如今数据湖上的事务被认为是 Lakehouse 的一个关键特征。但到目前为止,实际完成了什么?目前有哪些方法?它们在现实世界中的表现如何?这些问题是本博客的重点。
自从Hudi 0.7.0版本支持Flink写入后,Hudi社区又进一步完善了Flink和Hudi的集成。包括重新设计性能更好、扩展性更好、基于Flink状态索引的写入Pipeline;支持Flink写入MOR表;Flink批量读取COW和MOR表;流式读取MOR表;同时支持了Hudi作为Source和Sink的Flink SQL Connector,在Hudi 0.8.0版本发布后,用户可以使用Flink1.11+体验上述所有新特性。
腾讯公司TDSQL团队与中国人民大学联合研制的面向数据库事务处理的验证系统。该系统旨在通过设计和构建事务(包括分布式事务)处理统一框架,并通过框架提供的访问接口,方便使用者快速构建新的并发控制算法;通过验证系统提供的测试床,可以方便用户根据应用场景的需要,在相同的测试环境下对目前主流的并发控制算法进行公平的性能比较,选择一种最佳的并发控制算法。目前,验证系统已集成13种主流的并发控制算法,提供了TPC-C、PPS、YCSB等常见基准测试。3TS还进一步提供了一致性级别的测试基准,针对现阶段分布式数据库系统的井喷式发展而造成的系统“选择困难症”问题,提供一致性级别判别与性能测试比较。
在我们之前的文章中,我们讨论了多模式索引[1]的设计,这是一种用于Lakehouse架构的无服务器和高性能索引子系统,以提高查询和写入性能。在这篇博客中,我们讨论了构建如此强大的索引所需的机制,异步索引机制的设计,类似于 PostgreSQL[2] 和 MySQL[3] 等流行的数据库系统,它支持索引构建而不会阻塞写入。
网站禁止图片盗链,此文适用于Ubuntu Linux系统。首先需要确定服务器httpd的工作模式呢,可通过执行 apachect2 -l 来查看:
业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 JOIN 产出这个宽表,但这种解决方案在实践中面临较多挑战,主要可分为以下两种情况:
随着 Lakehouse 的日益普及,人们对分析和比较作为该数据架构核心的开源项目的兴趣日益浓厚:Apache Hudi、Delta Lake 和 Apache Iceberg。
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交 3TS 项目Proposal 3TS 项目介绍 腾讯公司CynosDB(TDSQL)团队与中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室,联合研制的面向数据库事务处理的验证系统。该系统旨在通过设计和构建事务(包括分布式事务)处理统一框架,并通过框架提供的访问接口,方便使用者快速构建新的并发控制算法;通过验证系统提供的测试床,可以方便用户根据应用场景的需要,对目前主流的并发控制算法在相同的测试环境下进行公平的性能比较,选
Hudi 更复杂并不意味着 Iceberg 更好,只是需要更多的工作来内化设计。复杂性的一个关键原因是 Hudi 在核心规范中加入了更多功能。Iceberg 目前只是一种表格式,而 Hudi 是一种具有多种查询类型的完全成熟的托管表格式。如果精通 Delta Lake 内部结构,会发现 Hudi 的设计与 Delta Lake 的设计有许多相似之处。
Delta Lake 是一个存储层,为 Apache Spark 和大数据 workloads 提供 ACID 事务能力,其通过写和快照隔离之间的乐观并发控制(optimistic concurrency control),在写入数据期间提供一致性的读取,从而为构建在 HDFS 和云存储上的数据湖(data lakes)带来可靠性。Delta Lake 还提供内置数据版本控制,以便轻松回滚。
在第 1 部分中,我们构建了一个逻辑模型,用于说明写入时复制表在 Apache Hudi 中的工作方式,并提出了许多关于并发控制类型、时间戳单调性等方面的一致性问题。在第 2 部分中,我们研究了时间戳冲突、它们的概率以及如何避免它们(并符合 Hudi 规范)。在第 3 部分中,我们将重点介绍模型检查 TLA+ 规范的结果,并回答这些问题。
在构建数据湖时,可能没有比存储数据格式更重要的决定了。结果将直接影响其性能、可用性和兼容性。
Dubbo作为高性能RPC框架,已经进入Apache卵化器项目,虽然官方给出了dubbo使用的用户手册,但是大多是一概而过,使用dubbo时候要尽量了解源码,不然会很容易入坑。
