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    Iceberg 实践 | B 站通过数据组织加速大规模数据分析

    交互式分析是大数据分析的一个重要方向,基于TB甚至PB量级的数据数据为用户提供秒级甚至亚秒级的交互式分析体验,能够大大提升数据分析人员的工作效率和使用体验。限于机器的物理资源限制,对于超大规模的数据的全表扫描以及全表计算自然无法实现交互式的响应,但是在大数据分析的典型场景中,多维分析一般都会带有过滤条件,对于这种类型的查询,尤其是在高基数字段上的过滤查询,理论上可以在读取数据的时候跳过所有不相关的数据,只读取极少部分需要的数据,这种技术一般称为Data Clustering以及Data Skipping。Data Clustering是指数据按照读取时的IO粒度紧密聚集,而Data Skipping则根据过滤条件在读取时跳过不相干的数据,Data Clustering的方式以及查询中的过滤条件共同决定了Data Skipping的效果,从而影响查询的响应时间,对于TB甚至PB级别的数据,如何通过Data Clustering以及Data Skipping技术高效的跳过所有逻辑上不需要的数据,是能否实现交互式分析的体验的关键因素之一。

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