1.源码解析Spark中的码分Parquet高性能向量化读
2.Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程
3.大数据架构系列:如何理解湖仓一体?
4.10分钟带你全面了解StarRocks！

源码解析Spark中的码分Parquet高性能向量化读

       在Spark中，Parquet的码分高性能向量化读取是自2.0版本开始引入的特性。它与传统的码分逐行读取和解码不同，采用列式批处理方式，码分显著提升了列解码的码分信创源码速度，据Databricks测试，码分速度比非向量化版本快了9倍。码分本文将深入解析Spark的码分源码，揭示其如何支持向量化Parquet文件读取。码分

       Spark的码分向量化读取主要依赖于ColumnBatch和ColumnVector数据结构。ColumnBatch是码分每次读取返回的批量数据容器，其中包含一个ColumnVectors数组，码分每个ColumnVector负责存储一批数据中某一列的码分所有值。这种设计使得数据可以按列进行高效访问，码分同时也提供按行的视图，通过InternalRow对象逐行处理。

       在读取过程中，Spark通过VectorizedParquetRecordReader、VectorizedColumnReader和VectorizedValuesReader三个组件协同工作。VectorizedParquetRecordReader负责启动批量读取，它根据指定的批次大小和内存模式创建实例。VectorizedColumnReader和VectorizedValuesReader则负责实际的列值读取，根据列的类型和编码进行相应的解码处理。

       值得注意的是，Spark在数据加载时会重复使用ColumnBatch和ColumnVector实例，以减少内存占用，视频行为分析 源码优化计算效率。ColumnVector支持堆内存和堆外内存，以适应不同的存储需求。通过这些优化，向量化读取在处理大型数据集时表现出色，尤其是在性能上。

       然而，尽管Spark的向量化读取已经非常高效，Iceberg中的Parquet向量化读取可能更快，这可能涉及到Iceberg对Parquet文件的特定优化，或者其在数据处理流程中的其他改进，但具体原因需要进一步深入分析才能揭示。

Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0..2+iceberg踩坑过程

       在集成Hadoop 3.3.5、Hive 4、Tez 0..2以及Iceberg 1.3的过程中，我们面对了诸多挑战，并在多方寻找资料与测试后成功完成集成。以下为集成步骤的详细说明。

       首先，确保Hadoop版本为3.3.5，这是Hive运行的前置需求。紧接着，安装Tez作为计算引擎。由于Tez 0..2的依赖版本为3.3.1，与当前的Hadoop版本不符，因此，qt 人脸识别源码我们需手动编译Tez以避免执行SELECT操作时出现的错误。编译前，下载官方发布的Tez源码（release-0..2），并解压以获取编译所需文件。编译过程中，注意更新pom.xml文件中的Hadoop版本号至3.3.5，同时配置protoc.path为解压后的protoc.exe路径，并添加Maven仓库源。确保只编译tez-0..2-minimal.tar.gz，避免不必要的编译耗时。完成后，将编译好的文件上传至HDFS，并在主节点hadoop配置目录下新增tez-site.xml，同步配置至所有节点后重启集群。

       Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL查询和数据分析能力，新版本Hive 4集成了Iceberg 1.3，无需额外配置。本次集成步骤包括下载、解压、配置环境变量及初始化元数据。下载最新的Hive 4.0.0-beta-1版本，解压并配置环境变量，删除指定jar文件以避免提示错误。修改配置文件以设置Hive环境变量，并确保连接信息正确。app分流系统源码初始化Hive元数据后，可以使用hive执行文件启动Hive服务。编写hive_management.sh脚本以实现Hive服务的管理。

       通过beeline命令进行连接，执行创建数据库和表的SQL语句，使用Hive进行数据插入和查询。值得注意的是，Hive 4.0.0-beta-1已集成Iceberg 1.3，因此无需额外加载jar包，只需将计算引擎设置为Tez。若需更新Iceberg版本，需下载Hive源码，修改依赖并编译特定包。

       为了创建Iceberg分区表，使用熟悉的Hive命令语法，例如创建分区表时使用STORED BY ICEBERG。分区规范的语法也与Spark相似，可在HMS中获取Iceberg分区详细信息，并执行相应的数据转换操作。参考文档提供了从安装至配置的详细指导，确保了集成过程的顺利进行。

大数据架构系列:如何理解湖仓一体?

       在年，腾讯的A/B Test团队启动了海外商业化版本ABetterChoice的建设。ABetterChoice是一款全新的SaaS产品，它将腾讯内部积累的优秀实验能力进行抽象，并基于海外合规、微站源码php多云环境适配等复杂要求，进行改造，以满足海外用户需求的先进实验产品。ABetterChoice通过StarRocks实现了计算引擎的统一，使实验计算层规范化，计算SQL统一化，提升了整体应用服务的可复用性。它已接入包括王者荣耀海外版、PUBG Mobile、Ubisoft全境封锁等业务。ABetterChoice官网为ABetterChoice.ai。

