三台1g云服务器部署hadoop_云服务器
社区干货
大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台
2006年 Hadoop 的诞生,给我们带来了变革意义的改变,大数据生态组件也开始层出不穷。各种不同体型的企业都喜欢选择开源大数据软件来搭建自己的系统,无论是先前十分繁荣的 Hadoop,还是后来涌现出来的 Kafka、Flink 等... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713889232&x-signature=D7RIGoNaOCmrzUUjT1G%2BrV%2BqdFQ%3D)支撑这些服务的,是字节跳动打磨的一套云原生大数据技术栈,涵盖了从数据接入、数据存储、数据计算到数据服务的所有环节。...
观点 | 数仓领域的未来趋势解读
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713975622&x-signature=9rO%2FICrVd89pe5cN1g26FL4z7Fg%3D)扫码进入官方交流群群内定期进行干货分享技术交流、福利放送 字节跳动数据平台... 数据引擎架构搭建等层面积累丰富经验。**> > > > > > 
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代码示例
本文通过示例向您介绍 Spark Operator、Hive Operator 与 Presto(Trino) Operator 的使用方式,熟悉 Airflow 与其他大数据组件的协同工作方式。 1 前提条件以下示例都基于添加了 Airflow 与 Presto 服务的 Hadoop 类... executor_memory='1g', driver_memory='1g', ) [START emr-demo] create_table_job = SparkSqlOperator( task_id='run_first', sql=''' create database if ...
CommunityOverCode Asia 2023强势来袭!15大专题等你投稿!
● 云原生● 远程过程调用● 流处理● Web服务器 **专题一:人工智能/机器学习** **出品人:谭中意** **专题介绍:**...
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
开源大数据平台则是 EMR 这类云产品的共有定义。接下来重点讲一下 Stateless 这个概念。Stateless 指的是“无状态”。在 EMR 中创建的用户集群的“状态”指的是什么呢?以有状态场景下的 Hadoop 集群类型为例,集群... 由火山引擎提供云服务器、公网 IP、云存储、VPC 等基础设施。在基础设施底座上,建构出数据存储引擎(如 HDFS、CloudFS、表格式等)、数据调度引擎(如 YARN 等)、各种面向不同场景的大数据计算、存储组件以及贯穿整个...
OLAP 在火山引擎 EMR 的最佳实践
火山目前支持StarRocks/Doris此类OLAP集群与Hadoop/Spark集群的混合部署,可以更好地进行成本和性能的平衡。这种方式下,EMR的Master节点与Hadoop或Doris/SR的Master节点进行混合部署,采用这种方式主要是考虑SR/Dori... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713889254&x-signature=1gJkFAEue2uELTkReMQXyKOShRs%3D)在湖仓架构升级中,SR架构选型的主要原因就是Catalog的动态添加。SR本身也在进行Trino的语法兼容,用户原有几千个sql可以无缝衔...
干货 | 实时数据湖在字节跳动的实践
数据湖的概念最早是在Hadoop World大会上提出的。当时的提出者给数据湖赋予了一个非常抽象的含义,他认为它能解决数据集市面临的一些重要问题。其中最主要的两个问题是:首先,数据集市只保留了部分属性,只能解决预先... 基本上是在0.5g到1g之间。进一步分析,我们发现随着数据量的增长,新的导入在通过索引定位数据的这一步花费的时间越来越长。根本原因是Bloom Filter存在假阳性,一旦命中假阳性的case,我们就需要把整个文件组中的...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713975625&x-signature=xvHX9QiezRQ8%2FzrNFnyaHlWuB1g%3D) ### **/****Compute-Node计算节点****/** 最后,我们增加了弹性计算节点。 原始的 Doris 中... 云原生开源大数据平台,提供企业级的 Hadoop、Spark、Flink、Hive、Presto、Kafka、Doris、StarRocks、Hudi、Iceberg 等大数据生态组件,100%开源兼容,快速构建企业级大数据平台,降低运维门槛。**后台回复数字“3”...
干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望
如果 **Hadoop** 系统中出报表较慢或聚合能力较差,可以去做一个数据的预计算,提前将配的指标的 cube 或一些视图算好。实际 SQL 查询时,可以直接用里面的 cube 或视图做替换,之后直接返回。 **●** ... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713889228&x-signature=f1ZZm9xJX03bJwHAA0AubrYmQ1g%3D) 不同于**ClickHouse**,我们在 **ByteHouse**中实现了对复杂查询的执行优化。通过对执行计划的切分,将之前的两阶段...
Ksana for SparkSQL
默认为 yarn spark.driver-memory driver 端默认内存为 1g spark.driver-cores driver 默认 core 数量为 1 spark.executor-cores executor 默认 core 数量为 1 spark.num-executors 默认 executor 数量为 1 spark.... 跳转进入到云服务器的实例界面,点击右上角的 远程连接 按钮,输入集群创建时的 root 密码,并进入远程终端。 进入 /usr/lib/emr/current/midas-dist/workers 目录,Ksana for SparkSQL 默认按照提交用户进行归类,可在...
字节跳动湖平台在批计算和特征场景的实践
包括 HadoopCatalog,HiveCatalog,JDBCCatalog,RestCatalog 等不同的实现方式,其底层存储信息会略有不同;RestCatalog 方式无需对接任何一种具体的存储,而是通过提供 Restful API 接口,借助 Web 服务实现 Catalog,进... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713889275&x-signature=v9RJVdYg%2BMKNDTMdBxpwzK%2FuK1g%3D)除了上面提到的借助 Compaction 提高读性能以及分析特征删除场景外,还提供了以下几个服务:- ExpirationSnapshot Exp...
