Flink 是流批一体计算框架，早些年主要用于流计算场景。近些年随着流批一体概念的推广，越来越多的企业开始使用 Flink 处理批业务。
Apache Hudi除了支持insert和upsert外，还支持bulk_insert操作将数据摄入Hudi表，对于bulk_insert操作有不同的使用模式，本篇博客将阐述bulk_insert不同的模式以及与其他操作的比较。
我们很高兴向大家宣布，TiDB 6.1 于 6 月 xx 日发布了，这是 TiDB 6 系版本的第一个长期支持版（Long Term Support）。
GreenPlum支持分区表的功能，并通过分区裁剪来减少读取的数据量。分区裁剪分为静态分区裁剪和动态分区裁剪。静态分区裁剪：执行计划在生成时，就通过条件值过滤出需要的子分区，执行时仅扫描裁剪后的分区即可；动态分区裁剪：发生在SQL执行阶段，需要根据维度表的数据动态分析出需要哪些分区。
上文我们介绍了，GP7中ORCA不再支持动态分区裁剪。那么他的动态分区裁剪效果又是怎么实现的呢？GP7除ORCA优化器外还有PG优化器，他的动态分区裁剪执行计划由PG优化器生成。
一：概要模式 1：简介 概要设计模式更接近简单的MR应用，因为基于键将数据分组是MR范型的核心功能，所有的键将被分组汇入reducer中 本章涉及的概要模式有数值概要（numerical summarization），倒排索引（inverted index），计数器计数（counting with counter）2：概要设计模式包含 2.1：关于Combiner和paritioner combiner：reducer之前调用reducer函数，对数据进行聚合，极大的减少通过网络传输到reduce
Spark憋了一年半的大招后，发布了3.0版本，新特性主要与Spark SQL和Python相关。这也恰恰说明了大数据方向的两大核心：BI与AI。下面是本次发布的主要特性，包括性能、API、生态升级、数据源、SQL兼容、监控和调试等方面的升级。
Hudi的核心是维护表上在不同的即时时间（instants）\执行的所有操作的时间轴（timeline）\，这有助于提供表的即时视图，同时还有效地支持按到达顺序检索数据。一个instant由以下三个部分组成：
图片处理，可以简单地定义为利用计算机算法（通过代码）对图片进行分析、操作的处理。它包括如下不同的几个方面：图像的打开、展示和编辑等。
对于分区表的检索无非有两种，一种是带分区键，另一种则不带分区键。一般来讲检索条件带分区键则执行速度快，不带分区键则执行速度变慢。这种结论适应于大多数场景，但不能以偏概全，要针对不同的分区表定义来写最合适的 SQL 语句。用分区表的目的是为了减少 SQL 语句检索时的记录数，如果没有达到预期效果，则分区表只能带来副作用。接下来我列举几个经典的 SQL 语句：
对于分区表的检索无非有两种，一种是带分区键，另一种则不带分区键。一般来讲检索条件带分区键则执行速度快，不带分区键则执行速度变慢。这种结论适应于大多数场景，但不能以偏概全，要针对不同的分区表定义来写最合适的SQL语句。用分区表的目的是为了减少SQL语句检索时的记录数，如果没有达到预期效果，则分区表只能带来副作用。
作者介绍 赵勇 云和恩墨北区技术工程师 专注于SQL审核和优化相关工作。曾经服务的客户涉及金融保险、电信运营商、政府、生产制造等行业。 分区裁剪的定义 分区表的实质是采用化整为零的思想，将一个大对象划
Apache Spark 3.0.0 终于赶在下周二举办的 Spark Summit AI 会议之前正式发布了! Apache Spark 3.0.0 自2018年10月02日开发到目前已经经历了近21个月。
本文主要讲讲，spark 3.0之后引入的动态分区裁剪机制，这个会大大提升应用的性能，尤其是在bi等场景下，存在大量的where条件操作。
动态分区裁剪，其实就牵涉到谓词下推，希望在读本文之前，你已经掌握了什么叫做谓词下推执行。
数据库性能优化需要从多个方面进行综合考虑。 例如：系统资源是否充足、资源模型的设计（高性能 vs 大存储）、表的设计以及规划、SQL改写和优化等等，本文只要介绍adb sql的优化
基于美学的图像裁剪（aesthetic image cropping）的目标是在一张图片中找到具有最高美学评价的子图。
作者：腾讯云大数据ES团队 自治索引是腾讯云ES推出的一站式索引全托管解决方案，应用于日志分析、运维监控等时序数据场景，提供分片自动调优、查询裁剪、故障自动修复、索引生命周期管理等功能。可在降低运维与管理成本的同时，提高使用效率与读写性能。 背景概述 腾讯云ES团队从大量的运营实践中发现，索引的合理设置是业务高效稳定运行的基础，现实中索引管理不仅使用门槛高、运维投入高，更是很多线上问题的源头，目前ES 60%的运维管理操作、60%的基础线上问题都与此相关，是使用ES的关键痛点。 基于此背景，腾讯云ES推出
