apache配置主域名
社区干货
ByteHouse+Apache Airflow:高效简化数据管理流程
> Apache Airflow 与 ByteHouse 相结合,为管理和执行数据流程提供了强大而高效的解决方案。本文突出了使用 Apache Airflow 与 ByteHouse 的主要优势和特点,展示如何简化数据工作流程并推动业务成功。### 主要优势... 他们可以配置 Airflow 在每天的特定时间触发数据加载过程,或者当新的数据文件添加到指定的 AWS S3 存储桶时触发。当触发事件发生时,Airflow 通过从 AWS S3 中检索相关数据文件来启动数据加载过程。它使用适当的凭据...
深度剖析 Apache EventMesh 云原生分布式事件驱动架构 |社区征文
本文会从以下几个方面来剖析 Apache EventMesh 云原生分布式事件驱动架构: - 什么是 EventMesh - 云原生生态下的事件驱动架构模型 - EventMesh 架构 - EventMesh 的相关特性以及应用场景 - 总结回顾 - 未来... 其实都是可以配置这种 WebHook 的,其实就是类似这种旁路消息的通知机制,有任何的变动,都会推送过来。对于通知服务来讲,它并不关注推送的目标是谁,并且也不关注我产生的事件你是如何使用的或者被谁使用,它只关注产生...
Pulsar 在云原生消息引擎领域为何如此流行?| 社区征文
主题的多种订阅模式(独占、共享和故障转移)。 - 通过 Apache BookKeeper 提供的持久化消息存储机制保证消息传递 。 - 由轻量级的 serverless 计算框架 Pulsar Functions 实现流原生的数据处理。 - 基于 Puls... 可以通过以下方式配置消息的最大大小。 - broker.conf ```bash # The max size of a message (in bytes). maxMessageSize=5242880 ``` - bookkeeper.conf ```bash # The max size of the netty frame (in...
干货 I 字节跳动基于 Apache Hudi 的数据湖实战解析
Apache Hudi在实时场景中广泛使用。但在应用过程中也存在同步执行、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... 会根据配置来判断一下是否需要进行 Table Service,比如之前提到的 Compaction 和 Clean,会依次把这些需要执行的 Table Service 都执行一遍,之后继续下一次的写入过程。这种方式结构是最简单的,但也会带来一些问题,...
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干货 I 字节跳动基于 Apache Hudi 的数据湖实战解析
Apache Hudi在实时场景中广泛使用。但在应用过程中也存在同步执行、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... 会根据配置来判断一下是否需要进行 Table Service,比如之前提到的 Compaction 和 Clean,会依次把这些需要执行的 Table Service 都执行一遍,之后继续下一次的写入过程。这种方式结构是最简单的,但也会带来一些问题,...
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
近年来,基于云原生架构的新一代消息队列和流处理引擎 Apache Pulsar 在大数据领域发挥着愈发重要的作用,其应用场景和客户案例也在不断地丰富与扩充。火山引擎是字节跳动的企业服务品牌,主要面向 To B 业务场景。... 以上是用户搭建大数据体系的一条完整的数据链路。在这条数据链路上的各个环节都有火山引擎数据中台的产品来对接。火山引擎 EMR 产品在数据中台整个的产品体系全景图中,处于基座的位置(如上图中黄色框所示),对于用户...
干货 I 字节跳动基于 Apache Hudi 的数据湖实战解析
Apache HUDI 作为数据湖框架的一种开源实现,提供了事务、高效的更新和删除、高级索引、 流式集成、小文件合并、log文件合并优化和并发支持等多种能力,支持实时消费增量数据、离线批量更新数据,并且可通过 Spark、F... 会根据配置来判断一下是否需要进行 Table Service,比如之前提到的 Compaction 和 Clean,会依次把这些需要执行的 Table Service 都执行一遍,之后继续下一次的写入过程。这种方式结构是最简单的,但也会带来一些问题,...
干货|字节跳动基于Apache Atlas的近实时消息同步能力优化
字节数据中台DataLeap的Data Catalog系统基于Apache Atlas搭建,其中Atlas通过Kafka获取外部系统的元数据变更消息。在开源版本中,每台服务器支持的Kafka Consumer数量有限,在每日百万级消息体量下,经常有长延时等问... 根据配置拉起一定规模的线程,并在服务关闭时确保每个Thread安全退出或者超时停止。整体有效Thread的上限与Topic的Partition的总数有关。* Processor Pool:负责管理Message Processor Thread的生命周期,当服务启...
干货丨字节跳动基于 Apache Hudi 的湖仓一体方案及应用实践
本文对目前主流数仓架构及数据湖方案的不足之处进行分析,介绍了字节内部基于实时/离线数据存储问题提出的的湖仓一体方案的设计思路,并分享该方案在实际业务场景中的应用情况。最后还会为大家分享 LAS 团队对湖仓... Session Manager 负责维护客户端的会话和配置信息,比如读写的 Offset 信息;DataService 提供数据读写 RPC 接口,提供列裁剪、谓词下推查询接口;Transaction Manager 提PreCommit 信息,如插入行数、Block 节点信息、...
字节跳动基于Apache Atlas的近实时消息同步能力优化 | 社区征文
文 | **洪剑**、**大滨** 来自字节跳动数据平台开发套件团队# 背景## 动机字节数据中台DataLeap的Data Catalog系统基于Apache Atlas搭建,其中Atlas通过Kafka获取外部系统的元数据变更消息。在开源版本中,每台... 根据配置拉起一定规模的线程,并在服务关闭时确保每个Thread安全退出或者超时停止。整体有效Thread的上限与Topic的Partition的总数有关。- Processor Pool:负责管理Message Processor Thread的生命周期,当服务启...
基于 Apache Calcite 的多引擎指标管理最佳实践|CommunityOverCode Asia 2023
文章介绍了基于 Apache Calcite 的多引擎指标管理的技术原理与最佳实践,包括 **指标管理的常见方式、指标管理的最佳实践、指标管理的实现原理以及指标管理在字节跳动未来的一些规划** ,重点阐述了指标管理在业内常... 未来会考虑将虚拟列的鉴权配置成表 onwer 来控制。如果想要开启虚拟列的独立鉴权就可以开启;如果不想开启,虚拟列就仍然使用原先列的权限。三是 **允许 SQL Define Function 的重载** 。前文强调了当下我们不允...
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
基于云原生架构的新一代消息队列和流处理引擎 Apache Pulsar 在大数据领域发挥着愈发重要的作用,其应用场景和客户案例也在不断地丰富与扩充。 火山引擎是字节跳动的企业服务品牌,主要面向 To B 业务场景。火... 以上是用户搭建大数据体系的一条完整的数据链路。在这条数据链路上的各个环节都有火山引擎数据中台的产品来对接。火山引擎 EMR 产品在数据中台整个的产品体系全景图中,处于基座的位置(如上图中黄色框所示),对于用户...
干货|数据湖储存如何基于 Apache Hudi落地企业基建
**Apache** **Hudi 仅支持单表的元数据管理,缺乏统一的全局视图,会存在数据孤岛。**Hudi 选择通过同步分区或者表信息到 Hive Metastore Server 的方式提供全局的元数据访问,但是两个系统之间的同步无法保证原子... LAS 在数据湖存储的服务化上面主要做了两个工作, **统一的元数据服务和表操作管理服务。** 