导读RisingWave是来自RisingWave Labs公司的一款开源的分布式SQL流数据库(Streaming Database)。它以SQL为接口,允许用户定义表、物化视图(materialized view)等,从而快速地构建流计算任务。本文将介绍RisingWave在流计算方面的一些思考和设计,希望为大家的基础选型或者系统演进提供帮助。 全文目录: 1. 什么是Streaming Data...
关于RisingWave 流处理技术在过去的 20 年里经历了从学术概念到商业应用的演变。流处理系统从无到有,我们见证了从第一代数据流管理系统如 IBM System S、Oracle CQL、Esper 等,到第二代基于 MapReduce 思想发展出的分布式流计算平台,如 Apache Spark Streaming、Apache Flink 等,再到如今的第三代云原生流处理系统...
RisingWave 在此前的 1.1 版本中加入了对窗口函数的支持。在 RisingWave 的窗口函数实现中,我们把实施窗口函数计算的算子称为 OverWindow 算子,本文将尝试解析其设计与实现。 基本例子 首先用两个简单的例子展示窗口函数的基本用法,完整的语法说明请参考RisingWave 用户文档[2]。 例1 下面的例子会持续计算每次股票...
RisingWave 通过其创新的方法在流处理市场中脱颖而出,这种方法源于独特的核心设计原则组合。通过这些原则,RisingWave 为用户提供了明显的价值,使其区别于竞争对手,并在数据处理领域提供了独特的优势。 RisingWave 的核心原则组合 RisingWave 的核心差异点 RisingWave 将所有事件数据处理和服务集合在一个系统 大多数具有...
通过综合利用 NATS JetStream、RisingWave 和 Superset,可以构建一个强大的解决方案,用于开发可靠且可扩展的实时物联网应用。 RisingWave 是什么? RisingWave是与 PostgreSQL 兼容的流数据库,具有成本效益、可扩展性和真正的云原生架构。它允许用户使用 SQL 从流数据中获取实时见解,易于设置、使用和操作。
RisingWave 是一个分布式系统,能够大规模并行处理数据。RisingWave 流处理引擎能够充分利用多节点和多核的计算资源,同时生成的执行计划尽可能避免单点计算,将计算分布或下推在多个节点上,减少系统中潜在的单点瓶颈。 灵活弹性的云原生调度 RisingWave 作为云原生流数据库,在并行处理的基础上支持了动态扩缩容的能力。由于...
RisingWave 的内存控制机制大致如下: RisingWave 计算和监控每个组件的内存使用情况。 RisingWave 保留总内存的 20% (即保留内存)作为缓冲。在输入数据突然增加时,RisingWave 有足够的时间调整其内存使用情况。 RisingWave 定期检查当前内存使用情况与总内存的其余 80%(即可用内存)之间的关系,并决定是否释放数据。如果...
Pycharm客户端中,由于兼容性问题,有时候一条 risingwave sql 语句会自动被从中间拆开提交执行,从而导致报错,此时可以尝试删除自动分段处的空格再重试,如果还是不行的话,再切换命令行下psql客户端执行。 python连接 import psycopg2 conn = psycopg2.connect(host='localhost', port=4566, user='root', database='...
在前两篇文章中,我们了解到 RisingWave 流引擎是从原关系表中的变更流进行增量计算得到目标关系表的变更流。在这样的模型下,由于输入的变更流是无界的,流计算引擎可以选择截取到任意部分进行处理,输出变更流也可以包含物化的中间结果。例如,对下面的例子。 CREATE TABLE Votes(user_id int, story_id int); CREATE...
1. RisingWave 的关键概念 1.1 集群 一组相互连接的节点和服务,作为运行 RisingWave 实例的单一系统。 1.2 Compute 节点 RisingWave 中的 Compute 节点负责从上游系统获取数据、解析和运行 SQL 查询,并将数据传送到下游系统。 1.3 Compactor 节点 Compactor 节点负责处理数据存储和从对象存储中检索数据,还可进行数据压...