Big Data
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Apache Polaris 从入门到精通
Iceberg Rest Catalog 在介绍 Polaris 之前,先介绍下 Iceberg 的 Rest catalog。 Iceberg 支持众多 catalog,比如 H…
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ORC vs Parquet,孰强孰弱?
本文深入探讨了 ORC 和 Parquet 这两种主流数据湖文件格式的异同。从文件结构、类型系统、NULL处理到复杂类型存储,文章全面比较了两种格式的设计理念和实现细节。特别关注了统计信息的存储、随机 IO 性能、Footer 大小以及 Schema Evolution 支持等关键方面。虽然Parquet 在当前市场占据优势,但文章指出两种格式各有千秋,选择应基于具体使用场景。通过这篇深度分析,读者可以更好地理解这两种格式的优缺点,为数据湖存储方案的选择提供有价值的参考。
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Apache ORC 加密解析
Apache ORC 支持对列进行加密,且会对该列的统计信息一起加密。同时加密后的文件,即使 reader 没有正确的 master key 也能够正常的查看,只不过看到的都是错误…
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RLE 编码在 Apache ORC 中的实现
介绍 Apache ORC 中 RLE v1 和 RLE v2 的具体算法实现。
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浅谈 Apache ORC 之 Decimal 存储
Decimal 在 Apache ORC 存储主要是依赖 zigzag 编码,zigzag 编码能有效的压缩绝对值小的数字。
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浅谈 HDFS 慢节点的解决方案
在优化 HDFS 查询性能时,慢节点问题会显著影响 SQL 的查询效率。本文浅谈了目前解决 HDFS 慢节点的几种思路。
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Spark-SQL 有用的 SQL
我发现自己每次用 Spark 造 Iceberg 表都要耗费老大的劲,官方文档总是没有一个现成的 Demo,网上也搜索不到,全靠自己琢磨。故在这里记录一下,顺带帮助一下可能需要的人…
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HDFS Hedged Read 的利弊分析
HDFS Hedged read 是一种优化 HDFS 客户端读取文件性能的方法。它会在存在慢节点的情况下,通过申请多个内存来提高读取性能。但是,由于 Hedged read 会频繁申请内存,可能会导致内存消耗过大,从而影响系统性能。因此,HDFS 并没有默认开启 Hedged read 功能。在使用 Hedged read 时,需要注意内存消耗的问题,以避免对系统性能造成负面影响。
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Trino / StarRocks 阿里云 EMR Kerberos 认证指南
Kerberos 是最为头疼的鉴权配置,但是 Hadoop 全家桶绕不开,只能硬着头皮干了。本文以 Trino 和 StarRocks 为例,讲述如何在非 EMR 的节点上,通过一…
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HTrace 与 Zipkin 简单教程
最近阅读 HDFS 的源码,看到在 DFSClient 中很多地方用到了 HTrace 这款框架,所以特意学习下。 HTrace 是一款由 Cloudera 开发的分布式追踪框架,…