为了提升 Scan IO 的性能，Apache Doris 采取了并行读取的技术，每个扫描线程读取 1 个或者多个 Tablet（即用户建表时指定的 Bucket），但如若用户建表时指定的Bucket...也欢迎所有用户在使用过程中向我们反馈不兼容的 Case，帮助 Apache Doris 更加完善。...BOOLEAN、TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT、LARGEINT、DATE、DATETIME、CHAR、VARCHAR 数据类型，分区值为枚举值；3....后台 Compacttion 进程会自动对多个版本的 RowSet 文件进行合并，将多个 RowSet 小文件合并成 RowSet 大文件以优化查询性能以及存储空间，而每一次的 Compaction 进程都会产生对...而无论采用哪种策略，最终都会导致以下几个情况发生：资源浪费：由于调度系统误认为任务失败，可能会重新调度执行已经成功的任务，导致不必要的资源消耗。
虽然早期方案各有优势，但在解析性能、数据读取效率以及运维研发成本方面仍面临巨大的挑战。...这是因为 Doris 在处理数据时会自动进行兼容类型转换，将不同数据类型的字段进行统一处理。...当字段无法进行兼容类型转换时，Doris 会将其统一转换为 JSONB 类型，JSONB 列的性能与 int、text 等列性能会有所退化。...由于相同的列在不同文件中可能具有不同的类型，因此在查询时需要用户指定一个类型作为 hint，例如下面的查询示例： -- var['title']是访问var这个variant字段下的title子列 SELECT...这样可以减少不必要的数据读取和转换操作，从而提升查询性能。
Paimon提供以下核心功能： 统一批处理和流式处理：Paimon支持批量写入和批量读取，以及流式写入更改和流式读取表change log。...查询LSM树时，必须合并所有 sorted runs，并且必须根据用户指定的合并引擎和每条记录的时间戳来合并具有相同主键的所有记录。 写入LSM树的新记录将首先缓存在内存中。...由于查询LSM树需要将所有 sorted runs合并起来，太多 sorted runs将导致查询性能较差，甚至内存不足。...Cross Partitions Upsert Dynamic Bucket Mode 当需要跨分区upsert（主键不包含所有分区字段）时，Dynamic Bucket模式直接维护键到分区和桶的映射，...当前支持的聚合函数和数据类型有： sum：支持 DECIMAL、TINYINT、SMALLINT、INTEGER、BIGINT、FLOAT 和 DOUBLE。
（2）时区和时间函数相关优化 由于Flink 1.10的时间函数在时区问题的不完善，用户在使用currenttimestamp和currentday等函数时由于时区问题需要额外的转换。...currenttimestamp函数，那么我们要对任务进行平滑升级时需要对使用currenttimestamp等时间函数进行相应的逻辑转换，主要是时区变更的转化和类型不匹配的转换。...因此在之前的任务中，有些任务为了解决时区问题在任务中加了8小时或者减了16小时（前一天时间）。...： （1）任务升级后从之前版本的 checkpoint 文件恢复失败 当我们升级Flink 1.13后的任务想通过之前的任务的checkpoint文件进行状态恢复时，会偶尔出现下面的异常： 通过社区邮件和源码阅读发现根本原因是在...RowData，在维表关联时如果业务方的mysql的字段类型定义为BIGINT，当mysql中是BIGINT UNSIGNED时，如果用Flink BIGINT去转成mysql的BIGINT UNSIGNED
当您有多个彼此不依赖的异步任务成功完成时，或者您总是想知道每个promise的结果时，通常使用它。 想比较之下， Promise.all() 更适合做相互依赖的Promise，只要有一个失败就结束。...06、新增数据类型: BigInt BigInt 是一种数字类型的数据，它可以表示任意精度格式的整数。...需要说明的是，BigInt 和 Number 是两种数据类型，不能直接进行四则运算，不过可以进行比较操作。...08、空值合并运算符 ES2020 新增了一个运算符 ??。当左侧的操作数为 null 或者 undefined时，返回其右侧操作数，否则返回左侧操作数。...和空位合并操作符一样，都是针对的 null 和 undefined 这两个值。
