在这个类比中，如果数据集有两个字段 X 和 Y，那么当这些记录的（X, Y）值对在二维平面上彼此接近时，我们认为这些记录是“相近”的。对于具有众多字段的宽表，我们相应地增加更多维度。...线性策略非常适合于记录“相近性”仅依赖于单个列的数据集。例如，考虑一个包含交易时间戳的交易记录表。分析师们通常执行查询以获取特定时间范围内的所有记录。...对于这样的记录来说，只要交易时间戳相近就被视为“相近”，线性策略通过按时间戳排序显著地保留了局部性，因此是一个很好的选择。 对于需要两个或更多列来确定记录“相近性”的数据集，线性策略可能表现不佳。...以一个包含纬度和经度列的房屋库存数据集为例。如果仅按纬度的字典顺序排序，然后是经度，那么地理位置上相距遥远的房屋记录可能会因为纬度的接近性而被错误地分组在一起。...在众多曲线绘制方法中，Z 顺序和 Hilbert 是两种能够通过这种映射有效保持空间局部性的方法——曲线上的大多数附近点在原始空间中也彼此接近。
而且这些列不必与其他行的列匹配(例如，它们可以有不同的列名、数据类型、数量等)。 每行包含一列。它不像关系数据库那样跨所有行。每个列包含一个名称/值对，以及一个时间戳。...行在存储时按行键的字母顺序排序。因此，行键的设计非常重要。其目标是以相关行彼此相邻的方式存储数据。 一个常见的 rowkey 模式是一个网站域名。...通过这种方式，所有Apache域在表中彼此接近，而不是基于子域的第一个字母展开。 Column HBase 中的列由一个列族和一个列限定符组成，它们由一个:(冒号)字符分隔。...快速过滤索引：Druid 使用 CONCISE 或 Roaring 的压缩位图索引来创建索引，支持跨多列的快速过滤和搜索。 基于时间的分区：德鲁依首先按时间分区数据，并且可以根据其他字段进行分区。...查询可能会碰到多个较小的“查找”表。 您有较高的基数数据列(例如 url、用户 id)，需要对它们进行快速计数和排序。
在逻辑上属于同一数据记录（通常由键标识）的值的集合构成一行。 对数据库进行分类的方法之一是按数据在磁盘上的存储方式进行分类：按行或按列进行分类。...表可以水平分区（将属于同一行的值存储在一起），也可以垂直分区（将属于同一列的值存储在一起）。图1-2描述了这种区别：a）显示了按列分区的值，b）显示了按行分区的值。 ?...02 面向列的数据布局 面向列的数据库垂直地将数据进行分区（即通过列进行分区），而不是将其按行存储。在这种数据存储布局中，同一列的值被连续地存储在磁盘上（而不是像前面的示例那样将行连续地存储）。...BigTable论文中的一个典型示例是WebTable。一个WebTable存储着一个带有某个时间戳、包含如下信息的快照：网页内容、属性以及它们之间的关系。...列族中的每个列都由列键标识，该键是列族名称和限定符（在本例中为html，cnnsi.com，my.look.ca）的组合。 列族可以按照时间戳存储多个版本的数据。
Row HBase中的一行由一个行键和一个或多个列组成，列的值与这些列相关联。存储行时，按行键按字母顺序排列。因此，行键的设计非常重要。目标是以这样一种方式存储数据，即相关的行彼此接近。...这样，所有Apache域都在表中彼此接近，而不是基于子域的第一个字母展开。 Column HBase中的列由列族和列限定符组成，列限定符由:(冒号)字符分隔。...Timestamp 时间戳与每个值一起写入，是值的给定版本标识符。默认情况下，时间戳表示写入数据时RegionServer上的时间，但在将数据放入单元格时可以指定不同的时间戳值。...由于时间戳是按降序存储的，所以对于多个版本，最近的版本也是第一个找到的版本。...版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由HBASE(在数据写入时自动 )赋值，此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。
当您向 Kafka 读取或写入数据时，您以事件的形式执行此操作。从概念上讲，事件具有键、值、时间戳和可选的元数据标头。...这是一个示例事件： 事件键：“爱丽丝” 事件值：“向 Bob 支付了 200 美元” 事件时间戳：“2020 年 6 月 25 日下午 2:06” 生产者和消费者 生产者是那些向 Kafka 发布（写入...Kafka 的性能在数据大小方面实际上是恒定的，因此长时间存储数据是非常好的 分区 主题是分区的，这意味着一个主题分布在位于不同 Kafka 代理上的多个“桶”中。...具有相同事件键（例如，客户或车辆 ID）的事件被写入同一个分区，并且 Kafka保证给定主题分区的任何消费者将始终以与写入事件完全相同的顺序读取该分区的事件。 此示例主题有四个分区 P1–P4。...两个不同的生产者客户端通过网络将事件写入主题的分区，彼此独立地向主题发布新事件。具有相同键的事件（在图中由它们的颜色表示）被写入同一个分区。请注意，如果合适的话，两个生产者都可以写入同一个分区。
例如，一个常见的模式是在时间戳分配器之前需要进行解析(MapFunction)和过滤(FilterFunction)。...无论如何，时间戳分配器都需要在第一个基于事件时间的操作(例如第一个窗口操作)之前被指定。...每个Kafka分区一个时间戳 当使用Apache Kafka作为数据源时，每个Kafka分区都可能有一个简单的事件时间模式(时间戳按升序递增或有界无序)。...例如，如果在每个Kafka分区中的事件时间戳严格递增，则使用递增时间戳watermark生成器生成每个分区的watermark，在整体watermark上产生的结果也非常好。...下图显示了如何使用每个Kafka分区生成watermark，以及在这种情况下watermark如何通过流数据流进行传播: ?
