = (1L << 10) Bytes

Bytes KB MB TB PB..

首先parquet 分为数据区域和索引区域, 如图,至于 索引区域为何放到文件末尾大家可以思考下

parquet 文件解析

声明:本文基本为多篇文章组合而成,仅供参考!(主要参考https://developer.aliyun.com/article/789901?spm=a2c6h.12873581.technical-

mpp query optimization

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