资源使用效率低:如果配置的资源是固定的,在突发场景下容易造成性能不足的问题;但如果配置的资源过多,普通场景下资源利用率就会很低;不同的组件配置不均衡还会导致性能瓶颈浪费资源。ES 的原始数据和索引使用相同... 流式计算或离线计算进行更深入的分析。TLS 的系统设计遵循高可用、高性能、分层设计的原则。- 高可用:通过存算分离,所有服务都是无状态的,故障快速恢复。- 高性能:所有集群都可横向扩展,没有热点。- 分层设计...
**资源使用效率低** **:** 如果配置的资源是固定的,在突发场景下容易造成性能不足的问题;但如果配置的资源过多,普通场景下资源利用率就会很低;不同的组件配置不均衡还会导致性能瓶颈浪费资源。ES 的原始数据和索引... 分层设计:各模块之间低耦合,模块之间定义标准接口,组件可替换。以上就是火山引擎自研的日志存储平台 TLS 的系统架构,下面将详细介绍 TLS 相较于开源系统做的优化。### 系统优化#### **中心化白屏化的配置...
对响应时间的要求也高。因此主要的挑战是高频率的 Commit 导致的小文件问题,以及如何保证 OLAP 查询的吞吐和响应时间。下面将详细介绍在该场景下的解决方案。 ### 数据维护![picture.image](https://p3... 最后介绍我们对 Iceberg 未来发展方向的规划。- 首先在针对元数据的优化方面会做更多的 Data Skipping 优化,包括实现一级索引和二级索引等;- 在针对数据的优化方面会支持更全面的谓词下推及更多自研的存储格...
今天,海量数据的规模化增长成为常态。当前行业通用的存储方案也面临巨大挑战。而随着云原生的逐渐兴起,原有的存算一体架构越来越多地暴露出弊端:1. 计算资源和存储资源扩容速度不匹配 ,不同时期需要不同的存储... 3. 在云计算场景下,因计算集群中包含数据,导致不能实现真正的弹性计算。企业可以通过云上存算分离架构,以低成本的对象存储作为存储底座,完美地解决以上问题。而针对在大数据和机器学习场景下,由对象存储带来的...
脚本为辅进行运维。它主要存在以下三个问题:- **系统弹性较差。** 首先是容量难以得到灵活扩展,抖音这类 App 通常都由数万个微服务构成,当微服务的数据量从早期的数十 GB 发展到之后的数十 TB,我们不得不需要花... 数据库团队在设计上采用了分层式架构,由高性能网络连接上层的数据库和底层的分布式存储引擎平台。整个 veDB 的架构遵循的基本哲学是分离。首先是计算和存储的分离。如下图所示,veDB 分为计算层和存储层,其中计...
不同时期需要不同的存储空间和计算能力配比,导致机器选型不便;2. 计算资源和存储资源按某一比例强绑定,系统扩容必须按节点数目增加,导致内存或磁盘的浪费;3. 在云计算场景下,因计算集群中包含数据,导致不能实现真正的弹性计算。企业可以通过云上存算分离架构,以低成本的对象存储作为存储底座,完美地解决以上问题。而针对在大数据和机器学习场景下,由对象存储带来的诸如存储性能(IO 瓶颈)、接口兼容性等问题,火山引擎推...
此版本提供了倒排索引,基于共享存储的选主方式等多项新特性,对冷读性能进行了进一步的优化,对 ELT 能力也进行了进一步的迭代,同时修复了若干已知问题,进一步提升了系统的性能和稳定性,欢迎大家下载体验。 ... 选主的竞争和结果的发布可以看成是一个多线程同步问题。受 Linux mutex 锁实现的启发,如果我们把 ByConity 多个试图选主的节点看成不同的线程,把支持事务提交、可见性顺序等于事务提交顺序的元数据 KV 存储看成支持...
此版本提供了倒排索引,基于共享存储的选主方式等多项新特性,对冷读性能进行了进一步的优化,对 ELT 能力也进行了进一步的迭代,同时修复了若干已知问题,进一步提升了系统的性能和稳定性,欢迎大家下载体验。 > Gi... 选主的竞争和结果的发布可以看成是一个多线程同步问题。受 Linux mutex 锁实现的启发,如果我们把 ByConity 多个试图选主的节点看成不同的线程,把支持事务提交、可见性顺序等于事务提交顺序的元数据 KV 存储看成支持...
为了让大家更容易理解接下来要讲的基于数据湖的样本存储和样本生成问题,文章先给大家简单介绍一些相关的基础概念。首先是机器学习系统的离线数据流架构,机器学习系统和其他线上服务系统类似,其中和样本有关的角色也... 更新位于 KV 存储的索引信息,并将实际的数据写入 HDFS 中。由于 Hudi 基于主键/外键 upsert 的特性,数据会被自然地拼接在一起,形成完整的包含特征和标签的样本数据,供消费使用。![picture.image](https://p6-vol...
如果配置的资源是固定的,在突发场景下容易造成性能不足的问题;但如果配置的资源过多,普通场景下资源利用率就会很低;不同的组件配置不均衡还会导致性能瓶颈浪费资源。ES 的原始数据和索引使用相同的资源配置,也会导... 流式计算或离线计算进行更深入的分析。TLS 的系统设计遵循 **高可用、高性能、分层设计** 的原则。* **高可用**:通过存算分离,所有服务都是无状态的,故障快速恢复。* **高性能**:所有集群都可横向扩展,没...
并在此之上实现了索引。使用行、列存储并用的存储格式,为高性能读写提供坚实的基础。* 字节数据湖新增了多源拼接功能,对于需要融合多种数据源或者构建集市型数据集的场景,多源拼接功能简化了数据操作,使数据集的... 对于新型的业务或者是数据源,也可以将数据从业务系统导入湖中,再按照ODS到DMS分层开发。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a2580d8d7ab04dc89a60fb19434b171b~...
对于W3CUDDIv2API结构规范,采取UDDIv2的API的模型,定义UDDI的查询和发布服务接口,定制基于Java和SOAP的访问接口。除了基于SOAP1.2的WebService接口方式,对于基于消息的接口采用JMS或者MQ的方式。[2]交换标准:基于... 每个响应包含固定的两个属性节点:“status”和“message”。它们分别表示操作的返回值和返回消息描述,其他的同级子节点为业务返回对象属性,根据业务类型的不同,有不同的属性名称。当客户端支持数据压缩传输时,需...
Table 格式:本质上是基于存储的、 Table 的数据+元数据定义。具体来说,这种数据格式有三个具体的实现:Delta Lake、Iceberg 和 Hudi。三种格式提出的出发点略有不同,但是它们的场景需求里都不约而同地包含了... 最后有一个问题:Table Format 是不是一个终极武器?我们认为答案是否定的。主要有几方面的原因:- 使用体验离预期有差距:由于 Table Format 设计上的原因,流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重; - ...