，因为各种正在进行的事务可能需要看到数据库在不同时间点的状态。...I/O负载 平衡策略可以分为几种：固定数量的分区、动态数量的分区和按节点比例分区 固定数量的分区 创建比节点更多的分区，并为每个节点分配多个分区。...[1] Lamport时间戳就是两者的简单结合：时间戳/计数器 + 节点ID，规则如下： 每个事件对应一个Lamport时间戳，初始值为0 如果事件在节点内发生，本地进程中的时间戳加1 如果事件属于发送事件...，本地进程中的时间戳加1并在消息中带上该时间戳 如果事件属于接收事件，本地进程中的时间戳 = Max(本地时间戳，消息中的时间戳) + 1 事件的顺序按照时间戳排序，时间戳相同则按照节点ID大小排序 上图...因此Lamport时间戳只保证因果关系（偏序）的正确性，不保证绝对时序的正确性。 全序广播 Lamport时间戳通过消息的传递来确定事件的时序关系，引出了全序广播（在节点间交换消息的协议）。
kafka内部对消息持久化存储时，也遵循类似的理念，按批次存储，同时记录消息的偏移位置，以及消息的时间戳等信息。...一个segment由三个文件组成，分别为消息文件（*.log）存储具体的消息内容、消息索引文件（*.index）存储消息在分区中的索引、消息时间戳索引文件（*.timeindex）则存储了消息对应的时间戳...然后按批次进行存储。每一批消息都包含固定字节长度的头部信息，以及一到多条消息。...，每条消息都有一个对应的时间戳。...生产者可以配置设置时间戳的类型，默认为创建时间（另外一个可选值是日志追加时间，即写入的时间） 该文件记录了不同时间戳对应的消息的偏移。
，因为各种正在进行的事务可能需要看到数据库在不同时间点的状态。...I/O负载 平衡策略可以分为几种：固定数量的分区、动态数量的分区和按节点比例分区 固定数量的分区创建比节点更多的分区，并为每个节点分配多个分区。...Lamport时间戳就是两者的简单结合：时间戳/计数器 + 节点ID，规则如下： 每个事件对应一个Lamport时间戳，初始值为0 如果事件在节点内发生，本地进程中的时间戳加1 如果事件属于发送事件，本地进程中的时间戳加...1并在消息中带上该时间戳 如果事件属于接收事件，本地进程中的时间戳 = Max(本地时间戳，消息中的时间戳) + 1 事件的顺序按照时间戳排序，时间戳相同则按照节点ID大小排序 上图，ABC节点的所有事件的全序关系如下...因此Lamport时间戳只保证因果关系（偏序）的正确性，不保证绝对时序的正确性。 全序广播 Lamport时间戳通过消息的传递来确定事件的时序关系，引出了全序广播（在节点间交换消息的协议）。
有序 与大多数Map实现不同，在Hbase / BigTable中，键/值对按严格的字母顺序保存。...由于这些系统往往非常庞大且是分布式，因此这种有序的特性非常重要。具有相似键的行在空间上的邻近性确保了当您必须扫描表时，您最感兴趣的条目彼此接近。 选择行键的约定很重要。例如，考虑一个表，其键是域名。...Hbase / BigTable中最后一个维度是时间。所有数据都使用整数时间戳（seconds since the epoch）或您选择的另一个整数进行版本控制。客户端可以在插入数据时指定时间戳。...看一下使用任意整数时间戳的示例： ?...如果应用程序指定时间戳，Hbase将返回时间戳小于或等于所提供时间戳的单元数据。
算子子任务彼此独立，并且可以在不同的线程中执行，并且可能在不同的机器或容器上执行。 算子子任务的数量是该特定算子的并行度。流的并行度始终是其生成算子的并行度。...流可以在一对一（或转发）模式或在重新分发模式的两个算子之间传输数据： 一对一 流（例如，在上图中的Source和map()算子之间）保留元素的分区和排序。...例如keyBy()（通过散列键重新分区），broadcast()或rebalance()（随机重新分区）。...| 时间概念 当在流程序中引用时间（例如定义窗口）时，可以参考不同的时间概念： 事件时间（Event Time）是事件的创建时间。它通常由事件中的时间戳来描述，例如由生产传感器或生产服务来附加。...Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。 接入时间（Ingestion time）是事件在源操作员处输入Flink数据流的时间。
