在分享中,火山引擎ByteHouse技术专家以Kafka和物化MySQL两种实时导入技术为例,介绍了ByteHouse的整体架构演进以及基于不同架构的实时导入技术实现。# 架构整体的演进过程## 分布式架构概述ByteHouse是基于社... 由于ClickHouse是基于OLAP实时分析而生的列存的数据库,其本身是一个分布式数据库,加之其底层设计和实现让它在性能方面非常优秀,具体表现为单机可以达到每秒上亿行的读取速度以及GiB级的数据吞吐。由于社区官方不会...
Slave 节点只能同步 Master 数据并对外提供读服务,当你查询 Slave 节点的数据时,由于网络延迟等其它因素导致 Slave 节点还没有完全同步 Master 节点的数据,这就会导致主从不一致,跟 MySQL 的主从复制如出一辙,只不... 不需要功能强大的大型计算机就可以存储更多的数据,处理更大的负载。### 4.2 为什么要分片 - 存储容量需求超出单机磁盘容量。 - 活跃的数据集超出单机内存容量,导致很多请求都要从磁盘读取数据,影响性能。 -...
字节跳动超过 90% 的在线服务都是 NoSQL 系统提供的。字节跳动的 NoSQL 产品矩阵有图数据库 ByteGraph、图计算系统、KV 存储服务 ABase,点击👉 [**字节跳动 NoSQL 的探索与实践**](http://mp.weixin.qq.com/s?__bi... **字节跳动 kube-apiserver 高可用方案 KubeGateway**KubeGateway 是字节跳动针对 kube-apiserver 流量特征专门定制的七层网关,它彻底解决了 kube-apiserver 负载不均衡的问题,同时在社区范围内首次实现了对 k...
近年来,**云游戏**这个概念渐渐被广大游戏爱好者所了解。顾名思义,云游戏就是利用部署在数据中心里的强大的云服务来进行游戏画面的渲染。在云端生成的游戏画面以视频流的形式借助高速网络实时地传递到用户的终端进... 并在本地显示的架构可以追溯到上世纪的八十年代。Unix 的图形显示系统采用的 X11 协议在设计之初就增加了网络透明性,通过 X server 和 X client 的分离,让用户可以在远端的服务器上运行一个应用而在本地的机器上显...
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近年来,**云游戏**这个概念渐渐被广大游戏爱好者所了解。顾名思义,云游戏就是利用部署在数据中心里的强大的云服务来进行游戏画面的渲染。在云端生成的游戏画面以视频流的形式借助高速网络实时地传递到用户的终端进... 并在本地显示的架构可以追溯到上世纪的八十年代。Unix 的图形显示系统采用的 X11 协议在设计之初就增加了网络透明性,通过 X server 和 X client 的分离,让用户可以在远端的服务器上运行一个应用而在本地的机器上显...
近年来,[云游戏](https://www.infoq.cn/article/S5XBvTDN7hoaTNEVi6lV "xxx")这个概念渐渐被广大游戏爱好者所了解。顾名思义,云游戏就是利用部署在数据中心里的强大的云服务来进行游戏画面的渲染。在云端生成的游戏... 并在本地显示的架构可以追溯到上世纪的八十年代。 Unix 的图形显示系统采用的 X11 协议在设计之初就增加了网络透明性,通过 X server 和 X client 的分离,让用户可以在远端的服务器上运行一个应用而在本地的机器上显...
依据2021年的公开数据,字节跳动发展至今,已在全球拥有19亿用户,于150个国家和地区提供产品和服务。业务的数据存储和日志规模每日已达到 EB 级别,实时推荐峰值每秒达到百万次。![picture.image](https://p6-volc... 从2020年开始,不少企业开始了基于 Flink 的“流批一体”实践,字节跳动也做过相关探索。理论上,流批一体有一些价值,拿字节的实时推荐举例来说,推荐中需要先用历史数据去训练一部分模型,然后读取生产中最新的用户...
用户可以通过 Client 向 SQL Gateway 集群提交 Query,SQL Gateway 负责 SQL 解析并生成执行计划后提交给 Flink 集群。Flink 集群接收到请求后,由 Dispatcher 创建 JobMaster,根据集群内的 TM 按照一定的调度规则将... 从业务出发根据复杂度构建 3 组测试作业。每个 Source 节点只会产生一条数据,数据量可以忽略不计。测试环境使用 了5 台物理机启动了一个 Flink Serssion 集群,总共约 500 Cores CPU,大约 1.25w 个 Slot,实现了一个...
而一个大数据集群通常存在数百个、数千个,甚至数万个、数十万个作业,全部迁移到云原生系统上,改造成本巨大,难以实现;* 传统的大数据引擎,比如 Flink、Spark,最初不是针对云原生系统设计,其 AM-Task 作业形态难以... 才可以更好地支撑金融行业大数据场景。**02****云原生大数据部署**为了满足业务的多种需求,火山引擎支持大数据作业在云原生系统上的两种部署方式: * 基于 Serverless YA...
字节跳动业务的数据存储和日志规模每日已达到 EB 级别,实时推荐峰值每秒达到百万次以抖音的实时推荐为例。系统需要从亿万级别的内容库中选出用户可能感兴趣的内容,运用复杂的模型对内容进行打分排序,再通过广... ask,从而实现了非常短的时间内的故障恢复。到 2019 年,流式计算引擎已经完成了 JStorm 作业的 100% 迁移。基于开源社区对 SQL 能力的增强,基础架构流式计算团队开始在公司内部大力推广 Flink SQL,Flink 的应用...
坤见证了字节从几千台机器到几十万台机器的成长过程。InfoQ 通过采访李亚坤,一起回顾了字节是如何应对大数据技术的不断淘汰和革新,同时还能做到让产品达到优异性能。## 云原生计算体系一个企业能够利用数据解决问题,那么背后都会有一套完整的工具和技术堆栈。依据2021年的公开数据,字节跳动发展至今,已在全球拥有19亿用户,于150个国家和地区提供产品和服务。业务的数据存储和日志规模每日已达到 EB 级别,实时推荐峰值每秒达...
aspace 区内存使用占比 Compressed class space 区内存使用占比 Code Cache区使用量 NameNode JVM 内存分区使用量 被标记为过期的存储的数量 所有过期 DataNode 的存储目总数 个 备 NN 上挂起的与 BLOCK 相关操作的消息数量 DATANODE 的请求被 QUEUE 在 standby namenode 中的个数 个 缺失块统计 缺失的数据块数量 个 缺失的数据库数量(rf = 1) 个 SNAPSHOT 操作 每秒执行 AllowSnapshot 操作的次数 次 每秒执行 DisallowSna...