03 优化效果 通过对 MemTable 的优化,面对不同的导入场景,Stream Load 的吞吐量均有不同幅度的提升(详细对比数据可见下文)。这项优化不仅适用于Stream Load ,还对 Apache Doris 支持的其他导入方式同样有效,例如 Insert Into、Broker Load、S3 Load 等,均在不同程度提升了导入的效率及性能。 单副本导入 01 原理...
通过对 MemTable 的优化,面对不同的导入场景,Stream Load 的吞吐量均有不同幅度的提升(详细对比数据可见下文)。这项优化不仅适用于Stream Load ,还对 Apache Doris 支持的其他导入方式同样有效,例如 Insert Into、Broker Load、S3 Load 等,均在不同程度提升了导入的效率及性能。 单副本导入 01 原理和实现 在过去...
由于业务程序是同步调用 Stream Load 的,这意味着 Stream Load 的响应速度直接影响着整体的数据处理效率。因此,如果能够有效降低单个 Stream Load 的响应时间,那么整个系统的吞吐能力将得到显著提升。 在与Apache Doris 社区同学交流之后,了解到针对日志和时序场景,Doris 推出了两个重要的导入性能优化: 单副本导入:先写...
通过对 MemTable 的优化,面对不同的导入场景,Stream Load 的吞吐量均有不同幅度的提升(详细对比数据可见下文)。这项优化不仅适用于Stream Load ,还对 Apache Doris 支持的其他导入方式同样有效,例如 Insert Into、Broker Load、S3 Load 等,均在不同程度提升了导入的效率及性能。 单副本导入 01 原理和实现 在过去...
另外,在大批量 Stream Load 导入的过程中容易遇到 -235 的问题,因为我们加入了 Stream Load 写入保护机制,具体为: 拥塞避免:当 Stream Load 写入数据返回 -235 异常时,写入线程进行休眠,初次休眠时间为 1 秒(后续每次休眠时间是上次休眠时间的 2 倍),等待休眠时间结束后再次重试写入,如果仍然失败则继续休眠,直至...
啊哈?慢这么多吗? 那我肯定得瞅一瞅了。 于是对用户case进行了复现,发现用户测试的是代码库里ClickBench的stream load,80个G左右的数据,向量化导入耗时得接近1200s,而非向量化导入耗时为1400s。 ClickBench是典型的大宽表的场景,并且为Duplicate Key的模型,原则上能充分发挥向量化导入的优势。所以看起来一定是有些问...
Executor BE节点上的TxnManager负责当前BE上Tablet级别数据导入的事务管理,DeltaWriter初始化时,会执行Prepare Transaction将对应Tablet在本次Stream Load任务中的数据写入事务添加到TxnManager中进行管理;数据写入Tablet完成并关闭DeltaWriter时,会执行Commit Transaction将数据导入生成的新的Rowset添加到TxnManager中进行管理。注...
于是对用户case进行了复现,发现用户测试的是代码库里ClickBench的stream load,80个G左右的数据,向量化导入耗时得接近1200s,而非向量化导入耗时为1400s。 ClickBench是典型的大宽表的场景,并且为Duplicate Key的模型,原则上能充分发挥向量化导入的优势。所以看起来一定是有些问题的,需要按图索骥的来定位热点: ...
于是对用户case进行了复现,发现用户测试的是代码库里ClickBench的stream load,80个G左右的数据,向量化导入耗时得接近1200s,而非向量化导入耗时为1400s。 ClickBench是典型的大宽表的场景,并且为Duplicate Key的模型,原则上能充分发挥向量化导入的优势。所以看起来一定是有些问题的,需要按图索骥的来定位热点: ...