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  • 2021-11-28
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下图可看出,血缘信息展示了一张表创建的上游依赖,一般用于统计表的影响范围。历史操作可以溯源到一段时间内,对于某张表的操作。能获取到操作的用户、客户端、平台、以及时间等信息。

在同步给平台失败的场景比较多。若是数据本身不具备同步的条件,例如缺少默写必须信息。或者不满足平台的约束条件,比如平台无此数据。那么只能返回原因,告诉用户处理后再试。

它有易于弹性扩展,支持可插拔连接的特点。业内的使用案例很多,包括FaceBook、AirBnb、美团等都有大规模的使用。我们看到这么多的SQL on Hadoop架构,它侧面地说明了这种架构比较实用且成熟。利用SQL on Hadoop架构,我们可以实现支持海量数据处理的需求。查询平台每日SQL总量在70万左右,DQL的总量在18万左右。AdHoc集群主要用于交互分析及机器查询,DQL平均耗时时间为300s;AdHoc在内部有Loacl任务及加速引擎应用,所以查询要求耗时较低。

利用SQL on Hadoop架构,我们可以实现支持海量数据处理的需求。查询平台每日SQL总量在70万左右,DQL的总量在18万左右。AdHoc集群主要用于交互分析及机器查询,DQL平均耗时时间为300s;AdHoc在内部有Loacl任务及加速引擎应用,所以查询要求耗时较低。ETL集群主要用于ETL处理以及报表的生成。DQL平均耗时时间为1000s,DQL P50耗时时间为100s,DQL P90耗时时间为4000s,除上述两大集群外,其它小的集群主要用于提供给单独的业务来使用。

业内的使用案例很多,包括 FaceBook、AirBnb、美团等都有大规模的使用。我们看到这么多的 SQL on Hadoop 架构,它侧面地说明了这种架构比较实用且成熟。查询平台每日 SQL 总量在 70 万左右,DQL 的总量在 18 万左右。ETL 集群主要用于 ETL 处理以及报表的生成。

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