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数据写入、更新、点查场景压测最佳实践_实时数仓Hologres... | 数据写入、更新、点查场景压测最佳实践

Hologres是兼容PostgreSQL协议的一站式实时数仓引擎,支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析,既支持PB级数据多维分析(OLAP)与即席分析(Ad Hoc),又支持高并发低...

使用阿里云实时计算Flink实现MySQL至StarRocks的数据同步

`add_col`int(11)NULL COMMENT"")ENGINE=OLAP PRIMARY KEY(`runoob_id`)COMMENT"OLAP"DISTRIBUTED BY HASH(`runoob_id`)BUCKETS 8;步骤二:通过VVP创建自定义Connector重要vvr-6.0.3-flink-...

数仓场景:增量数据实时统计

本文通过示例为您介绍如何基于StarRocks构建数仓场景-增量数据实时统计。前提条件已创建DataFlow或自定义集群,具体操作请参见创建集群。已创建EMR Serverless StarRocks...

如何通过阿里云性能测试PTS对Hologres的性能进行压测_实时数... | 使用PTS测试Hologres性能实践

背景信息Hologres是兼容PostgreSQL协议的实时交互式分析引擎,可以使用pgbench工具对其进行性能测试,详情请参见测试方案介绍。但测试过程可能会受到网络、测试参数配置等...

执行引擎的优势和Query执行过程_实时数仓Hologres(Hologres) | 执行引擎

如果是OLAP查询和写入场景:首先会由优化器(Query Optimizer,QO)对SQL进行解析,生成执行计划,在执行计划中会预估出算子执行Cost、统计信息、空间裁剪等。QO会通过...

基于实时计算Flink使用CTAS&CDAS功能同步MySQL数据至StarRocks

本文为您介绍如何使用实时计算Flink平台和E-MapReduce StarRocks通过CTAS&CDAS功能实现实时数仓中TP(Transaction Processing)和AP(Analytical Processing)数据同步的场景。...

Hologres通用型实例转换为计算组型实例_实时数仓Hologres... | 通用型实例转换为计算组型实例

例如:新建32 CU的计算组warehouse_olap(在线分析处理)、32 CU的计算组warehouse_serving(在线服务)。对新建的计算组进行用户授权、Table Group授权等操作,并将相关业务...

实时同步RDS for MySQL数据_云数据库ClickHouse(ClickHouse) | 无感数据集成(Zero-ETL)

为了解决这些问题,阿里云瑶池数据库提供了无感数据集成(Zero-ETL)功能,可以快速构建业务系统(OLTP)和数据仓库(OLAP)之间的数据同步链路,将业务系统(OLTP)的数据自动...

基于实时计算Flink使用CTAS语句同步MySQL数据至StarRocks

CREATE TABLE IF NOT EXISTS runoob_tbl_sr with('starrocks.create.table.properties'='engine=olap primary key(runoob_id)distributed by hash(runoob_id)buckets 8','database-name'='test_cdc...

数仓场景:分钟级准实时分析

本文通过示例为您介绍如何基于EMR Serverless StarRocks构建分钟级准实时分析。前提条件已创建DataFlow集群或自定义集群,具体操作请参见创建集群。已创建EMR Serverless...

高可用方案基本原理以及如何配置实例_实时数仓Hologres... | 主从实例读写分离部署(共享存储)

对于OLAP查询类,可与在线服务从实例分开,单独使用一个数据分析从实例,保证两种读分离,避免大Query对线上服务查询的影响。配置共享存储的主从实例共享存储多实例...

数仓场景:分钟级准实时分析

本文通过示例为您介绍如何基于StarRocks构建分钟级准实时分析。前提条件已创建DataFlow集群或自定义集群,具体操作请参见创建集群。已创建StarRocks集群,具体操作请...

使用Zero-ETL功能实时同步数据_云原生数据仓库AnalyticDB... | 无感集成(Zero-ETL)

为了解决这些问题,阿里云瑶池数据库提供了无感集成(Zero-ETL)功能,可以快速构建业务系统(OLTP)和数据仓库(OLAP)之间的数据同步链路,将业务系统(OLTP)的数据自动进行...

