在手机端使用angularjs的ng-click，为何会有3秒延迟？如何解决这个问题？
社区干货
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
从上面的讨论不难看出有状态的集群会给客户带来一系列痛点问题,而火山引擎的 Stateless 的 EMR 集群则针对以上问题,为用户提供了解决方案。如果我们把集群的数据、元数据、配置、历史作业信息等状态通过一些方案放置在用户集群的外部,而在用户集群的内部不再持有状态信息,这样用户的集群就是一个无状态的集群,此时用户如果需要对集群执行升级或者其他运维操作,就不会有“集群状态数据受影响”相关的顾虑了,减少了运维的风险与成本...
干货丨字节跳动基于 Apache Hudi 的湖仓一体方案及应用实践
Hudi 作为数据湖框架的一种开源实现,其核心特性能够满足对于实时/离线存储层统一的诉求:**●**支持实时消费增量数据:**提供 Streaming Source/Sink 能力**,数据分钟级可见可查; **●**支持离线批量更新数据:保... 为解决实时性问题,字节内部在数据湖上自研了基于内存的服务,形成了一套高吞吐、高并发、秒级延迟可见的实时数据湖方案。整体架构如下:智能BI产品 开始快速发展,如 MongoDB,HBase。但此类数据库...
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在手机端使用angularjs的ng-click，为何会有3秒延迟？如何解决这个问题？-相关内容
火山引擎ByteHouse:只需2个方法,增强 ClickHouse 数据导入能力
ByteHouse 核心优势体现在自研表引擎:* 在社区版的基础上,ByteHouse 对表引擎做了进一步增强,使其能够实现开源的 ClickHouse 所做不到的场景。* 高可用引擎,相比社区高可用引擎,可以支持表的数量更多,集群的规模更大,稳定性会更高。* 实时数据引擎,相比社区实时数据引擎,消费能力更强,支持 at least once 的语义,排除单点写入的性能故障。* Unique 引擎,相比社区 Unique 引擎,ByteHouse 没有更新延迟问题,能够实现真正实时的...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
自己做同步又会引入一致性的问题;* 对业务吸引不够:由于以上三点原因,Table Format 对业务的吸引力大打折扣。如何去解这些问题呢?现在业界已经有基于 Table Format 应用的经验、案例或者商业公司,比如 Data Bricks、基于 Iceberg 的 Tabluar以及基于 Hudi 的 OneHouse 公司。通过这些公司的商业产品,底层组件、运维和优化都交由商业产品解决,有效减轻负担。而且商业公司还有能力提供上层的 ETL 管道等产品,使得用户可以更...
揭秘字节跳动基于 Doris 的实时数仓探索
**EMR Doris 是一个开箱即用的云端 Doris 服务。支持海量数据的高效导入、实时更新,支持对 10PB 级别的海量数据进行高并发查询。** 我们认为 Doris 也是一个比较全面的 OLAP 引擎,不像 ClickHouse 可能只能做一些大... (https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/498d18eb73dc482a9877320fd17d239d~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494019&x-signature=iIB%2BtNG2g8WwMGidC9usFc...
只需五步,ByteHouse实现MaterializedMySQL能力增强
支持实时同步源端数据,ClickHouse端几乎是毫秒和秒级延迟,时效体验非常好。 社区版MaterializedMySQL很大程度了解决了MySQL库到ClickHouse之间的数据实时同步问题,**但也存在不...
干货 | 如何快速实现BitSail Connector?
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714321230&x-signature=EfhSHqQmhE6XNg0nSkOJFeRPcmY%3D)> > > 本文面向BitSail的Connector开发人员,通过开发者的角度全面的阐述开发一个完整Connector的全流程,快速上手Conne... "job_name": "bitsail_clickhouse_to_print_test", "user_name": "test" }, "reader": { "class": "com...
干货|火山引擎DataTester:5个优化思路,构建高性能A/B实验平台
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494030&x-signature=10Zu1blcZFk7heUR7k9CMUZq1l4%3D) **现状及问题**实验指标报告页是DataTester系统最核心的功能之一,报告页的使用体验直接决定了DataTester作为... DataTester底层OLAP引擎采用的是clickhouse,根据clickhouse引擎的特点,主要有两个优化方向:* 减少clickhouse的join,因为clickhouse最擅长的是单表查询和多维度分析,如果做一些轻量级聚合把结果做到单表上,性能...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
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... **问题三:运维繁琐,业务高峰期无法保证 SLA*** 常常因为业务的节点故障导致数据查询缓慢,数据写入延迟(从延迟几小时到几天的程度);* 业务高峰期时资源出现严重不足,短期内无法扩容资源,只能通过删减部分业务的...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
中间会有DWB/DWS作为部分中间过程数据。从技术选型来说,从数据源的ETL到数据模型的构建通常需要长时任务,也就是整个任务的运行时间通常是小时及以上级别。而DM层主要是支持业务的需求,对实效性要求比较高,通常运行在DM层上的任务时间在分钟作为单位。基于如上的分层设计的架构图可以发现,虽然目前有非常多的组件,像Presto、Doris、ClickHouse等等,但是这些组件各自工作在不同的场景下,像数仓构建和交互式分析就是两个典型的场...
干货|从ETL到ELT,揭秘火山引擎ByteHouse的技术实现
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407634&x-signature=jJ%2Foh2VFq6ngWn4K2Gbw89lmDVE%3D) 谈到数据仓库, 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT) 将来源不同、格式... **火山引擎ByteHouse是一款基于开源ClickHouse推出的云原生数据仓库,**为用户提供极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析,同时还具备便捷的弹性扩缩容能力,极致分析性能和丰富的企业级特性。**凭借...
