多个系统之间的 ETL 也浪费了大量的资源, 同时对于研发人员来讲,也不得不学习维护多套系统。为了解决这个问题,我们开启了 Krypton 项目,这是字节跳动基础架构 计算-实时引擎, 创新应用中心, 存储-HDFS & NoSQL 团队... Unique Table:系统需要定义 Primary Key(PK),相同的 PK 只会存在一份,高版本覆盖低版本。1. Aggregate Table:和 Unique Table 类似,需要定义 PK,但是相同 PK 多行的合并算法不同列可以自定义。## 架构![p...
因为OLTP和OLAP的差异,现有的数据分析系统(或者说数据分析的pipeline)一般是部署两套独立的系统。OLTP系统用于执行事务,要求低时延 & 高吞吐,而OLAP系统用来执行历史数据分析(查询),最终出报表,两个系统之间通过后... 同时跟两个系统交互意味着要学两种query pattern,还要学会怎么整合起来输出最终结果,比较麻烦(当然这个也是可以解决的,可以在执行引擎上层多套一个统一的SQL查询引擎,参考apache calcite)所以,基于混合分析的需求...
单词之间用下划线分开,总长度不能超过 40 个字符,并且应遵循下述规则:`realtime_dwd_{业务/pub}_{数据域缩写}_[{业务过程缩写}]_[{自定义表命名标签缩写}]`- {业务/pub}:参考业务命名- {数据域缩写}:参考数据域... 所以需要在不同的主题下,按照这个主题关心的维度对数据进行汇总,最后来算业务方需要的汇总指标。在具体操作中,对于 pv 类指标使用 Stream SQL 实现 1 分钟汇总指标作为最小汇总单位指标,在此基础上进行时间维度上的...
多个系统之间的 ETL 也浪费了大量的资源, 同时对于研发人员来讲,也不得不学习维护多套系统。为了解决这个问题,我们开启了 Krypton 项目,这是字节跳动基础架构 计算-实时引擎, 创新应用中心, 存储-HDFS & NoSQL 团队... Unique Table:系统需要定义 Primary Key(PK),相同的 PK 只会存在一份,高版本覆盖低版本。3. Aggregate Table:和 Unique Table 类似,需要定义 PK,但是相同 PK 多行的合并算法不同列可以自定义。 **架构**...
多个系统之间的 ETL 也浪费了大量的资源, 同时对于研发人员来讲,也不得不学习维护多套系统。为了解决这个问题,我们开启了 Krypton 项目,这是字节跳动基础架构 计算-实时引擎, 创新应用中心, 存储-HDFS & NoSQL 团队... Unique Table:系统需要定义 Primary Key(PK),相同的 PK 只会存在一份,高版本覆盖低版本。1. Aggregate Table:和 Unique Table 类似,需要定义 PK,但是相同 PK 多行的合并算法不同列可以自定义。## 架构![p...
因为OLTP和OLAP的差异,现有的数据分析系统(或者说数据分析的pipeline)一般是部署两套独立的系统。OLTP系统用于执行事务,要求低时延 & 高吞吐,而OLAP系统用来执行历史数据分析(查询),最终出报表,两个系统之间通过后... 同时跟两个系统交互意味着要学两种query pattern,还要学会怎么整合起来输出最终结果,比较麻烦(当然这个也是可以解决的,可以在执行引擎上层多套一个统一的SQL查询引擎,参考apache calcite)所以,基于混合分析的需求...
单词之间用下划线分开,总长度不能超过 40 个字符,并且应遵循下述规则:`realtime_dwd_{业务/pub}_{数据域缩写}_[{业务过程缩写}]_[{自定义表命名标签缩写}]`- {业务/pub}:参考业务命名- {数据域缩写}:参考数据域... 所以需要在不同的主题下,按照这个主题关心的维度对数据进行汇总,最后来算业务方需要的汇总指标。在具体操作中,对于 pv 类指标使用 Stream SQL 实现 1 分钟汇总指标作为最小汇总单位指标,在此基础上进行时间维度上的...
多个系统之间的 ETL 也浪费了大量的资源, 同时对于研发人员来讲,也不得不学习维护多套系统。为了解决这个问题,我们开启了 Krypton 项目,这是字节跳动基础架构 计算-实时引擎, 创新应用中心, 存储-HDFS & NoSQL 团队... Unique Table:系统需要定义 Primary Key(PK),相同的 PK 只会存在一份,高版本覆盖低版本。3. Aggregate Table:和 Unique Table 类似,需要定义 PK,但是相同 PK 多行的合并算法不同列可以自定义。 **架构**...
例如不具备多行日志采集、完整正则匹配、过滤、时间解析等功能,容器文件的采集也比较困难。 - **运维难度高** **:** 大规模场景下大量 Agent 的升级是个挑战,系统无法实时监控 Agent 的状态,当Agent 状态异常时也... 业务之间容易相互影响。 - **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...
例如不具备多行日志采集、完整正则匹配、过滤、时间解析等功能,容器文件的采集也比较困难。- 运维难度高:大规模场景下大量 Agent 的升级是个挑战,系统无法实时监控 Agent 的状态,当Agent 状态异常时也没有故障告警... 业务之间容易相互影响。- 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...
Data Catalog系统的存储层,依赖Apache Atlas,传递依赖JanusGraph。JanusGraph的存储后端,通常是一个Key-Column-Value模型的系统, **本文主要讲述了使用MySQL作为JanusGraph存储后端时,在设计上面的思考,以及在实际... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222052&x-signature=EvBaThtjBcNnvhuf7eUaQjykz1c%3D)**●****维护一张Meta表做lookup用**,Meta表中存储租户与DataSource(库)之间的映射关系,以及Shards等租户级别的配置信息...
火山引擎DataLeap数据探查上线之前,数据验证都是通过写SQL方式进行查询的,从编写SQL,到解析运行出结果,不仅时间长,还会反复消耗计算资源,探查上线后,只需要一次探查,就可以得到整张表的探查报告,但后续我们还发现了... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222094&x-signature=pcp31DQZwDrTIdwhaD9GsttEchA%3D)#### 卡片联动由于卡片和数据预览列的宽度差异较大,并且上下两部分滑动是独立的,造成在选择查看某个具体列的时候,上下对齐位...
但其实流式数据与batch数据一样,也有着数据量、空值、异常值、异常指标等类型的数据质量监控需求,另外因流式数据的特殊性,还存在着数据延迟、短时间内的指标波动等特有的监控需求。\此前部分数据质量平台用户为... 上线了一系列基于Flink StreamSQL的流式数据质量监控。本文为系列文章的上篇,重点介绍字节跳动数据质量平台技术调研及选型的思考。## 产品调研在2020年下半年,我们决定支持流式数据的质量监控,随即开展了业内...