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大数据分析平台架构

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一种在数据量比较大、字段变化频繁场景下的大数据架构设计方案|社区征文

优点是不关心数据的格式,不管源系统字段怎么变,都可以JSON、Avro、Protobuf等格式存储,并且可以轻松地扩展,可以处理大量数据,达到高吞吐量和低延迟。同时可以实时数据处理,可以将多个数据源汇聚到同一个Kafka主题中,方便在数仓中使用。> 注:Avro和Protobuf都是二进制数据序列化格式,相比于JSON这种文本格式,它们在存储和传输时更加紧凑,解析和序列化效率更高。Avro和Protobuf更适用于大数据量、复杂数据结构、数据结构变化频繁...

从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路

企业数据建设正处于更大规模和更多样的变化趋势中。传统自建数据仓库,在企业数据体量持续增长、业务时效性持续提升的情况下,已经很难应对更复杂、更多样化的场景需求,平台扩展和数据融合面临重重障碍。8 月18 日,火山引擎开发者社区技术大讲堂第四期将为大家从 **开源大数据生态**和 **源于字节跳动内部的智能实时湖仓**两个方面详细介绍 **如何构建企业级数据湖仓**,剖析火山引擎大数据平台架构与实践。...

字节跳动云原生大数据平台运维管理实践

> 云原生大数据大数据平台新一代架构和运行形态。随着字节跳动内部业务的快速增长,传统大数据运维平台的劣势开始逐渐暴露,如组件繁多,安装运维复杂,与底层环境过度耦合;对业务方来说缺少开箱即用的日志、监控、告... 大数据存储系统,兼容 HDFS 语义的同时支持对接标准的 S3 对象存储。存储层的上一层是 Flink、Spark 等各类字节自研或优化的计算引擎、消息中间件、日志搜索及实时分析引擎等工具。最上面即是平台服务层,负责将这些...

ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低

MetaApp 大数据研发团队对 ByConity 进行了初步测试。其存算分离的架构、优秀的性能,尤其在日志分析场景中,对于大规模数据复杂查询的支持,吸引 MetaApp 对 ByConity 进行了深入测试,最终在生产环境全量替换 ClickHouse,**使资源成本降低超 50%。**本文将主要介绍 MetaApp 数据分析平台的功能,业务场景中遇到的问题及解决方案以及引入 ByConity 对其业务的帮助。# MetaApp OLAP 数据分析平台架构及功能随着业务的增长,精细化...

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大数据分析平台架构-优选内容

一种在数据量比较大、字段变化频繁场景下的大数据架构设计方案|社区征文
优点是不关心数据的格式,不管源系统字段怎么变,都可以JSON、Avro、Protobuf等格式存储,并且可以轻松地扩展,可以处理大量数据,达到高吞吐量和低延迟。同时可以实时数据处理,可以将多个数据源汇聚到同一个Kafka主题中,方便在数仓中使用。> 注:Avro和Protobuf都是二进制数据序列化格式,相比于JSON这种文本格式,它们在存储和传输时更加紧凑,解析和序列化效率更高。Avro和Protobuf更适用于大数据量、复杂数据结构、数据结构变化频繁...
从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路
企业数据建设正处于更大规模和更多样的变化趋势中。传统自建数据仓库,在企业数据体量持续增长、业务时效性持续提升的情况下,已经很难应对更复杂、更多样化的场景需求,平台扩展和数据融合面临重重障碍。8 月18 日,火山引擎开发者社区技术大讲堂第四期将为大家从 **开源大数据生态**和 **源于字节跳动内部的智能实时湖仓**两个方面详细介绍 **如何构建企业级数据湖仓**,剖析火山引擎大数据平台架构与实践。...
字节跳动云原生大数据平台运维管理实践
> 云原生大数据大数据平台新一代架构和运行形态。随着字节跳动内部业务的快速增长,传统大数据运维平台的劣势开始逐渐暴露,如组件繁多,安装运维复杂,与底层环境过度耦合;对业务方来说缺少开箱即用的日志、监控、告... 大数据存储系统,兼容 HDFS 语义的同时支持对接标准的 S3 对象存储。存储层的上一层是 Flink、Spark 等各类字节自研或优化的计算引擎、消息中间件、日志搜索及实时分析引擎等工具。最上面即是平台服务层,负责将这些...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
MetaApp 大数据研发团队对 ByConity 进行了初步测试。其存算分离的架构、优秀的性能,尤其在日志分析场景中,对于大规模数据复杂查询的支持,吸引 MetaApp 对 ByConity 进行了深入测试,最终在生产环境全量替换 ClickHouse,**使资源成本降低超 50%。**本文将主要介绍 MetaApp 数据分析平台的功能,业务场景中遇到的问题及解决方案以及引入 ByConity 对其业务的帮助。# MetaApp OLAP 数据分析平台架构及功能随着业务的增长,精细化...

