百度云虚拟主机BCH(Baidu Cloud Hosting)是百度官方推出的同时支持源码与可视化拖拽建站及小程序开发的新一代网站建设和托管服务。集高性能、高可靠性、高安全性和高易用性于一体,让零基础站长也能轻松一站式搞定网站、小程序与媒体号的部署、发布、运维、推广,简单可依赖。
本文将为你解答mac分区格式选APFS还是加密,mac电脑磁盘分区为什么抹不掉。希望可以帮助你更好地管理mac电脑的磁盘空间。
本集我们就来看一看如何让Mac识别NTFS磁盘。 若Mac系统想要正常使用NTFS格式磁盘,只需要在Mac上安装Tuxera NTFS for Mac即可。
在Linux上,有多种方法可以检查MAC地址。
关于 Apache 孵化器 Apache 孵化器是希望成为 Apache 软件基金会工作一部分的项目和代码库的主要进入途径。
mac电脑清理微信聊天记录成为大家迫切解决的问题,今天就为大家解决mac电脑清理微信聊天记录的问题,并介绍Mac电脑微信缓存怎么删。
目前国内越来越多的开源项目通过 Apache 孵化器进入 Apache 软件基金会孵化。
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小米广告平台服务于MIUI系统之中各个产品线,包括浏览器,Feed信息流,视频流媒体。平台致力于为每个广告主提供高效、实时的统计分析。自2018年接入Doris以来,Doris以其卓越的性能和易用性得到了小米广告团的一致认可。 背景及需求 小米广告业务,从流量方看,主要在小米的各个生态产品中进行包括投屏、横幅、锁屏画报、视频广告等形式的广告展示。从广告主的角度来说,需要监测广告的定向投放效果,比如按地域、设备、时间、人群等等,并且需要根据投放的效果进行定制化的策略调整。这些使用需求,映射到OLAP场景,就是转化为不同的维度和指标,进行各种多维分析。 小米广告服务平台作为公司统一的内部平台,每天需要接收超过2TB的数据,每秒产生超过50K的事件。 Why Doris 支持星型模型(Star Schema),方便用户建模。 兼容Mysql协议,无缝适配各类BI系统,迁移学习成本低 支持窗口函数,UDF。 运维部署简单,支持滚动升级。 支持物化视图(Materialized View),平衡了效率和存储空间。 支持online schema change,适合业务的变更。 主要应用场景 广告数据从时效上可分为两类,批量和实时。批量数据存储在HDFS中,通过Doris提供的Broker Load功能进入Doris中,进行分析,数据延迟维持在分钟级别。 实时的数据,如CTR相关数据,则由Kafka经Streaming Load进入Doris,为广告主提供实时分析。为广告效果的评估、广告预算的分配提供实时性指导。
What’s Doris? Doris是一款基于Mesa模型的MPP、列式数据仓库,具有兼容MySQL协议,方便用户使用,在线运维等特点。 Doris的架构中主要包含两个模块:FE和BE。 FE模块主要用来进行元数据管理、事务管理、查询规划和任务调度,Doris支持多个FE,实现了在线的高可用;BE负责数据的存储、查询计划的执行。BE能够按需进行动态的伸缩,在线扩展,方便部署和运维。 我们已经发布了0.11.0版本,在下一个版本0.12.0中,主要包含Segment v2这个新的功能,用新的存储格式来解决原来的一些问题。 What’s Segment? Doris之前的存储格式被称为Segment V1,如下图所示,BE中的存储引擎会将数据存成Segment文件。Segment V1是一种跟orcfile类似的存储文件,实现了纯列式的存储,并且加上short key index,在其中还支持了zone map/bloom filter索引,并支持了谓词下推和向量化执行等优化。 但V1版本的Segment中,存在以下问题 1、按照字节流的方式进行读取和解析,效率不高 2、存在随机Seek的问题,在解析流的时候,需要先读8字节的头部信息,然后在读取一个压缩块信息 3、String类型按照Plain方式存储,效率比较低 4、对Cache不友好,只有Column Stream粒度的Cache 5、只缓存压缩之后的数据,对数据的多次读取,会解压多次数据 6、难以扩展新的索引,比如Bitmap索引 7、读取的逻辑比较复杂,难以理解 Segment V2,存储效率性能提升 由于Segment V1的种种问题,Doris设计了Segment V2以提升存储的效率和性能。 如上图所示,Segment V2也是一种纯列存的存储格式,分为三个部分:数据区,索引区和元数据区。数据是按照Page为粒度进行组织的,能够解决原来按照字节处理的问题。Page是编码和压缩的单位,并且我们在Page粒度实现了Cache,Cache解压缩之后的数据,对同一份数据的反复读取,只会解压缩一遍。 并且,我们实现了原来的Short Key、Bloom Filter、Zone Map的索引,同时我们增加了行号索引和Bitmap索引。在优化方面,我们实现了谓词下推和向量化执行,延迟物化的优化目前也在开发之中。 Segment V2——Page 首先来介绍一下最基本的概念:Page。在V2上,Page是编码和压缩的基本单位,而且索引的粒度基本也都是Page的,也是Cache的基本单位。 Page的格式分为头部信息,数据信息和Checksum。其中头部信息包含Page的第一行行号及Page中包含的行数。如果Column是Nullable,则还会存储NullBitmap的长度和NullBitmap信息。