8 月 7 日，StarRocks 3.1 重磅发布。新版本中，StarRocks 将影响性能表现的技术要素全部从存算一体架构引入到了存算分离架构，并针对云原生环境里的易用性、稳定性进行了一系列的优化。
导语 | 在百花齐放的交互式分析领域，ClickHouse 绝对是后起之秀，它虽然年轻，却有非常大的发展空间。本文将分享 PB 级分析型数据库 ClickHouse 的应用场景、整体架构、众多核心特性等，帮助理解 ClickHouse 如何实现极致性能的存储引擎，希望与大家一起交流。文章作者：姜国强，腾讯实时检索研发工程师。
Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveSQL语句本身的优化，也包含Hive配置项和MR方面的调整。
1.JOIN连接，MapJoin优化(SELECT /* + MAPJOIN(b) */)
Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化，也包含Hive配置项和MR方面的调整。
本文介绍了如何在大数据GIS应用中利用SuperMap iObjects Java for Spark实现分布式空间大数据处理和分析，包括空间数据索引、空间数据复制、空间数据连接、空间数据聚合等。通过这些功能，用户可以方便地对空间大数据进行预处理、分析、可视化，从而为城市规划、公共安全、环境保护等领域提供有价值的决策支持。
2020年6月18日，开发了近两年（自2018年10月份至今）的Apache SparkTM 3.0.0正式发布！
2020年6月18日，开发了近两年（自2018年10月份至今）的Apache Spark 3.0.0正式发布！
2、Master 把查询计划分发到Segment，分发模式有两种分别是Parallel和Targeted
在上节课中我们讲解了Spark SQL的来源，Spark DataFrame创建的方式以及常用的算子。这节课继续讲解Spark SQL中的Catalyst优化器和Tungsten，以及Spark SQL的Join策略选择。
分布式 TDSQL for MySQL 数据库是标准的 Share Nothing 架构数据库，支持数据水平拆分与线性扩展，具备高性能、数据高可用、数据高可靠等特性。本文主要介绍的是，我们在“分布式 TDSQL for MySQL”数据库新计算引擎架构上，分布式计算下推所做的主要工作。
随着云时代的到来，数据库也开始拥抱云数据库时代，各类数据库系统（OLTP、OLAP、NoSQL等）在各内外云平台（AWS、Azure、阿里云）百花齐放，有开源的MySQL、PostgreSQL、MongoDB，传统数据库厂商的SQLServer、Oracle，云厂商自研的Aurora、Redshift、PolarDB、AnalyticDB、AzureSQL等。有些数据库还处于Cloud Hosting阶段，仅仅是将原有架构迁移到云主机上，利用了云的资源。有些数据库则已经进入了Cloud Native阶段，基于云平台IAAS层的基础设施，构建弹性、serverless、数据共享等能力。
1、卸载逻辑卷 2、扫描逻辑卷 3、裁剪率lv1文件系统 4、裁剪逻辑卷lv1 5、挂载使用
原创推文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/GHwYVEwAS8WgNBLb14NC4A
Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具，数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素，数据倾斜、job数分配的不合理、磁盘或网络I/O过高、MapReduce配置的不合理等等才是影响Hive性能的关键。
Table Partition 是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的容易管理的部分。从逻辑上看只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成。相信对有关系型数据库使用背景的用户来说可能并不陌生。
在CAD图纸放样或者日常工作中，常常因为图纸过大而需要裁剪图纸，那么怎么裁剪CAD图形部分区域，仅显示图框里或图框外的部分
很多系统上线后, 性能问题开发就基本上不管了 , 业务越来越慢的责任都压在DBA身上,而大部分DBA对SQL优化没有深入的研究, 就只能把希望寄托在硬件的改善上.
