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Hudi Clustering特性

Apache Hudi为大数据带来了流处理,在提供新鲜数据的同时,比传统批处理效率高一个数量级。在数据湖/数据仓库中,关键的权衡之一是输入速度和查询性能之间的权衡。数据摄取通常倾向于小文件,以提高并行性,并使数据能够尽快用于查询。但是,如果有很多小文件,查询性能就会下降。此外,在摄入期间,数据通常根据到达时间在同一位置。但是,当频繁查询的数据放在一起时,查询引擎的性能会更好。在大多数体系结构中,每个系统都倾向于独立地添加优化,以提高由于未优化的数据布局而导致的性能限制。本博客介绍了一种新的表服务,称为clustering[RFC-19],用于重新组织数据,在不影响输入速度的情况下提高查询性能。

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【架构设计】高并发IM系统架构优化实践

作者简介: 少强,网名无衣蒹葭,阿里云资深工程师,主要做分布式存储和搜索相关的工作。 摘要: 介绍如何设计一个稳定、高并发、消息保序的IM系统,以及如何通过使用存储层的高级功能来优化系统架构。 在构建社交IM和朋友圈应用时,一个基本的需求是将用户发送的消息和朋友圈更新及时准确的更新给该用户的好友。为了做到这一点,通常需要为用户发送的每一条消息或者朋友圈更新设置一个序号或者ID,并且保证递增,通过这一机制来确保所有的消息能够按照完整并且以正确的顺序被接收端处理。当消息总量或者消息发送的并发数很大的时候,我们通

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查询时间降低60%!Apache Hudi数据布局黑科技了解下

Apache Hudi将流处理带到大数据,相比传统批处理效率高一个数量级,提供了更新鲜的数据。在数据湖/仓库中,需要在摄取速度和查询性能之间进行权衡,数据摄取通常更喜欢小文件以改善并行性并使数据尽快可用于查询,但很多小文件会导致查询性能下降。在摄取过程中通常会根据时间在同一位置放置数据,但如果把查询频繁的数据放在一起时,查询引擎的性能会更好,大多数系统都倾向于支持独立的优化来提高性能,以解决未优化的数据布局的限制。本博客介绍了一种称为Clustering[RFC-19]的服务,该服务可重新组织数据以提高查询性能,也不会影响摄取速度。

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维护了这么久的服务器,你真的认识 Web 缓存体系?

前言 很高兴认识大家,之前做过很多分享,今天这次终于讲到正题了。因为之前一直讲自动化运维,其实做这么多年运维,自动化运维没干多少年。这几年很多公司各方面机器数量多了,规模大了才开始去做自动化运维。 今天的课题是高性能Web架构之缓存体系,之所以讲这个体系是因为作为一名运维工程师,我们经常会遇到Web站点访问很慢的情况。要解决这个问题,直接找开发,问题也不一定能解决。因为这个问题不仅仅是开发的问题, 这个问题涉及到浏览器从发出请求到响应请求的一系列问题,所有地方都需要一点点摸清楚才能最后找到问题所在。 1、认

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普天通信JavaEE开发岗面试题

答:EJB中有Session Bean,Entity Bean,以及 Message Driven Bean。这两种的 Session Bean都能够将系统逻辑放在 method之中运行,不同的是 Stateful Session Bean 能够记录呼叫者的状态,因此通常来说,一个使用者会有一个相相应的 Stateful Session Bean 的实体。Stateless Session Bean 尽管也是逻辑组件,可是他却不负责记录使用者状态,也就是说当使用者呼叫 Stateless Session Bean 的时候,EJB Container 并不会找寻特定的 Stateless Session Bean 的实体来运行这个 method。换言之,非常可能数个使用者在运行某个 Stateless Session Bean 的 methods 时,会是同一个 Bean 的 Instance 在运行。从内存方面来看, Stateful Session Bean 与 Stateless Session Bean 比較, Stateful Session Bean 会消耗 J2EE Server 较多的内存,然而 Stateful Session Bean 的优势却在于他能够维持使用者的状态。

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