2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上,Databricks 的联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks Runtime 里面的 Delta Lake 基于 Apache License 2.0 协议开源。Delta Lake 是一个存储层,为 Apache Spark 和大数据 workloads 提供 ACID 事务能力,其通过写和快照隔离之间的乐观并发控制(optimistic concurrency control),在写入数据期间提供一致性的读取,从而为构建在 HDFS 和云存储上的数据湖(data lakes)带来可靠性。Delta Lake 还提供内置数据版本控制,以便轻松回滚。目前 Delta Lake 项目地址为 https://delta.io/,代码维护地址 https://github.com/delta-io/delta。
随着数据湖概念的流行,涌现了很多关于Apache Hudi的文章,但很多文章在阐述时仅仅将Hudi当做一种表格式,这引发了社区的思考,思考Hudi的愿景到底是什么,并且在Hudi社区发起了讨论重新审视Hudi。
并发控制是数据库管理系统(DBMS)中的一个重要概念,用于管理多个事务并发执行时可能出现的数据访问冲突。封锁协议是实现并发控制的一种机制,它规定了事务在访问数据时需要遵循的锁定规则和释放规则。
近日 Flutter 发布了 3.0 版本,如何同时享受 Flutter 和 Rust 的双重优势呢?答案是 flutter_rust_bridge。
Airbnb 开发的 Riverbed 是一个 Lambda 风格的数据框架,用于生成和管理分布式物化视图。该框架支持 50 多个涉及重度数据读取的应用场景,在这些场景中,数据来自 Airbnb 面向服务架构 (SOA) 平台的多个数据源。它分别使用 Apache Kafka 和 Apache Spark 作为在线和离线处理组件。
综合这些基本概念,有效的并发控制机制需要确保共享资源的正确访问顺序,防止数据冲突,保障事务的一致性和持久性,同时在多个并发事务之间提供适当的隔离。
Apache Hudi(Hadoop Upserts Delete and Incremental)是下一代流数据湖平台。Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi提供了表、事务、高效的upserts/delete、高级索引、流摄取服务、数据集群/压缩优化和并发,同时保持数据的开源文件格式。
睡不着就无聊玩玩metasploit攻击,哎让我大失所所望.整来整去是一个垃圾东东.可能对win还用点没有那么多安全防御手段.可是对于linux.bsd简直就是废物一个。
本文首先对数据一致性进行简要说明,然后画图分析展示9种数据一致性协议的工作流程,最后给出实现这9种协议的例子。希望对您理解数据一致性有所帮助!
这些锁的应用场景根据不同的需求和并发情况来选择,可以灵活使用以保证数据的安全性和并发性能。
在数据库的实际使用过程中,我们常常会遇到不希望数据被同时写或者读的情景,例如秒杀场景下,两个请求同时读到系统还有库存1个,然后又先后把库存更新为0,这时候就会出现超卖的情况,这时候货物的实际库存和我们的记录就会对应不上了。
前面讲解了Dubbo的服务降级,本节我们来讲解dubbo中的并发控制,并发控制分为客户端并发控制和服务端并发控制。
并发控制是多核系统中最重要的问题,人们常常使用锁进行实现,然而,在保证正确性的同时,人们发现随着核数的上升,锁的性能可拓展性断崖却制约了并发的上限。因此,多核架构下很多创新的并发控制算法应运而生。
MySQL是一个轻量级关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB公司开发,目前属于Oracle公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中,由于体积小、速度快、总体拥有成本低,开放源码、免费,一般中小型网站的开发都选择Linux + MySQL作为网站数据库。 MySQL是一个关系型数据库管理系统,MySQL是一种关联数据库管理系统,关联数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,就增加了速度并提高了灵活性。 MySQL的官方网站的网址是:www.mysql.com
玩转 Spring Boot 集成篇(Actuator、Spring Boot Admin)
2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上,Databricks 的联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks Runtime 里面的 Delta Lake 基于 Apache License 2.0 协议开源。