使用Zero-ETL功能实时同步RDS for MySQL数据_云原生数据仓库... | 通过无感集成(Zero-ETL)同步数据

为了解决这些问题,阿里云瑶池数据库提供了无感集成(Zero-ETL)功能,可以快速构建业务系统(OLTP)和数据仓库(OLAP)之间的数据同步链路,将业务系统(OLTP)的数据自动进行...

使用Zero-ETL功能实时同步PolarDB for MySQL数据_云原生数据仓库... | 通过无感集成(Zero-ETL)同步数据

为了解决这些问题,阿里云瑶池数据库提供了无感集成(Zero-ETL)功能,可以快速构建业务系统(OLTP)和数据仓库(OLAP)之间的数据同步链路,将业务系统(OLTP)的数据自动进行...

数据写入或更新的调优手段_实时数仓Hologres(Hologres) | 优化写入和更新性能

SQL为普通OLAP写入,那么就会走左侧的链路,会经过优化器(QO)、执行引擎(QE)等一系列组件,数据写入或更新时会整个表拿锁即表锁,如果是并发执行INSERT、UPDATE或...

Hologres产品功能的发布信息_实时数仓Hologres(Hologres) | 功能发布记录

引擎能力增强支持将表设计为行列共存结构,一份数据同时支持点查、OLAP多种查询场景,详情请参见CREATE TABLE。支持JDBC实时消费Hologres Binlog(Beta),详情请参见通过...

hudi连接器_实时计算Flink版(Flink) | Hudi

典型场景是增量拉取在线服务数据到离线存储中,通过Flink引擎写入Hudi表,借助Presto或Spark引擎实现高效的OLAP分析。消息队列在小体量的数据场景下,Hudi也可以...

实时计算上下游存储有关的常见问题_实时计算Flink版(Flink) | 上下游存储

本文为您介绍实时计算Flink版上下游存储方面的常见问题。Kafka源表Flink如何获取JSON数据?Flink和Kafka网络连通,但Flink无法消费或者写入数据?为什么Kafka源表数据...

如何迁移自建ClickHouse的数据库表和数据至Hologres_实时数仓... | 从ClickHouse导入

背景信息ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统。Hologres是阿里巴巴自主研发的一款交互式分析产品,支持亚秒级响应与高QPS,您可以从ClickHouse...

如何基于StarRocks的视图能力构建实时数仓_EMR on ECS_开源大... | 数仓场景:即席查询

注意事项本文档仅供测试使用,生产级别的Flink作业请使用阿里云实时计算Flink版产品进行配置,或者使用YARN或者Kubernetes提交作业。详情请参见Apache Hadoop YARN和Native...

为什么云原生数据仓库AnalyticDB版的OLAP性能比RDS好?

云原生数据仓库AnalyticDB版为OLAP场景进行了深度的优化,例如列式存储、分布式优化器,块级别的数据压缩,并行的数据导入和导出,弹性扩容,隐式并行的机器学习库...

使用SSB对OLAP查询场景进行性能测试_EMR Serverless StarRocks_开源... | SSB性能测试说明

本文为您介绍如何使用Star Schema Benchmark(简称SSB)对OLAP查询场景进行性能测试。SSB简介SSB是一种用于评估数据仓库和OLAP系统性能的基准测试。它模拟了一个典型的...

使用标签分账_实时数仓Hologres(Hologres) | 标签分账

Hologres实例名称业务部门标签Instance A数据研发部门department:Dev Instance B业务部门一department:OLAP Instance C业务部门一department:OLAP Instance D业务部门二department:...

实时数仓Hologres实例规格介绍_实时数仓Hologres(Hologres) | 实例规格概述

当您需要更大的写入能力时,可以扩大Shard数,提高并发写入的吞吐量,但对于OLAP类型的查询,增大Shard数并不会明显改善查询性能,甚至会降低系统的并发吞吐,建议了解...

