部分企业的经营思路、经营行为有时会偏机会主义,比如:泡沫更大的PPT,疯狂迷信估值,重视资本而非技术,几乎很少考虑企业的长期价值和可持续发展。 面对如今这样需求瞬息万变的竞争环境,这样的企业往往只能随波... 用户了解信息的渠道也愈渐丰富。而与之倒挂的另一面,是咨询公司、汽车门户、4S店的数据,越来越难以精确的描绘出用户画像,也更难带来业务层面的推力。 市场陷入一种用户越来越懂车、车厂却越来越难懂用户的荒...
公司推出的一种用于大型分析表的高性能通用表格式实现方案。如上图所示,系统分成引擎层、表格式层、文件格式层、缓存加速层、对象存储层。图中可以看出,Iceberg 所处的层级和 Hudi,DeltaLake 等工具一样,都是表格式层:* 向上提供统一的操作 API* Iceberg 定义表元数据信息以及 API 接口,包括表字段信息、表文件组织形式、表索引信息、表统计信息以及上层查询引擎读取、表写入文件接口等,使得 Spark, Flink 等计算引擎能够...
公司推出的一种用于大型分析表的高性能通用表格式实现方案。如上图所示,系统分成引擎层、表格式层、文件格式层、缓存加速层、对象存储层。图中可以看出,Iceberg 所处的层级和 Hudi,DeltaLake 等工具一样,都是表格式层:- 向上提供统一的操作 API- Iceberg 定义表元数据信息以及 API 接口,包括表字段信息、表文件组织形式、表索引信息、表统计信息以及上层查询引擎读取、表写入文件接口等,使得 Spark, Flink 等计算引擎能...
部分企业的经营思路、经营行为有时会偏机会主义,比如:泡沫更大的PPT,疯狂迷信估值,重视资本而非技术,几乎很少考虑企业的长期价值和可持续发展。 面对如今这样需求瞬息万变的竞争环境,这样的企业往往只能... 用户了解信息的渠道也愈渐丰富。而与之倒挂的另一面,是咨询公司、汽车门户、4S店的数据,越来越难以精确的描绘出用户画像,也更难带来业务层面的推力。 **市场陷入一种用户越来越懂车、车厂却越来越难懂用...
毕竟不是每一套系统都达到了超复杂的标准,但是提前关注这些问题并做好预案也非常重要。作为企业的软件架构师或是技术负责人,我们应当始终用发展的眼光看问题,软件行业的发展变化非常巨大,如果企业当下的架构无法适... 今日头条这些综合信息服务场景中,非全局数据非常少,那些看似本地的数据如用户名、用户的粉丝数、近期的点赞列表,其实也是全局数据。最后一个方面,SET 化需要冗余,需要备份成本,大体量的公司不一定能够支撑。**第...
标准化等。数据在进行处理之后会分发到各个下游应用,包括实时消费、离线数仓、UBA(即用户行为分析)、推荐系统、A/B 测试等。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tldd... 字节的埋点治理机制在公司内取得的效果与收益也是比较大的: ******●******目前埋点治理已经应用到内部绝大多数的业务线;********●********通过无用埋点下线机制,节省了大量的成本;**********●...
安全等全套数据中台建设,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。> > > > > 本篇文章主要围绕火山引擎DataLeap一站式数据治理实践展开分享, **从数据治理思路、平台建设以及能力... 计算任务报警等;+ 其次,系统将上述消息汇总,并展示在治理平台中。数据开发人员通过治理平台进行消息检索、问题归因,并完成根因打标,把问题具体定位到组件、平台等颗粒度;+ 再次,通过公司组织方式找到组件侧对接人...
Shared-nothing 的计算层和 Shared-everything 的存储层,可以性能损耗很小的情况下,实现存储层与计算层的分离,独立按需扩缩容。**资源隔离,读写分离:**对硬件资源进行灵活切割分配,按需扩缩容。资源有效隔离,读写分开资源管理,任务之间互不影响,杜绝了大查询打满所有资源拖垮集群的现象。**丰富功能:**ByteHouse 提供客户丰富的企业级能力,如:兼容 ANSI-SQL 2011 标准、支持多租户、库表资产管理、基于角色的权限管理以及...
解密和哈希脱敏等安全策略。通过轻量级的可视化配置,可对原始数据中的敏感字段进行处理,降低数据敏感度并减少安全隐私风险。此外,安全策略还能与数据地图联动,标签化展示内容合法性,为信息安全提供强力保障。 **应用场景** - 隐私信息保密:业务负责人为避免用户隐私信息泄露风险,使用加密防止敏感信息以明文形式存储,使用方必须使用解密的密钥才能读取和使用敏感内容。 - 销售信息传递:根据...
以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。## 数据湖仓开源趋势### 趋势一:数据架构向 LakeHouse 方向发展什么是 LakeHouse? LakeHouse 简言之是就是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一... 这些上层建筑可以是商业公司提供的,但我们还是期望能有一些来自社区。能提升用户体验,解决维护问题,这是我们最终期望的形态。### 趋势二:计算向精细化内存管理和高效执行方向发展,榨干硬件性能数据湖的本质是起...
多表关联查询、可用性提升、资源隔离等多方面介绍字节跳动基于ClickHouse的能力增强实践。**> > > > ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2a3d360... 在开始执行之后则是利用查询现有的memory\_tracker在下一轮判断之前矫正预估值。此软性的内存限制不同于原生ClickHouse的硬性内存限制,并不会杀死已经在执行的查询,而是用于控制新查询的可执行判断,因此可以配合...
这些上层建筑由商业公司提供,但除此之外也期望能来来自社区。**趋势二:计算向精细化内存管理和高效执行方向发展**数据湖的本质是起 task ,然后做计算。当引擎逐渐完善之后,对于性能需求逐步上升,不可避免地要朝精细化的内存管理以及高效执行方向发展。目前,社区出现了两个趋势: **Native 化和向量化(Vectorized)** 。### **第一,Native 化。**Native 化有两个典型的代表。* Spark:去年官宣的 Photon 项目...
安全等全套数据中台建设,提升数据研发效率、降低管理成本。搭配 EMR/LAS 大数据存储计算引擎,加速企业数据中台及湖仓一体平台建设,为企业数字化转型提供数据支撑。> > **火山引擎** **云原生** **数据仓库ByteHo... **数据安全:** 支持 EMR StarRocks 库表权限申请、授权管理等操作。 - **数据质量:** 支持EMR引擎下双数据源校验支持 Hive类型,验证任意两种数据源类比一致性 - **数据地图** **:** 支持 EMR ...