mysql精简
社区干货
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.04
### **云原生数据仓库ByteHouse**- **【新增ByteHouse云数仓版功能】** - ByteHouse 云数仓开通 AWS us-east-1 美东地域,助力国内出海企业更好的发展业务。 - 支持 Lambda 和 Python UDF,允许用户自定义函数,精简 SQL 语句,提升查询效率。 - 支持 MaterializedMySQL(灰度中)支持从 MySQL 数据源中实时同步数据。 - ByteHouse Python Driver 支持 SQL alchemy,加速数据 ETL 过程,让数据查询、访问迁...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.04
### **云原生数据仓库ByteHouse**- **【新增ByteHouse云数仓版功能】** - ByteHouse 云数仓开通 AWS us-east-1 美东地域,助力国内出海企业更好的发展业务。 - 支持 Lambda 和 Python UDF,允许用户自定义函数,精简 SQL 语句,提升查询效率。 - 支持 MaterializedMySQL(灰度中)支持从 MySQL 数据源中实时同步数据。 - ByteHouse Python Driver 支持 SQL alchemy,加速数据 ETL 过程,让数据查询、访问迁...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.04
精简 SQL 语句,提升查询效率。 - 支持 MaterializedMySQL(灰度中)支持从 MySQL 数据源中实时同步数据。 - ByteHouse Python Driver 支持 SQL alchemy,加速数据 ETL 过程,让数据查询、访问迁移和模型设计更加便捷。- **【新增ByteHouse企业版功能】** - 在社区版本 MaterializeMySQL 库引擎的基础上支持了集群模式(Distributed_mode),支持将 MySQL 中的库同步到集群并自动分布到每个节点。 - 新增导...
DataLeap 数据资产实战:如何实现存储优化?
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,以及在实际过程中遇到的一些问题。# 起因实际生产环境,我们使用的存储系统维护成本较高,有一定的运维压力,于是想要寻求替代方案。在这... 字节码精简等,在性能测试中表现的也比其他竞品要好。Druid 是另一个也非常优秀的数据库连接池,为监控而生,内置强大的监控功能,监控特性不影响性能。功能强大,能防 SQL 注入,内置 Loging 能诊断 Hack 应用行为。...
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功能发布历史
2023-09-01 配置自定义处理样式 历史版本概述 A 版用法说明 Q 版用法说明 2023 年 8 月变更 说明 发布时间 相关文档 离线转码 优化:支持批量删除离线转码提交任务 2023-08-25 离线转码 第三方工具与社区插件 新增:PHP veImageX 精简 SDK精简了大部分使用不到的体积,使当前 SDK 体积保持在 300KB 左右,同时也支持开发者自行根据目录结构进行精简使用。 2023-08-18 第三方工具与社区插件 图片处理配置 新增:支持通过在模板开启...
干货|DataLeap数据资产实战:如何实现存储优化?
**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,以及在实际过程中遇到的一些问题。** 上,使其重启时可以重连,且 JupyterLab 可以知道某个 Kernel 需要通过哪个 EG 连接。### 鉴权 & 安全单用户的 Jupyter Notebook / JupyterLab 的鉴权相对简单(实际上 JupyterLab 直接复用了 Jupyter Notebook 的这套代码...
一文了解 DataLeap 中的 Notebook
3. EG 支持持久化 Kernel,将 Kernel 远程环境元信息持久化在远端存储(MySQL)上,使其重启时可以重连,且 JupyterLab 可以知道某个 Kernel 需要通过哪个 EG 连接。### 鉴权 & 安全单用户的 Jupyter Notebook / JupyterLab 的鉴权相对简单(实际上 JupyterLab 直接复用了 Jupyter Notebook 的这套...
干货 | 字节跳动构建Data Catalog数据目录系统的实践(上)
同时使用了MySQL、ElasticSearch、图数据库等系统存储元数据,维护成本很高;接入一种元数据会增加2~3个ETL任务,运维成本直线上升。**04 -****新版本目标**基于上述痛点,我们重新设计实现Data Catalog系统,希望能达成如下目标:* 产品能力上,帮助数据生产者方便快捷组织元数据,数据消费者更好的找数和理解数。* 系统能力上,将接入新型元数据的成本从月级别降低为星期甚至天级别,架构精简,单人业余时间可运维。...
火山引擎 DataLeap 构建Data Catalog系统的实践(一):背景与调研思路
同时使用了MySQL、ElasticSearch、图数据库等系统存储元数据,维护成本很高;接入一种元数据会增加2~3个ETL任务,运维成本直线上升## 新版本目标基于上述痛点,火山引擎 DataLeap 研发人员重新设计实现Data Catalog系统,希望能达成如下目标:- 产品能力上,帮助数据生产者方便快捷组织元数据,数据消费者更好的找数和理解数- 系统能力上,将接入新型元数据的成本从月级别降低为星期甚至天级别,架构精简,单人业余时间可运维#...
火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践
同时使用了MySQL、ElasticSearch、图数据库等系统存储元数据,维护成本很高;接入一种元数据会增加2~3个ETL任务,运维成本直线上升## 新版本目标基于上述痛点,火山引擎 DataLeap 研发人员重新设计实现Data Catalog系统,希望能达成如下目标:- 产品能力上,帮助数据生产者方便快捷组织元数据,数据消费者更好的找数和理解数- 系统能力上,将接入新型元数据的成本从月级别降低为星期甚至天级别,架构精简,单人业余时间可运维#...
关于 DataLeap 中的 Notebook你想知道的都在这
我们扩展了自研的存储到 MySQL 的方案。在多实例的场景下,每一个 EG 实例依然会接管的各自的一部分 Kernel,并记录每个 Kernel 由谁接管(探活、Cull Idle、连接使用等)。在其关闭前,需要清除接管信息,以便下次启动... 我们希望精简架构,实现彻底的整合,使 Notebook 并非以嵌入的形式融合在 DataLeap 的产品中,而是使其原生就在 DataLeap 数据研发中被支持,带来更好的性能,同时又保留所有 Jupyter 生态带来的强大功能。另一方面,随着...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
mysql 或者其他 KV 存储等数据库来进行存储。接下来,根据顺风车实时数仓架构图,对每一层建设做具体展开:---#### 1. ODS 贴源层建设根据顺风车具体场景,目前顺风车数据源主要包括订单相关的 binlog 日志,冒... 分层设计需要尽量精简,降低中间流程出错的可能性,不过总体而言,实时数仓还是会参考离线数仓的分层思想来设计。实时数仓分层架构如下图所示 :**...