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字节跳动云原生大数据平台运维管理实践

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「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.03

**火山引擎云原生开源大数据E-MapReduce**Stateless 云原生开源大数据平台,提供企业级的 Hadoop、Spark、Flink、Hive、Presto、Kafka、ClickHouse、Hudi、Iceberg 等大数据生态组件,100%开源兼容,支持构建实时数据湖、数据仓库、湖仓一体等数据平台架构,帮助用户轻松完成企业大数据平台的建设,降低运维门槛,快速形成大数据分析能力。## **产品迭代一览** ### **大数据研发治理** **套件** **DataLeap**- **【** **...

「火山引擎」数智平台VeDI数据中台产品双月刊VOL.02

Iceberg等大数据生态组件,100%开源兼容,支持构建实时数据湖、数据仓库、湖仓一体等数据平台架构,帮助用户轻松完成企业大数据平台的建设,降低运维门槛,快速形成大数据分析能力。 ## **产品迭代一览** ### **大数据研发治理** **套件** **DataLeap**- 【**增强数据集成能力**】数据源支持 Doris、ByteHouse(云数仓版)、BMQ、CloudFS。离线集成通道新增MySQL->Doris、LAS->Doris、LAS->ByteHouse(云数仓版)、MySQL-...

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火山引擎——大数据智能平台的构建策略与步骤|社区征文

有了系统,就可以基于这个系统来观察数据,可以由建模人员利用其专业知识进行基于机器学习方法理论的建模,在得到一个合适的模型之后,需要把此模型放置到大数据系统中进行运行。一般来说,这个大数据系统需要有大数据工程师一起参与,将模型转换成适合在平台上运行的代码,当然逐渐地会出现很多高效率的工具来帮助这种代码化的转换。最后是数据业务开展,需要把数据价值体现到业务上去,也就是数据业务的发展,通过分析人员对数据进行再整...

「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.06

**火山引擎** **云原生** **开源** **大数据** **E-MapReduce**Stateless 云原生开源大数据平台,提供企业级的 Hadoop、Spark、Flink、Hive、Presto、Kafka、ClickHouse、Hudi、Iceberg 等大数据生态组件,100%开源兼容,支持构建实时数据湖、数据仓库、湖仓一体等数据平台架构,帮助用户轻松完成企业大数据平台的建设,降低运维门槛,快速形成大数据分析能力。(**公众号后台回复数字“3”了解更多产品信息。** ) ## **产品迭代...

干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。# 1. 湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。## 数据仓库阶段数据仓库是在上个世纪80年代兴起的一项技术。随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越多的企业使用数据仓库来处理企业产生的数据,发现数据的商业价值。 在这个时期,主要是将来自业务系统的多种结构数据聚...

演讲预告|云原生大数据系列实践分享

构建了字节跳动千万级核心的集群资源管理和调度系统,支撑了全公司的数据平台、搜索、广告、推荐算法等中台,以及抖音、今日头条、西瓜视频、懂车帝、飞书等众多业务的大数据分析需求,带领团队完成了在离线资源混部、Hadoop 上云等众多项目。目前整体负责火山引擎云原生计算的技术团队。 # 字节出品:云原生大数据计算引擎实践论坛对于企业来说采用云原生架构已经成为一种趋势和必要选择,可以帮助企业更好地应对业务变化和市...

年终学习大礼包|云原生大数据知识地图

**云原生大数据**是大数据平台新一代架构和运行形态,是一种以平台云原生化部署、计算云原生调度、存储统一负载为特点,可以支持多种计算负载,计算调度更弹性,存储效能更高的大数据处理和分析平台。云原生大数据带来了大数据在使用和运维方面的巨大变化,从以下三个角度来看:- **业务层面**:传统模式下,业务独立占用资源,在业务高峰时段占用全部资源,但在低谷时段资源占用率可能只有20%-30%;**云原生模式下的**业务是混部的,比如...

工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文

进行实时处理分析。* 数据存储和管理:利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等,实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理。* 数据处理与分析:利用分布式并行编程模型和计算框架,结合**机器学习和数据挖掘**算法,实现对海量数据的处理和分析;对分析结果进行可视化呈现,帮助人们更好地理解数据、分析数据。* 数据隐私和安全:在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时,构建...

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