INT/INTEGER INT是一种整数数据类型，用于存储比TINYINT、SMALLINT和MEDIUMINT更大但比BIGINT更小的数据。...需要注意的是，在使用 BINARY 类型存储数据时，由于其是固定长度的二进制数类型，因此数据的长度不足时会自动补零，长度超过时会进行截断，这可能会导致一些数据丢失，因此在使用时需要仔细考虑数据的存储和读取方式...这些文件可以使用BLOB类型来存储。 由于BLOB类型可以存储任意长度的二进制数据，因此在存储大型文件时，需要考虑存储空间的占用和读写性能的问题。...LONGBLOB 数据类型通常用于存储非常大、需要被频繁读取和更新的 binary 数据，例如图像文件、音频和视频文件等。...这使得它适合存储一些长度不固定的数据，例如文章、评论等文本型数据。 在使用TEXT类型时需要注意，由于其存储的是大量的文本数据，所以会占用较大的存储空间和查询时间。
最开始测试时，我是在 React 的项目中测试的，仅配置了 @babel/preset-env 和 @babel/preset-react 预设，使用 import.meta 时，会报错如下： ?.../info' 并不会真的将导入模块，因此在该模块(menu.js)中，我们是获取不到 ns 的。...BigInt 即解决了这两个问题。BigInt 只用来表示整数，没有位数的限制，任何位数的整数都可以精确表示。为了和 Number 类型进行区分，BigInt 类型的数据必须添加后缀 n....需要说明的是，BigInt 和 Number 是两种数据类型，不能直接进行四则运算，不过可以进行比较操作。...和空位合并操作符一样，都是针对的 null 和 undefined 这两个值。
这些操作能够使用Instant算法执行的本质原因是，它们通过对元数据的修改就可以完成，如果表数据有影响（例如加减列操作对表数据是有影响的），也不需要重建整个数据，而是在读取数据时根据元数据信息进行相应的补充和删减即可.../smallint/mediumint/int/bigint之间互转。...可以看到在前两个阶段，该方案是能够做到完全并行的，但是为了实现全局有序，最后使用单线程多路归并去将n个文件间无序的文件合并成一个全局有序的状态。...该方案引入了事务的开销和锁的开销。 TiDB对该方案做了改进，将事务批量写入模式改进为文件批量导入的模式。...当涉及到不同类型的转换（例如char(10)转int，int转decimal）时，目前InnoDB层并没有实现相关的功能，这里我们利用原本Server层提供的接口，在InnoDB层构建源表和目标表之间的
内置函数from_utc_timestamp和to_utc_timestamp可用于模拟升级前的行为。 ? 检查字段变更的兼容性 默认配置更改可能导致更改列类型的应用程序失败。...配置单元可防止更改不兼容的列类型。不会阻止兼容的列类型更改，例如INT，STRING，BIGINT。 需要采取的行动 更改应用程序以禁止不兼容的字段类型更改，以防止可能的数据损坏。...检查ALTER TABLE语句，并更改由于不兼容的列类型而失败的语句。 ? 创建表 为了提高可用性和功能，Hive 3在建表上做了重大变更。...使用授权方案，例如Ranger，以防止删除或读取分区。 ? 向角色授予权限 在CDH中的ROLE / GROUP语义与CDP中的那些语义不同。...Hive 3需要严格控制的文件系统和计算机内存资源，以替代早期Hive版本允许的灵活边界。 明确的边界增加了可预测性。更好的文件系统控制可提高安全性。
这里和大家分享下，针对因版本兼容问题而不能原地升级的场景下，进行跨集群升级时迁移数据方面的实践。...定义数据来源表语法上遵守Flink SQL规范，更多参数设置可参见官方文档使用Flink Connector读取数据-使用 Flink SQL读取数据。...注意事项：StarRocks与Flink SQL的数据类型映射；Flink scan参数设置，尤其是超时（time-out）类字段的设置，建议往大了设置；考虑到数据迁移的源端和目标端的库、表均同名，在定义时需要对源表和输出表的表名做区分...为避免任务失败带来的重跑工作量，单表每次任务可以迁移部分分区，多次执行。4....数据迁移的实时CDC能力也是一项亟待补齐的能力，集成离线和实时迁移功能，将助力实现无感升级。探索跨集群迁移流程将探索更多的适用场景，诸如基于资源利用率或稳定性的集群拆分、合并等场景。
Yes Yes 添加具有默认值的新复杂类型字段（map和array） Yes Yes 添加新的可为空列并更改字段的顺序 No No 如果使用演进模式的写入仅更新了一些基本文件而不是全部，则写入成功但读取失败...目前Hudi 不维护模式注册表，其中包含跨基础文件的更改历史记录。...然而如果 upsert 触及所有基本文件，则读取将成功 添加自定义可为空的 Hudi 元列，例如 _hoodie_meta_col Yes Yes 将根级别字段的数据类型从 int 提升为 long...将嵌套字段的数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 对于复杂类型（map或array的值），将数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 在最后的根级别添加一个新的不可为空的列...No No 对于Spark数据源的MOR表，写入成功但读取失败。