事务在执行前被分配一个唯一的、单调递增的时间戳；DBMS使用此时间戳以正确的顺序处理冲突操作（例如，对同一元素的读和写操作，或对同一元素的两个单独的写操作）3。...基本T/O（TIMESTAMP）： 每次事务读取或修改数据库中的元组时，DBMS将事务的时间戳与上次读取或写入同一元组的事务的时间戳进行比较。...当事务请求到达时，DBMS为其分配一个时间戳，然后将其添加到其目标分区的所有锁获取队列中。分区的执行引擎从队列中删除事务，并授予其对分区的访问权限，前提是该事务在队列中具有最旧的时间戳38。...由于它专门设计为利用分区，因此其锁定开销比其他方案低得多。但由于H-STORE还依赖于时间戳分配进行调度，因此它受到与其他基于T/O的方案相同的瓶颈的影响。因此，在更高核心数量下性能下降。...例如，所有T/O方案在高吞吐量时都受到时间戳分配瓶颈的影响。当核心数量较大时，使用原子加法方法会导致工作线程发送大量消息跨芯片修改时间戳。
现在我们来看看clickhouse都有哪些常规的优化点，今天主要学习一下创建表的时候需要注意的点 建表优化 1. 数据类型 1.1 null值尽量避免 1.2 日期都存储为日期类型 时间戳类型。...用四个字节（无符号的）存储 Unix 时间戳）。允许存储与日期类型相同的范围内的值。最小值为 1970-01-01 00:00:00。时间戳类型值精确到秒（没有闰秒）。 2....分区和索引优化 2.1 分区优化 分区粒度根据业务特点决定，不宜过粗或过细。一般选择按天分区，也可以指定为Tuple()，以单表一亿数据为例，分区大小控制在10-30个为最佳。...例如，主键是 (CounterID, Date) 时，片段中数据首先按 CounterID 排序，具有相同 CounterID 的部分按 Date 排序。...下图也就是他的排序规则（稀疏索引） 不同分区的数据会被分成不同的片段，ClickHouse 在后台合并数据片段以便更高效存储。不同分区的数据片段不会进行合并。
分布式系统，简单可以理解为一些独立的机器通过网络相互传递消息，进行通信。这些机器可能相距很远或者很近。...一些全球化的互联网应用，机器可能彼此在地球的两端。 不管是磁盘故障、网络抖动、数据中心被摧毁、地理位置过远导致的延迟，这些导致的可用性问题，都可以通过数据复制、冗余的方式解决。...你拥有的副本越多，容错能力就越强，数据丢失的可能性就越小。 结合数据局部性原理，可以最大限度地减少延迟，就是让副本接近于可能访问它的人。...在分布式分区的情况下，实现完美一致性的唯一方法就是牺牲数据的可用性。 所以我一直认为，在分布式系统中，没有所谓的强一致性，都是最终一致性，只不过这个最终一致的时间窗口小到业务可以容忍的范围下。...对于策略，首先想到的是数据顺序策略，后来的数据覆盖前一个数据，顺序可以通过时间戳或发号器的方式解决。 如果逻辑上发现新的请求已经滞后了，直接聚焦请求即可。
因此，FLink社区最初的想法是在每个记录的source上附加一个摄取时间( ingestion -time)时间戳。...Sink最后接收到LatencyMarks后，将比较LatencyMarker的时间戳与当前系统时间，以确定延迟。...Flink源码中，引入了一个新的StreamElement，称为LatencyMarker。 与水印类似，LatencyMarker按配置的间隔从源发出。...这个时间间隔的默认值是0毫秒，即不触发 (配置项在ExecutionConfig#latencyTrackingInterval，名称metrics.latency.interval)，例如可以配置成2000...4、延迟粒度细分到Task，可以用来排查哪台机器的Task时延偏高，进行对比和运维排查。 5、从实现原理来看，发送时延标记间隔配置大一些（例如20秒一次），一般不会影响系统处理业务数据的性能。
