只有 Broker 组件负责所有的读写操作。在 Kafka 集群中,一个 Broker 节点会被选举为控制器(Controller)监管集群的状态,并负责处理相关问题,例如所有 Broker 的健康状态和主从切换等。同时 Broker 还要承担协调者(C... 扩容过程包括拷贝数据和切换 Leader 节点。这个过程既慢又有大量的 IO 开销,因而在面对突发流量高峰时,无法通过扩容来解决线上问题。4. 缩容操作包括拷贝数据、切换 Leader 节点以及关闭机器。这个过程也相对比较...
可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统一修数。# 选型2019 年末,在决定要支持 Notebook 任务的时候,我们调研了许多 Notebook 的实现,包括 Jupyter、Polynote、Zeppelin、Deepnote 等... 就有了在物理机集群上统一部署的 Jupyter(基于多用户方案 JupyterHub),供内部的用户使用。考虑到用户习惯和其强大的生态,Jupyter 最终成为了我们的选择。![1.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1f...
有些应用使用的是异步采集的方案,RPC框架把每个接口的请求耗时、返回码输出到日志中,然后由采集Agent从日志文件中异步采集数据上报。下面是一个消息推送接口的耗时监控采集样例,从日志文件中收集每次接口的耗时数... 尝试解决,大部分都提供了定时调度执行的产品能力,但是这个定时执行能力是否敢在生产环境中真正大规模使用起来是存疑的。原因一方面是故障注入是个高危动作,没有足够的前置准入等检查操作,就**没有足够的安全感**...
降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑。本文主要详细讲述DataLeap 中的 Notebook ,包括前期选型、技术路线、架构升级、调度方案、以及未来工作等五部分重点内容,带你详细了解Noteb... 可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统一修数。# 选型2019 年末,在决定要支持 Notebook 任务的时候,我们调研了许多 Notebook 的实现,包括 Jupyter、Polynote、Zeppelin、Deepnote 等...
每一个 Fetch-Failure 都可能意味着一定时间的超时等待和计算资源空跑,同时还可能意味着触发 Stage 重算,甚至作业的失败。所以,解决这个问题对于提升 Spark 的资源利用率和稳定性都具有重要意义。## 问题总结综上所述,ESS 在字节跳动业务场景下面临如下问题:- Chunk Size 过小导致磁盘产生大量随机 IO,降低磁盘的吞吐,引发 Chunk Fetch 请求的堆积、超时甚至引发 Stage Retry; - 磁盘 IOPS 无法在操作系统层面进行隔...
异步执行等问题。本文将从表服务管理角度,详细解读字节跳动基于Apache Hudi的优化方案和最佳实践。***关注字节跳动数据平台公众号,回复【0222】获得此次分享PPT。***![picture.image](https://p3-volc-community... Hudi 表由 timeline 和 file group 两大项构成。Timeline 由一个个 commit 构成,一次写入过程对应时间线中的一个 commit,记录本次操作修改的文件。相较于传统数仓,Hudi 要求每条记录必须有唯一的主键,并且同分区...
异步执行等问题。本文将从表服务管理角度,详细解读字节跳动基于> Apache Hudi> 的优化方案和最佳实践。 ***关注字节跳动数据平台公众号,回复【0222】获得此次分享PPT。*** > > > > > ![pictur... Hudi 表由 timeline 和 file group 两大项构成。Timeline 由一个个 commit 构成,一次写入过程对应时间线中的一个 commit,记录本次操作修改的文件。相较于传统数仓,Hudi 要求每条记录必须有唯一的主键,并且同分...
主要介绍了字节跳动流量平台的埋点内容解决方案和埋点链路解决方案,揭秘了流量平台如何支撑起字节跳动万亿+的实时数据处理。作者|Cody,火山引擎流量平台技术负责人首先我们定义一下埋点是什么?埋点主要是描述用户在 APP 内触发的一系列行为,包括点击、侧滑等。基于这些行为,我们可以进行行为分析、个性化推荐、精准营销等很多事情。埋点主要描述的是哪些数据?- Who:谁操作的数据- When:什么时候操作的数据- Where:...
根据信源分类和信道建模特征来整体调整信道策略。 信源 信源分类重要的是信源的分级,我们把信源用可靠性、实时性两个维度进行拆分。整体上需要传输的信息可以分为如下几类:信源分级 以音频内容为例,高频信号与低频... 分布式房间:火山引擎的解决方案是使用分布式房间。同时,将用户进行分类,例如有一些用户是观众,他的信息没有必要扩散给其他人,所以我们把信令进行了拆分,在全球做了多个信令中心,可以下沉到离用户最近的边缘节点;...
> 字节跳动数据湖团队在实时数仓构建宽表的业务场景中,探索实践出的一种基于 Hudi Payload 的合并机制提出的全新解决方案。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/... 方案介绍 ## **3.1 基本概念**首先简单介绍下本方案依赖 Hudi 的一些核心概念: **Hudi** **MetaStore:** 是一个中心化的数据湖元数据管理系统。它基于 Timeline 乐观锁实现并发写控制,可以支持列级别的...
> 字节跳动数据湖团队在实时数仓构建宽表的业务场景中,探索实践出的一种基于 Hudi Payload 的合并机制提出的全新解决方案。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/... 方案介绍 ## **2.1 基本概念**首先简单介绍下本方案依赖 Hudi 的一些核心概念: **Hudi** **MetaStore:** 是一个中心化的数据湖元数据管理系统。它基于 Timeline 乐观锁实现并发写控制,可以支持列级别的...
> > > 字节跳动数据湖团队在实时数仓构建宽表的业务场景中,探索实践出的一种基于 Hudi Payload 的合并机制提出的全新解决方案。> > > > ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com... 单介绍下本方案依赖 Hudi 的一些核心概念: **Hudi MetaStore:** 是一个中心化的数据湖元数据管理系统。它基于 Timeline 乐观锁实现并发写控制,可以支持列级别的冲突检查。这在 Hudi 多流拼接方案中能够实现...
可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统一修数。# 选型2019 年末,在决定要支持 Notebook 任务的时候,我们调研了许多 Notebook 的实现,包括 Jupyter、Polynote、Zeppelin、Deepnote 等... 就有了在物理机集群上统一部署的 Jupyter(基于多用户方案 JupyterHub),供内部的用户使用。考虑到用户习惯和其强大的生态,Jupyter 最终成为了我们的选择。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-...