如何使用TPC-H商业智能计算测试对OLAP查询场景进行性能测试_... | 测试说明

本文为您介绍如何使用TPC-H(商业智能计算测试)对OLAP查询场景进行性能测试。TPC-H简介以下文字描述引用自TPC Benchmark H(TPC-H):“TPC-H是一个决策支持基准,由一套面向...

如何使用性能测试方法(OLAP)_云原生数据库PolarDB MySQL版_云原生... | 并行查询测试方法

本文档基于TPC-H基准,测试PolarDB MySQL版8.0版本集群版的OLAP负载性能,您可以按照本文介绍自行测试对比,以快速了解数据库系统的性能。注意事项本文的TPC-H的实现...

设置Hologres表存储格式_实时数仓Hologres(Hologres) | 表存储格式:列存、行存、行列共存

存储格式适用场景列限制使用说明列存适用于OLAP场景,适合各种复杂查询、数据关联、扫描、过滤和统计。建议不超过300列。列存会默认创建更多的索引,包括对字符串类型...

Dynamic Table支持范围和限制_实时数仓Hologres(Hologres) | Dynamic Table支持范围和限制

Query的限制:不支持非维表JOIN,即OLAP中的普通JOIN,或者Flink中的双流JOIN。说明维表JOIN的语义是:对每条数据,只会关联当时维表的最新版本数据,即JOIN行为只...

使用HoloWeb一键同步OSS数据至Hologres_实时数仓Hologres... | 使用HoloWeb一键导入OSS数据

行列共存:适用于OLAP复杂分析和高并发点查、非主键点查等多种场景。如果不指定存储模式,则系统默认使用列存模式。更多信息请参见表存储格式:列存、行存、行列共存...

Paimon系统表_实时计算Flink版(Flink) | Paimon系统表

如果您对Paimon主键表的批作业读取效率,或即席(OLAP)查询效率有较高的要求,可以消费该Paimon表对应的Read-optimized系统表。Read-optimized系统表只读取不需要合并的...

如何使用Hologres中Shard级别的Replication_实时数仓Hologres... | 单实例Shard级多副本

当表对应的Table Group的replica_count 1,且查询是OLAP点查场景,查询根据hg_experimental_query_replica_mode和hg_experimental_query_replica_leader_weight设置的使用Leader...

如何根据业务查询场景设置合适的表属性_实时数仓Hologres... | 场景化建表调优指南

示例中均使用64 CU规格的Hologres实例对TPC-H 100 GB中的Lineitem和Orders两张表进行效果验证,表字段定义及数据导入方法请参见OLAP查询场景。TPC-H表介绍:TPC-H数据...

ClickHouse连接器_实时计算Flink版(Flink) | ClickHouse

背景信息ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统,详情请参见什么是ClickHouse。ClickHouse连接器支持的信息如下.类别详情支持类型仅支持结果表运行...

基于hg_table_info表进行表索引诊断_实时数仓Hologres(Hologres) | 表索引诊断

行存表仅用于基于主键的key-value查询,不适用于OLAP查询,会影响性能,请谨慎使用,详情请参见行存。可以通过慢Query日志查看最近一天某个行存表涉及的Query,如果...

Hologres和Clickhouse性能对比测试的结果_实时数仓Hologres... | Hologres vs Clickhouse性能对比参考测试

背景信息Star schema benchmark(以下简称SSB)是学术界和工业界广泛使用的一个星型模型测试集,该测试集用于对比各种OLAP产品的基础性能指标。Clickhouse官方将SSB的星型...

数据传输服务

数据传输服务DTS(Data Transmission Service)是阿里云提供的实时数据流服务,支持关系型数据库(RDBMS)、非关系型的数据库(NoSQL)、数据多维分析(OLAP)等数据源间的数据交互,...

Spark概述

流计算流计算主要应用于实时大屏、实时风控、实时推荐和实时报警监控等。流计算主要包括Spark Streaming和Flink引擎,Spark Streaming提供DStream和Structured Streaming两种...

一站式HTAP服务公测公告

实时数据分析:行存数据实时同步转换为列存数据,同步延迟小于200 ms。资源严格隔离:TP、AP资源严格隔离,AP查询分析对数据TP业务无影响。相关文档一站式HTAP服务
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