Data就是经过编码和压缩的数据信息。最后会在Page的末位存储Page的Checksum信息,用于校验数据的正确性。 Segment V2——Index Page 除了Data Page,我们还引入了另外一个概念:Index Page,用来存储索引信息,支持行号索引和Value索引,主要用于带索引数据列的实现,比如Bitmap索引和Bloom Filter索引。具体内容就是存储行号到Page Pointer的信息或者Value到Page Pointer的信息。 Segment V2——Index 上图是V2中索引的实现大概示意图。目前我们实现了Shortkey索引、行号索引、Zonemap索引、Bloomfilter索引和Bitmap索引,其中Short Key索引是构建在Row Block粒度的;行号、Zonemap、Bloomfilter索引是构建在Page粒度的,Bitmap索引是在行号上的。我们实现行号索引,能够比较简单的将各种索引组合在一起,以提升查询的性能;并且能够方便扩展新的二级索引。 Segment V2——Write 关于V2的写入流程: 1、Add Row,数据是一行一行添加在Segment中,但是是保存在内存中 2、当Segment文件大小达到阈值,就会将Segment文件刷到磁盘,整个刷数据的顺序就是按照前面Segment图中描述的顺序写入的,先写数据,然后写索引,然后再写Footer 3、如果segment文件大小没有满,就会将数据添加到当前的Page中,进行编码;如果Page满了就会进行压缩,将Page添加Page List中,保存在内存中。 整个过程具有以下的特点: 1、Segment文件是缓存在内存中,等到阈值时一次性写入到磁盘。一方面是为了实现控制文件的组织结构,另外一方面是为了顺序I/O 2、Segment Size阈值可以配置 3、各个列的同一种类型的索引是写到一起的。 Segment V2——Read 下面是Segment读取的流程 1、在Doris中,数据是按照Batch方式读取的,不是一条一条读取。调用next_batch读取下一个批次的数据,Batch大小是1024行,在调用这个接口的时候会传入Predicate信息。 2、获取要读取的行号范围,该过程会利用Predicate信息和索引信息,过滤掉一些不需要的行号范围 3、将行号范围映射到各个列的Page Ids范围 4、在各个列中查询该列的Page是否被缓存,如果缓存在内存中,就Decode Page信息,填充到返回结果的Batch内存中 5、如果该列的该Page没有被缓存,就会进行I/O操作,将Page加载到内存中,进行解压缩,然后加到Page Cache中,然后Decode该Page的数据,填充到Batch中 6、最后会拼装各个列的数据,进行向量化执行Predicate过滤,之后返回给调用方。 Segment V2——Predicate Pushdown 这里大概介绍一下,在读取过程中谓词下推是怎么实现的。在V2中,暂时支持的Predicate还比较简单,后续打算会进行扩展。下图是一个例子,如果用户查询age = 35 and phone in 的语句,那么在Zone Map和Bloomfilter索引过滤之后,就会只剩下红框中的数据需要读取,降低读取的数据量 Segment V2——Encoding Compression Framework 在V2中,为了实现高效的在Page粒度的编码,我们目前已经支持了多种方式的编码: Run Length Encoding Bitshuffle encoding Plain encoding Frame of reference encoding Dict encoding Prefix encoding 未来也会在此基础上增加新的编码,如PageBuilder/PageDecoder以及EncodingInfo Factory 现在也支持了多种压缩的框架: Zlib Snappy Lz4 lz4f 未来也会支持更多压缩框架,如BlockCompressionCodec,Compression Codec Factory等 Segment V2——String Encoding 相对V1做了字典压缩的功能,原有V1版本中用的是Plain Encoding的方式,效率比较低。Dict Encoding主要是用来解决低基列的字符串类型的存储。最终实现的例子如下:会建一份词典,并存储词典对应的编码来对应原始数据。同时Prefix Encoding也已经实现了,后续会进行一些优化。 性能数据 下面是一些性能测试。用随机构造的不同基数下的数据进行测试,V2的词典压缩效果在低基数要明显优于v1。用TPCH的Part表进行测试,效果会更加明。同时,从业务数据上看,词典压缩效果也比较明显,能够节省达50%的存储空间。 数据导入在不同的情况下也有不同程度的提升。 我们使用TPCDS catalog_sales进行了测试,从上面的数据来看,目前相对于v1,v2的性能有所提升,但是有进一步的优化空间,我们正在努力进一步提升v2的效率和性能。 RoadMap 未来Doris的主要工作包括:继续优化Segment V2,并在下一个版本中发布Bitmap索引的功能,并持续探索复杂类型的支持和云原生的设计。
但同时不可否认的是,尽管如此,PHP 仍是最流行的编程语言之一,而 PHP 社区长期以来取得的成绩是有目共睹的:PHP 7使得大部分 PHP 应用都可以近乎免费地得到巨大的性能提升;PHP 8的 JIT