PromQL Got a BOOST: 用 Rust 重写 Prometheus 的查询引擎第三届中国 Rust 开发者大会 PromQL Got a BOOST: 用 Rust 重写 Prometheus 的查询引擎 Ruihang Xia @greptime.com Ruihang GitHub: waynexia Losing hair at Greptime Wanna sleep 10 hrs/day Learn JS every year Healing0 码力 | 39 页 | 6.95 MB | 1 年前3
PostgreSQL 查询优化器解析0 码力 | 37 页 | 851.23 KB | 1 年前3
蔡岳毅-基于ClickHouse+StarRocks构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎全球敏捷运维峰会 广州站 基于ClickHouse+StarRocks 构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎 演讲人:蔡岳毅 全球敏捷运维峰会 广州站 1. 为什么选择ClickHouse/StarRocks; 2. ClickHouse/StarRocks的高可用架构; 3. 如何合理的应用ClickHouse的优点,StarRocks 如何来补充ClickHouse 的短板; 的短板; 4. ClickHouse的调优,运维介绍; 5. 应用总结; 全球敏捷运维峰会 广州站 根据实际业务场景需要来选择 1. 不固定的查询条件,不固定的汇总条件; 2. 数据量日益增量,每天要更新的数据量也不断增大; 3. 业务场景不断增多,涉及面越来越广; 4. 需要保证高可用并秒出; 5. 从Sql,Es, CrateDB, Kylin,Ingite,MongoDB,Hbase 相关配置文件; 全球敏捷运维峰会 广州站 StarRocks的特点 优点: 1. 支持标准的SQL语法,兼容MySql协议; 2. MPP架构,扩缩容非常简单方便; 3. 支持高并发查询; 4. 跨机房部署,实现最低成本的DR 缺点: 1. 不支持大规模的批处理; 2. 支持insert into,但最理想的是消费Kafka; 全球敏捷运维峰会 广州站 ClickH0 码力 | 15 页 | 1.33 MB | 1 年前3
JavaScript极速入门 —— 内核与引擎—— 内核与引擎 主讲人与课程设计:耕耕 浏览器内核 主流浏览器内核 JavaScript 引擎 主流浏览器JavaScript 引擎 浏览器内核与JavaScript 引擎关系 最初内核的概念包括渲染引擎与JS引擎,目前习惯直接称渲染引擎为内核,JS引擎独立。 浏览器内核 渲染引擎 JavaScript引擎 最初状态 浏览器内核 渲染引擎 JavaScript引擎 目前状态 JavaScript引擎独立了 渲染引擎与JavaScript 引擎 渲染引擎:Rendering Engine,一般习惯将之称为“浏览器内核”,主要功能是解析HTML/CSS进 行渲染页面,渲染引擎决定了浏览器如何显示网页的内容以及页面的格式信息。 JavaScript 引擎:专门处理JavaScript脚本的虚拟机、解释器,用来解释执行js代码。在早期内 核也是包含js引擎的,而现在js引擎越来独立了,可以把它单独提出来。 了,可以把它单独提出来。 总结:渲染引擎(浏览器内核)处理html/css,JavaScript引擎处理JavaScript代码,有js引擎的 地方就能解析js代码 浏览器 渲染引擎(内核) 解析html/css JavaScript引擎 解析JavaScript代码 JavaScript和java什么关系 JavaScript 在刚诞生的时候,它的名字叫 “LiveScript”。但是因为当时0 码力 | 8 页 | 394.47 KB | 1 年前3
万亿级数据洪峰下的消息引擎Apache RocketMQ万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ 誓嘉 自我介绍 l花名:誓嘉 l真名:王小瑞 lvintagewang@apache.org l@阿里巴巴-中间件 lApache RocketMQ 创始人, PPMC Member,Committer lOpen-Messaging创始人 CONTENTS 01 02 03 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战0 码力 | 35 页 | 993.29 KB | 1 年前3
万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ 誓嘉 自我介绍 l花名:誓嘉 l真名:王小瑞 lvintagewang@apache.org l@阿里巴巴-中间件 lApache RocketMQ 创始人, PPMC Member,Committer lOpen-Messaging创始人 CONTENTS 01 02 03 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战0 码力 | 35 页 | 5.82 MB | 1 年前3