通常，UUID是自动生成的，但用户也可以在创建表时以相同的方式显式指定UUID(不建议这样做)。...;RENAME TABLESRENAME查询是在不更改UUID和移动表数据的情况下执行的。这些查询不会等待使用表的查询完成，而是会立即执行。...UNSIGNED MEDIUMINT UInt32 INT,MEDIUMINT Int32 UNSIGNED BIGINT UInt64...SQLite不需要服务管理(如启动脚本)或基于GRANT和密码的访问控制。访问控制是通过授予数据库文件本身的文件系统权限来处理的。...它读取binlog并执行DDL和DML查询。这是一个实验性的引擎，不应该在生产中使用。
由于GDPR和CCPA之类的安全合规要求，对高性能和高性价比解决方案的需求也变得迫在眉睫。...我们的解决方案建立在Hive的Metastore Server上，当数据发生变化时，可以提供自动或者手动的合并/清除操作。 简介 2.1 开源用户设置指南 1.用户必须使用Hive 3.0及更高版本。...在云存储中重命名目录不具备原子性(atomic) - 由于目录重命名不是原子操作，因此在目标目录中可以看到部分数据。这不是Hive中的事务更新的问题。...和delete； 2.与Hive Metastore通信以获取可以读取的事务表的当前快照，并在RDD的整个生命周期中使用相同的快照； 3.不获取Hive表上的读取锁(read locks)，因此依赖管理员不删除可能正在读取的数据...它们在查询开始时打开，并在查询结束时关闭；Hive事务中的任何失败都会使整个Presto事务失败。
同时，成功和失败的返回值是不同的，成功的时候返回的是一个结果数组，而失败的时候则返回最先被reject失败状态的值 let p1 = new Promise((resolve, reject) => {...当状态为fulfilled时，代表着成功，包含一个value，代表着成功的结果 当状态为rejected时，代表着失败，包含一个reason，代表着失败的原因 BigInt JS中缺少显式整数类型常常令人困惑...BigInt横空出世，可以在标准JS中执行对大整数的算术运算，不必担心精度损失风险 创建BigInt数据类型的方式非常简单，在整数后面追加n即可，或者通过BigInt()进行创建实例 const bigint...类型的转换时，处理方式和Number类型，只要不是0n，BigInt就被视为true if (5n) { // 这里代码块将被执行 } if (0n) { // 这里代码块不会执行 }.../module' export {ns} 导入特定命名空间实则并没有导入模块，只是对模块进行转发，导致在此模块中不可直接使用此模块 参考 ecma-262 MDN最后特性很多但有的很有趣，比如可选链和空位合并运算符
当Spark SQL需要写成Parquet文件时，处于兼容的原因所有的列都被自动转化为了nullable。...由于合并schema是一个相当耗费性能的操作，而且很多情况下都是不必要的，所以从spark 1.5开始就默认关闭掉该功能。...由于上面的原因，在将hive metastore parquet转化为spark parquet表的时候，需要处理兼容一下hive的schema和parquet的schema。...兼容处理的原则是： 有相同名字的字段必须要有相同的数据类型，忽略nullability。兼容处理的字段应该保持parquet侧的数据类型，这样就可以处理到nullability类型了。...当设置为true的时候，parquet数据源会合并读取所有的parquet文件的schema，否则会从summary文件或者假如没有summary文件的话随机的选一些数据文件来合并schema。
除了上面提到的数据压缩，一个被广泛采用的技术方案是进行小文件或者说是小数据块合并，从而增加文件的顺序读写，避免过多的随机读写，最终优化文件 IO 性能。...容错方面，数据合并的方案对于数据丢失的容忍度更低，由于同一文件中包含由所有并发计算任务合并产生数据，因此一旦一个文件丢失，则需要重跑所有生产者并发，开销巨大，所以为了避免这一开销，可能需要采用备份等方式避免发生重算...此外，对于生产者任务的失败处理，数据合并的方式也更为复杂，因为需要清理或者标记失败的数据段，然后读取时跳过这些数据，或者在读取时进行去重，跳过这些数据。...而对于 IO 调度的方案，只需要丢弃失败的生产者产生的数据文件即可。...在文件数量上，数据合并的方式文件数量和消费者任务的数量相等，IO 调度的方案文件数量和生产者任务的数量相等。 Flink Remote Shuffle 的抽象不排斥任何一种优化策略。