PostgreSQL 的创建者与 Apache Spark 的创建者合作,在分布式数据库之上构建了一个云操作系统,旨在提供比当今广泛使用的 Linux/K8s 组合更好的安全性,更低的管理复杂性。
在大数据处理领域,Apache Flink以其流处理和批处理一体化的能力,成为许多企业的首选。然而,随着数据量的增长,性能优化变得至关重要。本文将深入浅出地探讨Flink SQL的常见性能问题、调优方法、易错点及调优技巧,并提供代码示例。
所以要是别人再问你乐观锁和悲观锁是什么,你千万别说它是一种具体的锁,它只是一种锁的设计思想,他可以有很多具体的实现类
这两种控制模式的区别在于,是在冲突发生前进行防止,还是在发生后采用某种方法来处理冲突。
最近,五一小长假的放假时间调整了,决定趁着假期出去玩一玩。我和女朋友商量好,我负责制定行程,她负责购买出行用品。相安无事,我正在各家比价中,不知道发生了什么,女朋友买买买竟然不高兴了。
原子性是数据库事务的核心特性之一,它要求事务中的所有操作要么全部完成,要么全部不完成。这种“全或无”的特性确保了数据库在事务处理过程中的一致性。在MySQL中,原子性的实现主要依赖于事务日志,特别是redo log(重做日志)和undo log(撤销日志)。
在Java的并发编程中,ConcurrentHashMap以其出色的并发性能和数据一致性成为了众多开发者的首选。从Java 5的引入至今,ConcurrentHashMap经历了多次重大的改进和优化。本文将详细深入全面地探讨从Java 8之前到Java 17中ConcurrentHashMap的实现原理及其变化。
Apache Ignite是一个高性能、可扩展的分布式内存计算和数据存储平台,它允许开发者在内存中处理大规模数据集,实现高速的实时计算和事务处理。Ignite不仅仅是一个缓存系统,它还支持SQL查询、分布式计算、事件处理和机器学习等多种高级功能。本文将简明扼要地介绍Ignite的核心优势、常见问题、易错点及其避免策略,并辅以代码示例,帮助读者快速掌握Ignite的使用。
中秋小长假快来了,决定趁着假期出去玩一玩。我和女朋友商量好,我负责制定行程,她负责购买出行用品。相安无事,我正在各家比价中,不知道发生了什么,女朋友买买买竟然不高兴了。
在本篇博客中,我们将深入解析 PostgreSQL 的事务管理和并发控制机制。事务管理和并发控制是 PostgreSQL 强大功能的基石,它们保证了数据库的数据一致性和并发处理的高效性。
说到zab到底是强一致性,还是最终一致性,相信大家一定能搜到大量互相打架的文章。在评判这个问题前,咱们在回顾下Consistency(一致性)、Consensus(共识)。这两者间的关系如下:
原子性(Atomicity),一致性(Consistency),隔离性(Isolation),持久性(Durability)。
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
在协程编程中,由于协程的异步执行特性,多个协程任务可以并发执行,从而提高程序的执行效率。然而,当需要对多个协程任务进行并发控制时,我们需要使用协程的并发控制机制,如 Semaphore、Event、Lock 等。
在关系数据库管理系统里,悲观并发控制(又名“悲观锁”,Pessimistic Concurrency Control,缩写“PCC”)是一种并发控制的方法。它可以阻止一个事务以影响其他用户的方式来修改数据。如果一个事务执行的操作读某行数据应用了锁,那只有当这个事务把锁释放,其他事务才能够执行与该锁冲突的操作。
HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了,越来越多应用程序需要直接通过 HTTP 协议来访问网络资源。一般的情况下我们都是使用浏览器来访问一个 WEB 服务器,用来浏览页面查看信息或者提交一些数据、文件上传下载等等。不通过浏览器来访问服务器的资源呢?一种常见的场景是,通过向另一个 http 服务器发送请求,获得数据。最常规的做法是使用同步 http 请求的方式,即下文展示的同步模式。
说到ZooKeeper到底是强一致性,还是最终一致性,相信大家一定能搜到大量互相打架的文章。在评判这个问题前,咱们在回顾下Consistency(一致性)、Consensus(共识)。这两者间的关系如下:
“不要通过共享内存的方式进行通信,而是应该通过通信的方式共享内存。” 这句话体现了Go语言对于并发设计的理念,channel 也是实现CSP理论的重要一员。
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