Rust在物理引擎研发中的应用 崔汉青第三届中国Rust开发者大会 Rust在物理引擎研发中的应用 崔汉青 Motphys CEO Motphys 驱动虚拟世界的全部运动 体验 应用 基础应用: 内容生成工具、 交易市场等 基础硬件: 5G/6G、 半导体、 VR/AR等 基础软件: 渲染引擎、 动作物理引擎等 静态表现力 动态表现力 渲染技术 动作物理技术 动作技术 Motion 物理技术 Physics 保证每个目标平台的极致性能 跨端确定性 – 保证所有目标平台计算结 果完全一致 具备分布式能力 – 通过横向扩展突破单 机物理算力的上限 Motphys 物理引擎的设计目标 Rust 的性能和 C/C++ 比肩,支持 SIMD 优 化,满足苛求性能的引擎研发需求; Rust 的零开销抽象甩掉了复杂设计的性能包袱 # 高性能 Rust 在不损耗性能的情况下,其优秀的语 法设计保证了语言的强大表达力:用更少 在语法层面极大程度保证了内存安全 和并发安全 语言内建的 async/await,还有优秀的 crates rayon(计算密集型并发支持)和 tokio(IO 密集型并发支持) 为什么选择 Rust Motphys 物理引擎架构 Broad Phase Narrow Phase Candidate Collision Pairs Manifold Build Collision Pairs Collision0 码力 | 22 页 | 1.18 MB | 1 年前3
云时代下多数据计算引擎的设计与实现rights reserved. OpenPie Confidential @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 云时代下多数据计算引擎的设计与实现 郭罡 CTO 拓数派(OpenPie) @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 关 于 拓 数 派 核心团队来自于各大厂名校,有丰富的数据库(Greenplum,DB2,ClickHouse等)研发 和产业经验. • 产品 πDataCS:多计算引擎,包括自研分布式数据库PieCloudDB,自研分布式向量数据库 等. • PieCloudDB 存储底座是各计算引擎的载体. • 已落地或者正在落地:IoT、金融、新能源、医疗等行业. @2024 OpenPie. All rights reserved reserved. OpenPie Confidential 云时代 数据计算 多数据模态支持 广泛的生态支持 “一份数据,多引擎计算”的述求 让数据流动起来 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential PieCloudDB 简介 一款云原生分布式 分析型数据库 • 元数据、用户数据、计算完全分离. • 用户数据(code0 码力 | 15 页 | 3.09 MB | 1 年前3
Apache ShardingSphere 中文文档 5.0.0-alpha. . 22 解析引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 路由引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 改写引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 执行引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 归并引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 目标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 3.10 测试引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 3.10.1 集成测试0 码力 | 301 页 | 3.44 MB | 1 年前3
Apache Doris 在美团外卖数仓中的应用实践来 的数据生产成本较高和查询效率偏低的问题,他们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案,实 现了低成本生产与高效查询的平衡。并以此分析不同业务场景下,基于Kylin的MOLAP模式与基于 Doris引擎的ROLAP模式的适用性问题。希望能对大家有所启发或者帮助。 本文侧重于以Doris引擎为“发动机”的数仓生产架构的改进与思考。在开源的大环境下,各种数据 引擎百花齐放,但由于业务的复杂 引擎百花齐放,但由于业务的复杂性与多样性,目前并没有哪个引擎能够适配所有业务场景,因 此希望通过我们的业务实践与思考为大家提供一些经验参考。美团外卖数仓技术团队致力于将数 据应用效率最大化,同时兼顾研发、生产与运维成本的最小化,建设持续进步的数仓能力,也欢 迎大家多给我们提出建议。 数仓交互层引擎的应用现状 目前,互联网业务规模变得越来越大,不论是业务生产系统还是日志系统,基本上都是基于Hado op/Spark分布式大数 在数据应用交互层面,由于时效性的要求,数据最终的展现查询还是需要通过DBMS(MySQL) 、MOLAP(Kylin)引擎来进行支撑。如下图所示: 如果想及时了 解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章,欢迎关注微信公共帐号:iteblog_hadoop 汇总数据的交互 业务团队日常经营分析最典型的场景就是各种维度下的自定义查询,面对如此灵活可变、所见即0 码力 | 8 页 | 429.42 KB | 1 年前3
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