分期乐分布式大数据仓库
社区干货
「跨越障碍,迈向新的征程」盘点一下2022年度我们开发团队对于云原生的技术体系的变革|社区征文
否则数据卷的恢复能力,完全不能用啊!每次我们都需要考虑自己去实现备份。 - **「准入Webhook(v1.19版本开始)」** 将自定义策略或验证与 Kubernetes 集成的主要方式。 从 v1.19 开始,Admission Webhook 可以返回警... 是在 Kubernetes 之上构建的面向云原生应用的分布式操作系统,完全开源,支持多云与多集群管理,提供全栈的 IT 自动化运维能力,简化企业的 DevOps 工作流。作为全栈的多租户容器平台,KubeSphere 提供了运维友好的向导...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有MongoDB分片集群/MySQL/Redis/ElasticSearch/RabbitMQ进行... CI/CD:各业务代码仓库保护.gitlab.yml,利用Gitlab CI进行CI和CD过程- 镜像管理:构建出来的镜像使用镜像仓库Harbor进行管理- 容器编排:在CD过程中,利用kubectl set image进行容器编排部署,自建Kubernetes集群进...
观点 | 数仓领域的未来趋势解读
大数据产业发展规划》更是提到:到2025年,我国大数据产业规模预计将突破3万亿元。 越来越多企业正在探索自身数字化转型,政务、金融等各行业也在不断进行数字化产业升级,对数据仓库的易用性、性能等提出了更... 用户行为数据和IOT数据的广泛采集存储,企业和政府单位的数据量更是以每年呈现30%以上的增长速度。在过去集中式架构的数据仓库方案中,建设成本与数据总量正相关,导致成本居高不下;采用基于分布式架构的大数据方...
大数据学习架构实践|社区征文
随着白宫发布大数据研发法案,政府开始加入大数据的角逐。# **1、大数据系统特点 **大数据具有数据量大、数据多样化、数据价值稀疏等特点,因此导致处理大数据的大数据系统具有如下特点:1)分布式:单机无法处理... Sqoop:Sqoop是关系型数据库和HDFS之间的一个桥梁,写的时候除了HDFS,还可以写Hive,甚至可以直接去建表。而且可以在源数据库设立是导整个数据库,还是导某一个表,或者导特定的列,这都是常见的在数据仓库中进行的ETL。...
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分期乐分布式大数据仓库-优选内容
分期乐分布式大数据仓库-相关内容
ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践
毕业于北京大学,目前就职于字节跳动流式计算团队,Flink SQL 技术负责人。 **专题:数据湖与数据仓库** * #### **基于 Flink 构建实时数据湖的实践** **王正** **火山引擎** **云原... Kubernetes 由于其强大的生态构建能力和影响力,使得包括大数据、AI 在内越来越多类型的负载应用开始向 Kubernetes 迁移,字节内部探索 Spark 从 Hadoop 迁移到 Kubernetes,使得作业云原生化运行。同时搜索有大量 GP...
喜讯!火山引擎 Flink、Spark 产品通过信通院可信大数据能力评测
公布了第十五批“可信大数据”产品能力评测结果。 **火山引擎** **流式计算 Flink 版**和 **火山引擎** **批式计算 Spark 版** **凭借出色的基础能力、优秀的性能和稳定性及安全能力,分别通过** **分布式**... 高效支持大规模分布式深度学习训练。端到端大数据 AI 一体化服务,提供一站式大数据+AI 解决方案。**字节跳动批式计算应用的最佳实践**目前字节跳动内部数据仓库都是基于 Spark 来构建,包括今日头...
EMR-3.9.0发布说明
提供分布式同步的集中式服务。 zookeeper_client 3.7.0 ZooKeeper命令行客户端。 hive_metastore 3.1.3 Hive元数据存储服务。 hive_server 3.1.3 用于将 Hive 查询作为 Web 请求接受的服务。 hive_client 3.1.3 Hi... 可极大地提升作业的执行效率。 Kyuubi 1.8.0 是一个分布式和多租户网关,用于在数据仓库和湖仓上提供无服务器 SQL。
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
企业级数据仓库场景中,需要融合来自多个业务系统数据库的业务数据,主要是交易记录,例如银行存取记录、用户订单记录等,通常是数千万至数亿条规模;用户行为日志是数据量最大的数据源,包括用户访问日志、用户操作记录等,这部分数据记录数量通常是业务数据的数百倍。 ByteHouse 需要支持海量数据的实时接入、无限扩展存储、实时合并计算和关联聚合查询。 **随着大数据应用的深入发展,最核心的业务需求如下:****1)提高分...
ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践
毕业于北京大学,目前就职于字节跳动流式计算团队,Flink SQL 技术负责人。 ## 专题演讲### 专题:数据湖与数据仓库#### 基于 Flink 构建实时数据湖的实践**王正** **火山引擎** **云原生** **计算研发工... Kubernetes 由于其强大的生态构建能力和影响力,使得包括大数据、AI 在内越来越多类型的负载应用开始向 Kubernetes 迁移,字节内部探索 Spark 从 Hadoop 迁移到 Kubernetes,使得作业云原生化运行。同时搜索有大量 GP...
【云原生 | 最佳实践】一个实践驱动的云原生项目集—KubeWharf | 社区征文
例如面对大规模多租户场景下的资源隔离、安全管理等问题。为了更好地支撑云原生应用的快速发展,KubeWharf 项目以 Kubernetes 作为基础,整合了一系列云原生组件,旨在构建一个功能全面、可扩展性极强的分布式操作系统。它通过集成元数据服务、服务网格、访问控制、跨集群管理等多个子项目,构建出了一个完整的开源技术生态。KubeWharf 重视系统各项核心指标,比如可扩展性、功能全面性、稳定性、监控观测能力以及安全性等。它针对...
我的大数据学习总结 |社区征文
Python以及Scala这几种在大数据开发中常用的编程语言。然后着重学习Hadoop核心技术如HDFS和MapReduce;接触数据库Hive后,学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。此外还了解其他技术如HBase、Sqoop等。同时学习计算机网络知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库MySQL和数据仓库理论。学习分布式原理和架构也很重要。这个学习顺序参考了我之前的工作和学习经历情况后订定。需要注意...
干货|4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考
作为一款火山引擎推出的云原生数据仓库,ByteHouse基于开源ClickHouse构建,并在字节跳动内外部场景的检验下,对OLAP引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。 除此之外,**ByteHouse也在Serverless方向... 但其中的技术挑战非常大,例如:如何保障性能少劣化甚至不下降;近数据计算(NDP)技术,把哪些算子下推到存储侧;分布式缓存技术如何提高缓存的命中率,这些目的都是尽可能减少计算和存储之间的网络开销。 此外...
观点 | 如何构建面向海量数据、高实时要求的企业级OLAP数据引擎?
随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务... 采用HDFS或S3等云存储服务作为数据存储层。用来存储实际数据、索引等内容。数据表的数据文件存储在远端的统一分布式存储系统中,与计算节点分离开来。底层存储系统可能会对应不同类型的分布式系统。例如HDFS,Ama...