       A/B Test的介绍和应用案例。A/B测试源自生物医学中的双盲测试，能够运用在互联网领域，为战略决策、产品迭代、新策略验证提供科学依据。以游戏生态为例，实验能够深度挖掘不同玩家圈层的特征和诉求，进行游戏产品的改造与优化，提升玩家口碑和核心运营指标。

       关于腾讯的A/B Test。在年，腾讯PCG大数据平台部科学实验团队基于内部沉淀的A/B Test平台启动了ABetterChoice的建设，作为一款能够赋能业务增长的数据产品，开始进行海外版本的改造筹备工作，提供一套对齐海外竞品、突出腾讯A/B特性的优秀SaaS产品。ABetterChoice已接入王者荣耀海外版、PUBG Mobile、Ubisoft全境封锁等业务。

       出海原因和用户诉求。在腾讯游戏出海以及海外二方工作室快速发展的背景下，A/B实验平台作为一款增长数据产品，开始进行海外版本改造，提供一套支持海外数据合规、多云环境的通用化数据底座，满足不同业务背景和诉求。

       架构现状与问题。腾讯A/B Test架构采用Kappa架构，支持数据流批上报和多维分析，使用StarRocks的存算一体模式，但在多表Join计算场景下资源耗费大，集群本地存储使用SSD，随着业务数据生命周期延长成本增加，且与腾讯云深度绑定，不支持海外二方工作室的数据需求。

       实验架构改造。实验数据入湖，架构改造基于主流公有云，采用湖仓一体、存算分离架构，选用StarRocks作为OLAP引擎，满足数据合规和多租户接入。在腾讯云引入TBDS，海外公有云引入Databricks，提供数据入湖通道。湖上建仓，需要通用的OLAP引擎支持湖仓一体生态，同时具备本地存储+计算能力。StarRocks在3.1版本后支持Delta Lake和Iceberg，实现高性能查询和真正的湖仓融合。

       数据冷热分离。在实验场景中，不同用户对数据存储周期不同，StarRocks会将最近天数据存储在本地SSD，超过天的数据自动降冷至对象存储，通过数据湖调度维护表Meta信息和状态。冷热数据分区查询，采用BE+CN混合查询模式，调整执行计划，减少数据交换过程，提升查询性能。

       多租户隔离。A/B实验是典型的多租户场景，针对不同业务的计算资源需求和数据合规要求，设计一套集查询引擎、数据湖和对象存储的多租户隔离方案。查询引擎层实现平等资源下发，数据湖层通过Databricks Unity Catalog屏蔽权限，对象存储层实现地域隔离和用户权限管控。

       总结与展望。基于StarRocks的ABetterChoice在公有云实现落地，已完成接入验证工作。未来计划深化StarRocks在多维即席查询的性能优化、湖仓一体架构的定制化改造，形成一套立足海外场景的基于StarRocks的湖仓一体生态建设经验。更多信息关注StarRocks公众号和源码GitHub，欢迎交流。

分钟带你全面了解StarRocks！

       StarRocks，一款极速统一的Lakehouse产品，提供水平在线扩缩容、金融级高可用、MySQL 5.7协议兼容和全面向量化引擎等关键特性。它致力于为用户提供在全场景OLAP业务上的统一解决方案，适用于对性能、实时性、并发能力和灵活性要求高的各类应用。

       面对OLAP数仓挑战，企业通常采用不同的数据库处理不同业务，如Hive用于定时报表，Druid缓解高峰查询压力，ClickHouse支持宽表查询，Elasticsearch用于全文检索，Presto处理多表关联。虽然堆叠多种技术栈能解决问题，但同时也增加了开发与运维成本。StarRocks旨在解决这一痛点，提供统一OLAP数据库，简化大数据生态中分析层构建。

       StarRocks在大数据生态中的定位清晰：从Oceanbase等事务性数据库导入业务数据，通过CloudCanal等工具写入，使用Flink或Spark完成ETL工作，借助物化视图实时建模，打造湖仓一体架构。数据在StarRocks中服务于报表、实时指标监控、智能分析、客圈圈选、自助BI等多种业务，重构企业数据基础设施。

       StarRocks的架构分为FrontEnd和BackEnd两层，FrontEnd负责元数据管理和查询规划调度，BackEnd负责数据存储和SQL计算。向量化引擎极大提升查询性能，CBO基于代价的优化器简化SQL优化过程，多种分布式Join方式支持实时查询。StarRocks支持高并发查询，通过两级分区管理优化数据访问。

       StarRocks提供多种灵活的数据建模方式，包括智能物化视图功能，支持实时数据摄入、更新和分析能力。在湖仓能力方面，StarRocks与Iceberg协同工作，支持数据湖分析，实现数据存储、组织和维护的自由流动。

       在性能测试中，StarRocks在单表SSB基准测试中与ClickHouse进行了对比，展现出显著的优势。在多表关联测试中，StarRocks与Trino进行了性能对比，进一步验证了其在多表关联查询上的强大能力。

       社区与支持是StarRocks成功的关键，其活跃的开源社区和丰富的资源为用户提供全面的支持。感兴趣者可研究StarRocks源码，参与社区活动，或在GitHub上提出需求和建议。通过与全球开发者交流，共同推动StarRocks的发展。