全新的数据类型 Nullish Coalescing Operator 空位合并运算符 Optional Chaining Operator 可选链运算符 Dynamic Import 动态导入 String.prototype.matchAll...同时，成功和失败的返回值是不同的，成功的时候返回的是一个结果数组，而失败的时候则返回最先被reject失败状态的值 let p1 = new Promise((resolve, reject) => {...当状态为fulfilled时，代表着成功，包含一个value，代表着成功的结果 当状态为rejected时，代表着失败，包含一个reason，代表着失败的原因 BigInt JS中缺少显式整数类型常常令人困惑...BigInt横空出世，可以在标准JS中执行对大整数的算术运算，不必担心精度损失风险 创建BigInt数据类型的方式非常简单，在整数后面追加n即可，或者通过BigInt()进行创建实例 const bigint...类型的转换时，处理方式和Number类型，只要不是0n，BigInt就被视为true if (5n) { // 这里代码块将被执行 } if (0n) { // 这里代码块不会执行 }
当Spark SQL需要写成Parquet文件时，处于兼容的原因所有的列都被自动转化为了nullable。...Parquet 数据源支持自动检测新作列并且会合并schema。 由于合并schema是一个相当耗费性能的操作，而且很多情况下都是不必要的，所以从spark 1.5开始就默认关闭掉该功能。...由于上面的原因，在将hive metastore parquet转化为spark parquet表的时候，需要处理兼容一下hive的schema和parquet的schema。...兼容处理的原则是： 有相同名字的字段必须要有相同的数据类型，忽略nullability。兼容处理的字段应该保持parquet侧的数据类型，这样就可以处理到nullability类型了。...当设置为true的时候，parquet数据源会合并读取所有的parquet文件的schema，否则会从summary文件或者假如没有summary文件的话随机的选一些数据文件来合并schema。
所有记录都会进入一个目录（为了兼容性，我们将它们放在bucket-0中），并且我们不再维护顺序。 由于我们没有桶的概念，所以我们不会再按桶对输入记录进行混洗，这将加快插入速度。...在流模式下，如果在flink中运行insert sql，拓扑将是这样的： 它会尽力压缩小文件，但是当一个分区中的单个小文件长时间保留并且没有新文件添加到该分区时，压缩协调器会将其从内存中删除以减少内存使用...如果每个sink-task处理过多的写任务，不仅会导致小文件过多的问题，还可能导致内存不足的错误。 另外，写入失败会引入孤儿文件，这无疑增加了维护paimon的成本。...还可以定义bucket和bucket-key以实现更大的并行性和分散数据。 Compaction 默认情况下，sink节点会自动进行compaction来控制文件数量。...当使用此kafka源写入Paimon表时，Paimon表的快照将生成相应的watermark，以便流式读取此Paimon表时可以使用有界watermark的功能。
出现隐式转换的情况和结果： 当SQL server遇到一个不匹配类型的表达式的时候，它有两种可能：1.使用隐式转换并能够执行；2.转换错误而导致执行失败。...当两个操作数表达式具有相同的数据类型时，运算的结果便为该数据类型。....SalesOrderId主键为varchar类型 通过执行sql语句和执行计划我们很容易发现，当主键为Int类型的时候，我们的参数为varchar类型，结果采用了聚集索引查找，效率较高（图1）...当然我们也可以通过转换参数的类型的方式来解决这个问题，但是由与精度不同有时候会产生问题，比如转换一个REAL型到INT整型 CONVERT(INT,@Real);需要注意的是联接丛书页面中涵盖了一个兼容性矩阵...具体解决上要根据实际情况进行数据类型的转换或者注意类型的兼容性和优先级。由于隐式转换查询带来的性能问题甚至由于主键扫描带来的锁的问题，都需要开发人员了解这部分的原理，从根源上避免这类事件的发生。
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