因为mtd的kernel分区只有2M大,而实际内核有2.37MB,所以需要裁剪到小于2M(或者修改mtd分区值)
使用sparkstreaming时，如果实时计算结果要写入到HDFS，那么不可避免的会遇到一个问题，那就是在默认情况下会产生非常多的小文件，这是由sparkstreaming的微批处理模式和DStream(RDD)的分布式(partition)特性导致的，sparkstreaming为每个partition启动一个独立的线程来处理数据，一旦文件输出到HDFS，那么这个文件流就关闭了，再来一个batch的parttition任务，就再使用一个新的文件流，那么假设，一个batch为10s，每个输出的DStream有32个partition，那么一个小时产生的文件数将会达到(3600/10)*32=11520个之多。众多小文件带来的结果是有大量的文件元信息，比如文件的location、文件大小、block number等需要NameNode来维护，NameNode会因此鸭梨山大。不管是什么格式的文件，parquet、text,、JSON或者 Avro，都会遇到这种小文件问题，这里讨论几种处理Sparkstreaming小文件的典型方法。
小鱼（邓秋爽） 云和恩墨专家，有超过5年超大型数据库专业服务经验，擅长oracle 数据库优化,SQL优化和troubleshooting 编辑手记：深入学习分区表的特性，更好地设计分区表的表结构 做表结构设计时我们经常会将大表做分区或者分表规划，oracle数据库中由于非常强大的分区功能可以不用分表的办法而直接使用分区表来规划，而我们使用分区表一个很重要的特性就是分区裁剪，这里将对分区表的分区裁剪简单的分析和探究： 分区剪裁就是对于分区表或者分区索引来说，优化器可以自动从from和where中根据分区键
作者 | Gang Ma 等 译者 | Sambodhi 策划 | 闫园园 看一下 eBay 如何创建优化的 SQL 解决方案，它可以为新的基于开源的分析平台提供更高的速度、稳定性和可扩展性。 最近，eBay 完成了把超过 20PB 的数据从一个提供商的分析平台迁移到内部构建的基于开源的 Hadoop 系统。这次迁移使得 eBay 以技术为主导的重新构想与第三方服务提供商脱钩。与此同时，它也给 eBay 提供了一个机会，建立一套相互补充的开源系统来支持对用户体验的分析。 这个迁移过程中面临的
随着MySQL越来越流行，Mysql里面的保存的数据也越来越大。在日常的工作中，我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录。这些表里面保存了大量的历史记录。 对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情，由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除（一般where条件是时间）。 这对数据库的造成了很大压力。即使我们把这些删除了，但底层的数据文件并没有变小。面对这类问题，最有效的方法就是在使用分区表。最常见的分区方法就是按照时间进行分区。 分区一个最大的优点就是可以非常高效的进行历史数据的清理。
随着MySQL越来越流行，Mysql里面的保存的数据也越来越大。在日常的工作中，我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录。这些表里面保存了大量的历史记录。对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情，由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除（一般where条件是时间）。这对数据库的造成了很大压力。即使我们把这些删除了，但底层的数据文件并没有变小。面对这类问题，最有效的方法就是在使用分区表。最常见的分区方法就是按照时间进行分区。分区一个最大的优点就是可以非常高效的进行历史数据的清理。
使用sparkstreaming时，如果实时计算结果要写入到HDFS，那么不可避免的会遇到一个问题，那就是在默认情况下会产生非常多的小文件，这是由sparkstreaming的微批处理模式和DStream(RDD)的分布式(partition)特性导致的，sparkstreaming为每个partition启动一个独立的线程来处理数据，一旦文件输出到HDFS，那么这个文件流就关闭了，再来一个batch的parttition任务，就再使用一个新的文件流，那么假设，一个batch为10s，每个输出的DStrea
Doris是一款基于MPP架构的分析型数据库。整体架构很简单，只有两类进程FE和BE。其中FE（Frontend）主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据管理和节点管理相关工作；BE（Backend）主要负责数据存储、查询计划的执行。
Hive 作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询的时候要特别注意效率 。影响 Hive 效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、Job或I/O过多、MapReduce 分配不合理等等。 对Hive 的调优既包含 Hive 的建表设计方面，对 HiveHQL 语句本身的优化，也包含 Hive 配置参数 和 底层引擎 MapReduce 方面的调整 。
列裁剪就是在查询时只读取需要的列，分区裁剪就是只读取需要的分区。当列很多或者
腾讯多媒体技术专栏 伴随手机等智能设备的广泛使用以及短视频平台的兴起，越来越多的“竖屏”视频开始占据人们的视野。目前，许多“竖屏”视频仍是由16:9等宽高比的“横屏”视频剪辑而成，然而传统的静态裁剪和补充黑边等视频宽高比转换算法已经不能满足用户对横屏到竖屏的内容转换需求。对此，多媒体实验室“智媒”平台提出了一种基于显著性的视频裁剪方法，它可以根据视频的内容实现横屏到竖屏的自动裁剪。与竞品相比，本文方法可以获得更智能、更稳定的裁剪结果。 1、背景 1.1背景介绍 快速发展的智能传感器和多媒体技术让人们
本文介绍了详细了HBaseSQL，Phoinix和Spark的架构，适用性以及优缺点，并在最后规划出未来将要设计的一款更符合用户需求的产品。
对于分区表，子表剪枝是保证性能最重要的手段，优化器在生成Plan的过程中对子表进行了剪枝，本篇对剪枝流程做简要总结。
SQL任务是ODPS中使用最频繁的一类作业,大部分用户开始使用ODPS时要做的第一件事情就是学习怎么写ODPS的SQL。ODPS SQL是一种非常灵活的语言,兼容大部分的SQL92规范,也对大规模计算场景做了一些特别的定制。有些用户写出的SQL让人看了之后茅塞顿开的感觉,也有一些神级用户经常写一些1000多行的SQL,让人看的只想撞墙。本文会介绍一下SQL是如何分析解析,并拆解成分布式飞天任务的一些实现原理。
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