从概念上讲，事件具有键、值、时间戳和可选的元数据头。...在Kafka中，生产者和消费者是完全解耦的，彼此是不可知的，这是实现Kafka闻名的高可扩展性的一个关键设计元素。例如，生产者从不需要等待消费者。...Kafka的性能相对于数据大小来说是不变的，所以长时间存储数据是完全可以的。 主题是分区的，这意味着一个主题分散在位于不同Kafka broker上的多个“桶”上。...具有相同事件键(例如，客户或车辆ID)的事件被写入同一个分区，Kafka保证任何给定主题分区的消费者都将始终以写入的完全相同的顺序读取该分区的事件。 图中这个示例主题有四个分区P1-P4。...两个不同的生产者客户端通过网络向主题的分区写入事件，从而彼此独立地向主题发布新事件。具有相同键的事件(图中通过它们的颜色表示)被写入同一个分区。注意，如果合适的话，两个生产者都可以写入同一个分区。
增量存储以天为单位的增量存储，以业务日期作为分区，每个分区存放日增量的业务数据。举例如下：1月1日，用户A访问了A公司电商店铺B，A公司电商日志产生一条记录t1。...例如，日志类ODS表没有数据更新的业务过程，因此所有增量分区UNION在一起就是一份全量数据。全量存储以天为单位的全量存储，以业务日期作为分区，每个分区存放截止到业务日期为止的全量业务数据。...拉链存储拉链存储通过新增两个时间戳字段（start_dt和end_dt），将所有以天为粒度的变更数据都记录下来，通常分区字段也是这两个时间戳字段。拉链存储举例如下。...ODS镜像型全量表 按天分区 重要的业务表及需要保留历史的表视情况保存。ODS全量表的默认生命周期为2天，支持通过ds=max_pt(tablename)方式访问数据。...其中使用maxcompute进行展示，MaxCompute表的生命周期（Lifecycle），指表（分区）数据从最后一次更新的时间算起，在经过指定的时间后没有变动，则此表（分区）将被MaxCompute
img 哈希分区的好处是插入数据（尤其是从尾部 append 数据）时不会出现热点；坏处是对于小范围的范围扫描（例如 pk BETWEEN 1 AND 10）性能会比较吃亏。...时间戳 时间戳是分布式事务的关键选型之一。Yugabyte 和 Cockroach 一样选择的是 Hybrid Logical Clock (HLC)。...但是，物理部分的存在将原本无意义的时间戳赋予了物理意义，提高了实用性。...img 哈希分区的好处是插入数据（尤其是从尾部 append 数据）时不会出现热点；坏处是对于小范围的范围扫描（例如 pk BETWEEN 1 AND 10）性能会比较吃亏。...时间戳 时间戳是分布式事务的关键选型之一。Yugabyte 和 Cockroach 一样选择的是 Hybrid Logical Clock (HLC)。
Instant action: 对表的具体操作。 Instant time: 当前操作执行的时间戳。 state:当前instant的状态。 Hudi 能够保证所有的操作都是原子性的，按照时间轴的。...图片 在写入数据时，对现有文件组的更新会为该文件组生成一个带有提交即时时间戳的新切片，而插入会分配一个新文件组并为该文件组写入其第一个切片。上面红色标出来的就是新提交的。...因此，这种表类型试图均衡读取和写入放大，以提供接近实时的数据。...对于读时合并表（MOR表） 该视图通过动态合并最新文件切片的基本文件(例如parquet)和增量文件(例如avro)来提供近实时数据集（几分钟的延迟）。....hoodie 文件， amricas 和 asia 相关的路径是 实际的数据文件，按分区存储，分区的路径 key 是可以指定的。 4.1.1 .hoodie文件
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