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社区干货
干货 I 字节跳动基于 Apache Hudi 的数据湖实战解析
Apache HUDI 作为数据湖框架的一种开源实现,提供了事务、高效的更新和删除、高级索引、 流式集成、小文件合并、log文件合并优化和并发支持等多种能力,支持实时消费增量数据、离线批量更新数据,并且可通过 Spark、F... Apache Hudi 仅支持单表的元数据管理,缺乏统一的全局视图,会存在数据孤岛。Hudi 选择通过同步分区、表信息到 Hive Metastore Server 的方式,提供全局的元数据访问。但是,两个系统之间的同步无法保证原子性,会有一致...
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
近年来,基于云原生架构的新一代消息队列和流处理引擎 Apache Pulsar 在大数据领域发挥着愈发重要的作用,其应用场景和客户案例也在不断地丰富与扩充。火山引擎是字节跳动的企业服务品牌,主要面向 To B 业务场景。... Public History Server、作业管理、配置中心等产品和技术方案,进一步把集群内部的状态信息外置。另外,通过弹性伸缩,支持用户在云上合理地调配资源,实现资源利用的最大化和成本的节约。Stateless 的架构也使得弹性伸...
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
> 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** 近年来,基于云原生架构的新一代消息队列和流处理引擎 Apache Pulsar 在大数据领域发挥着愈发重要的作用,其应用场... Public History Server、作业管理、配置中心等产品和技术方案,进一步把集群内部的状态信息外置。另外,通过弹性伸缩,支持用户在云上合理地调配资源,实现资源利用的最大化和成本的节约。Stateless 的架构也使得弹性伸...
字节跳动基于Apache Atlas的近实时消息同步能力优化 | 社区征文
文 | **洪剑**、**大滨** 来自字节跳动数据平台开发套件团队# 背景## 动机字节数据中台DataLeap的Data Catalog系统基于Apache Atlas搭建,其中Atlas通过Kafka获取外部系统的元数据变更消息。在开源版本中,每台服务器支持的Kafka Consumer数量有限,在每日百万级消息体量下,经常有长延时等问题,影响用户体验。在2020年底,我们针对Atlas的消息消费部分做了重构,将消息的消费和处理从后端服务中剥离出来,并编写了Flink任务承担...
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字节跳动基于Apache Atlas的近实时消息同步能力优化 | 社区征文
文 | **洪剑**、**大滨** 来自字节跳动数据平台开发套件团队# 背景## 动机字节数据中台DataLeap的Data Catalog系统基于Apache Atlas搭建,其中Atlas通过Kafka获取外部系统的元数据变更消息。在开源版本中,每台服务器支持的Kafka Consumer数量有限,在每日百万级消息体量下,经常有长延时等问题,影响用户体验。在2020年底,我们针对Atlas的消息消费部分做了重构,将消息的消费和处理从后端服务中剥离出来,并编写了Flink任务承担...
干货|数据湖储存如何基于 Apache Hudi落地企业基建
**Apache** **Hudi 仅支持单表的元数据管理,缺乏统一的全局视图,会存在数据孤岛。**Hudi 选择通过同步分区或者表信息到 Hive Metastore Server 的方式提供全局的元数据访问,但是两个系统之间的同步无法保证原子... **MetaServer** **,提供了一个全局的可靠视图。**另外 Hudi 支持 Merge On Read方式,该方式会先将更新数据写入 Log 文件中,读时再和底层的 Base 文件进行合并。为了保障读取效率,Hudi 提供 Compactio...
干货 I 字节跳动基于 Apache Hudi 的数据湖实战解析
Apache HUDI 作为数据湖框架的一种开源实现,提供了事务、高效的更新和删除、高级索引、 流式集成、小文件合并、log文件合并优化和并发支持等多种能力,支持实时消费增量数据、离线批量更新数据,并且可通过 Spark、F... Apache Hudi 仅支持单表的元数据管理,缺乏统一的全局视图,会存在数据孤岛。Hudi 选择通过同步分区、表信息到 Hive Metastore Server 的方式,提供全局的元数据访问。但是,两个系统之间的同步无法保证原子性,会有一致...
干货|字节跳动基于 Apache Hudi 的多流拼接实践
LogFile (行存) 和 BaseFile (列存),适用于实时高频更新场景,更新数据会直接写入 LogFile 中,读时再进行合并。为了减少读放大的问题,会定期合并 LogFile 到 BaseFile 中,此过程叫 Compact。## **2.2 原理概述**... ```火山引擎 湖仓一体分析服务 LAS(Lakehouse Analytics Service)是面向湖仓一体架构的Serverless 数据处理分析服务,提供字节跳动最佳实践的一站式 EB 级海量数据存储计算和交互分析能力,兼容 Spark、Presto、F...
ByteHouse+Apache Airflow:高效简化数据管理流程
> Apache Airflow 与 ByteHouse 相结合,为管理和执行数据流程提供了强大而高效的解决方案。本文突出了使用 Apache Airflow 与 ByteHouse 的主要优势和特点,展示如何简化数据工作流程并推动业务成功。### 主要优势... 通过执行以下命令来初始化 Airflow 的 Web 服务器 ```# 初始化数据库airflow db initairflow users create \--username admin \--firstname admin \--lastname admin \--role Admin \--email admin...
七层监听器获取客户端源IP
查看Nginx访问日志文件access.log的路径。find / -name access.log回显如下图所示,表示Nginx访问日志文件的路径为“/var/log/nginx/access.log”。 执行以下命令,查看Nginx的访问日志,您可以获取真实的来访者IP。cat /var/log/nginx/access.log 配置Apache服务器参考登录Linux实例登录目标后端服务器。 执行以下命令,查看Apache配置文件路径。httpd -V回显如下图所示,表示Apache配置文件路径为“/etc/httpd/conf/httpd.conf”。 ...
干货丨字节跳动基于 Apache Hudi 的湖仓一体方案及应用实践
这个文件组中包含列存的 base file 和行存的 log file,主键表中相同主键的数据会被分配到同一个 File Group 中;**●** Block:Table Server 中的一块内存空间。对于主键表,会按照主键基于时间戳做排序后合并 Flush 成 Hudi 的 log file;对于非主键表,会按照 offset 有序进行 Flush;**●** WAL Log:Block 对应的持久化存储,在 Block 遭驱逐后可用作流式回溯;**●** 计算引擎中 Task 和 Block 是一对多的关系。 ...
干货|字节跳动基于 Apache Hudi 的多流拼接实践
LogFile (行存) 和 BaseFile (列存),适用于实时高频更新场景,更新数据会直接写入 LogFile 中,读时再进行合并。为了减少读放大的问题,会定期合并 LogFile 到 BaseFile 中,此过程叫 Compact。**02 - 原理概述... 面向湖仓一体架构的Serverless数据处理分析服务,提供一站式的海量数据存储计算和交互分析能力,完全兼容 Spark、Presto、Flink 生态,帮助企业轻松完成数据价值洞察。 **后台回复数字“4”了解产品******...
使用 Flume 同步数据到 Kudu
Apache Flume 是 cloudera 公司开源的分布式海量日志聚合系统,可用于在系统中从多种不同数据源收集,聚合,传输大量日志数据到数据集中存储地。作为一款流式日志采集工具,Flume 提供对数据进行简单处理并写到各种数据... 跳转进入到云服务器的实例界面,单击右上角的远程连接按钮,输入集群创建时的 root 密码,进入远程终端。 登录集群后,直接在 Shell 中执行以下相关 Kudu 命令: 使用 kudu 命令创建 Kudu 表。 shell kudu table creat...
