服务器apache监控
社区干货
字节跳动基于Apache Atlas的近实时消息同步能力优化 | 社区征文
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... # 线上运维Case举例实际生产环境运行时,偶尔需要做些运维操作,其中最常见的是消息堆积和消息重放。对于Conusmer Lag这类问题的处理步骤大致如下:- 查看Enqueue Time,Queue Length的监控确定服务内队列是否...
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... 监控关键绩效指标,并与组织中的利益相关者共享可操作的洞察。 最后,数据洞察有限公司利用 ByteHouse 的机器学习功能来开发预测模型、推荐系统或客户细分算法。ByteHouse 提供了必要的计算能力和存储基础设施...
火山引擎ByteHouse联合Apache Airflow,让数据管理更加高效
> 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】进入官方交流群近日,火山引擎ByteHouse 正式宣布与 Apache Airflow 兼容,两者结合不仅可以高效地存储和处理大量数据、实现更便捷的数据管理,还可以使得数据基础设施的设置和维护变得无缝化。 Apache Airflow 是一款用于设计、编排和监控工作流的开源管理平台,Apache Airflow直观界面使用户能够通过可视化 DAG(有向无环图)编辑器创建和调度工作流,...
深度剖析 Apache EventMesh 云原生分布式事件驱动架构 |社区征文
## 一、前言近年来,随着微服务、云原生和 Serverless 概念的普及以及容器化技术的发展,事件驱动也再次成为热点,引起 IT 界广泛的关注。事件驱动架构是一种用于设计应用的软件架构和模型。对于事件驱动系统而言,事件的捕获、通信、处理和持久保留是解决方案的核心结构。事件驱动架构可以最大程度减少耦合度,很好地扩展与适配不同类型的服务组件,因此是现代化分布式应用架构的理想之选。本文会从以下几个方面来剖析 Apache Even...
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火山引擎ByteHouse联合Apache Airflow,让数据管理更加高效
> 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】进入官方交流群近日,火山引擎ByteHouse 正式宣布与 Apache Airflow 兼容,两者结合不仅可以高效地存储和处理大量数据、实现更便捷的数据管理,还可以使得数据基础设施的设置和维护变得无缝化。 Apache Airflow 是一款用于设计、编排和监控工作流的开源管理平台,Apache Airflow直观界面使用户能够通过可视化 DAG(有向无环图)编辑器创建和调度工作流,...
深度剖析 Apache EventMesh 云原生分布式事件驱动架构 |社区征文
## 一、前言近年来,随着微服务、云原生和 Serverless 概念的普及以及容器化技术的发展,事件驱动也再次成为热点,引起 IT 界广泛的关注。事件驱动架构是一种用于设计应用的软件架构和模型。对于事件驱动系统而言,事件的捕获、通信、处理和持久保留是解决方案的核心结构。事件驱动架构可以最大程度减少耦合度,很好地扩展与适配不同类型的服务组件,因此是现代化分布式应用架构的理想之选。本文会从以下几个方面来剖析 Apache Even...
Pulsar 在云原生消息引擎领域为何如此流行?| 社区征文
由轻量级的 serverless 计算框架 Pulsar Functions 实现流原生的数据处理。 - 基于 Pulsar Functions 的 serverless connector 框架 Pulsar IO 使得数据更易移入、移出 Apache Pulsar。 - 分层式存储可在数据陈旧时,将数据从热存储卸载到冷/长期存储(如S3、GCS)中。## 二、什么是云原生既然说 Pulsar 是下一代云原生分布式消息流平台,那我们得知道什么是云原生吧。云原生的概念是 2013 年 Matt Stine 提出的,到目前为止...
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...
干货 I 字节跳动基于 Apache Hudi 的数据湖实战解析
Apache Hudi在实时场景中广泛使用。但在应用过程中也存在同步执行、异步执行等问题。本文将从表服务管理角度,详细解读字节跳动基于Apache Hudi的优化方案和最佳实践。***关注字节跳动数据平台公众号,回复【0222】获... 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 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 Atlas的近实时消息同步能力优化
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... 在框架层面暴露了一组监控指标,并支持用户自定义Metrics。其中默认支持的Metrics如下表所示:| 监控类别 | 监控指标 || Message Consumer | Consumer Lag || Rebalance rate || Deserialize QPS || C...
ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践
Apache 软件基金会的官方全球系列大会 CommunityOverCode Asia(原 ApacheCon Asia)首次中国线下峰会将于 2023 年 8 月 18-20 日在北京丽亭华苑酒店举办,大会含 17 个论坛方向、上百个前沿议题。字节跳动云原生计... 主要负责 Serverless Flink 等方向研发;闵中元,于 2021 年加入字节跳动,就职于基础架构开放平台团队,主要负责 Serverless Flink ,Flink OLAP 等方向研发。 **专题:人工智能/机器学习** ...
Apache Livy 使用说明
1 Livy 介绍Apache Livy 是一个 Rest 服务,允许用户通过 Rest API 向 Spark cluster 提交作业。它的架构如下 用户通过 Rest API 向 livy server 提交作业请求,之后 server 会向 cluster manager(通常是 yarn)提交 spark 作业。Spark 作业以 cluster 模式运行,即 spark context 运行在 cluster 内,而非 livy server 中,之后 Livy 以 session 来管理这些 spark 作业。 2 Livy 入门2.1 Rest APISession 是 Livy 中一个非常重要的概念...
