Avro和Protobuf更适用于大数据量、复杂数据结构、数据结构变化频繁的场景。ODS层数据直接使用Flink进行清洗,加工等操作,将数据同步到DWD层,DWD的数据是比较规整的明细数据。DWD层的数据也同样落到Kafka中,使用Flink做一些关联,轻聚合等操作,把可以直接对外使用的或者分析的数据落到DWS层。DWS层的数据不适合落到Kafka中,因为DWS的数据需要进行数据分析、对外等,所以DWS层的存储最好是能支持SQL,即系查询分析等,以方便其他人...
大数据的技术栈,能够处理的数据量级更大,满足的需求更加的丰富等等![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/73958c07583442709941fa218e122e83~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716567645&x-signature=cEuaImShuQvIt8EEaKykw8qhwKM%3D) ### 多元化业务场景驱动 上面背景中,提到技术升级提高了更加丰富的业务场景,比如推荐引擎、多维数据分析、历...
个人介绍:硕士毕业于哈工大计算机专业,10 年大数据和云原生领域从业经验。2017 年加入字节跳动,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...
博主这里的大数据量、高并发业务处理优化基于博主线上项目实践以及全网资料整理而来,在这里分享给大家# 一. 大数据量上传写入优化> 线上业务后台项目有一个消息推送的功能,通过上传包含用户id的文件,给指定用户... 对于上传的csv文件过于庞大,也可以采用流式读取,读一部分写一部分2. 消息推送成功与否状态保存由于大批量数据插入是一个耗时操作(可能几秒也可能几分钟),所以需要保存批量插入是否成功的状态,在后台中可以显现...
大数据交易、分析与预测服务、决策支持服务、数据分享平台、数据分析平台等。- 大数据IT基础设施:存储设备、运算设备、一体机、操作系统、基础软件、IT支撑等。#### 1.1.4 大数据的发展历程### 1.2 大数据的概念与特点* 概念:**大数据(Big data)**,指无法在一定时间范围内**用常规软件工具**进行捕捉、管理 和处理的数据集合,是**需要新处理模式**才能具有**更强的决策力、洞察发现力和流程 优化能力**的**海量、高...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** 在日常数据处理工作中,产品、运营、研发或数据分析师经常会面临数据量大且混乱、质量参差不齐的问题,需要花费大量时间和精力校验表数据是否完整、是否有空值,表数据是否有异常、主键是否重复等。这种校验工作也被称为“数据探查”,即数据负责人在上线前对数据进行测试,保证数据符合业务预期,避免下游用户因为数据错误导致决策失...
个人介绍:硕士毕业于哈工大计算机专业,10 年大数据和云原生领域从业经验。2017 年加入字节跳动,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...
将从数据分析、数据治理、研发提效等角度,为大家带来干货分享,帮你全面了解数智化转型背景下的火山引擎数据飞轮模式在数据资产建设上的技术与实践。**现场更有火山引擎定制双肩包、抱枕、水杯、帆布袋等超多精美礼品,线下参与才可领取哦,期待与大家现场面基!** ⏰ 时间:2023/9/16(周六)14:00-17:30📱形式:线下+线上直播🚇 地点:深圳市南山区高新南九道深圳湾创新科技中心2栋B座F6-31&32(科苑地铁站C口步行340米)![p...
# 大势所趋:云原生大数据随着行业的快速发展和业务的高速迭代,数据量也呈爆炸式增长,传统的大数据架构在资源利用、高效运维、可观测性等方面存在诸多不足,已经越来越无法适应当下的发展需求。具体来讲,传统大数据架构主要存在以下几方面的问题:1. 传统大数据组件繁多,安装运维复杂,在生产使用中需要大量的人力支持;1. 在线业务和大数据业务各自使用独立的资源池,使得资源流转困难,利用率低,成本上升;1. 传统大数据架构没...
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理、可视化...
数据量也呈爆炸式增长,传统的大数据架构在资源利用、高效运维、可观测性等方面存在诸多不足,已经越来越无法适应当下的发展需求。具体来讲,传统大数据架构主要存在以下几方面的问题:========================================================================================================1. 传统大数据组件繁多,安装运维复杂,在生产使用中需要大量的人力支持;2. 在线业务和大数据业务各自使用独立的资源池,使得资源流转...
累计分发量过 10 亿。MetaApp 在 ByConity 开源早期便保持关注,是最早进行测试并在生产环境上线的用户之一。抱着了解开源数仓项目能力的想法,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...
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,各类业务数据量膨胀,不断挑战数据能力边界,也让字节跳动在数据链路优化处理、提升分析效率、数据仓库选型、数据引擎架构搭建等层面积累丰富经验。**> > > > > ![picture.image](https://p3-volc-communit...