国产数据库为何在对接第三方工具时表现不尽人意？这是否与开放程度、标准化程度等因素有关？
社区干货
干货|4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考
Serverless和云原生数据库的结合可以提供更高效、可扩展、灵活和安全的数据处理和分析解决方案,帮助企业更好地利用云资源,提高数据处理和分析的性能和效率。 **本篇将通过“五问ByteHouse”,为你解... 市场对Serverless的接受程度也变得越来越高。可以说时至今日,Serverless已迈入了向成熟稳定方向发展的高速轨道。 作为一款火山引擎推出的云原生数据仓库,ByteHouse基于开源ClickHouse构建,并在字节跳动...
干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践
然后经过一系列的Flink实时ETL对埋点进行数据标准化、数据清洗、实时风控反作弊等处理,最终分发到下游,主要的下游包括ABTest、推荐、行为分析系统、实时数仓、离线数仓。所以,如果用一句话来概括 **数据流主... 流式任务托管平台的建设一定程度上解决了流式任务运维管理的问题。 **数据流ETL链路也在2018年全面迁移到了 ****P** yFlink** ,进入了流式计算的新时代。*** **第二个阶段是2018至2020年**随着流量的进一...
火山引擎——大数据智能平台的构建策略与步骤|社区征文
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... 这些也就是需要回答以下问题:● 是否确定了数据源头对应的业务系统是哪些● 这些系统通过何种方式来准备数据● 数据如何被接入到大数据系统● 源数据是否已经被收集● 数据格式是否已标准化● 数据量是...
干货|抖音集团增长经验:如何搭建有效的增长分析指标?
今日头条等产品的增长团队非常关注用户规模的增长,反应在指标上,主要关注代表活跃程度的指标,例如日活跃用户数(DAU)和月活跃用户数(MAU)。 业务通过数学模型来思考DAU、MAU包含的因素。从用户生命周期... 以及服务端和前端的第三方框架。常见的埋点方式包括代码埋点、全埋点以及可视化圈选埋点等。 另外,我们还可以将业务系统和第三方数据对接到我们的分析中。这些数据可能来自广告数据、活动数据、历史数据以...
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国产数据库为何在对接第三方工具时表现不尽人意？这是否与开放程度、标准化程度等因素有关？-优选内容
国产数据库为何在对接第三方工具时表现不尽人意？这是否与开放程度、标准化程度等因素有关？-相关内容
什么是云原生?
开创了全新的容器时代。Docker 实现了容器、镜像、构建、移植、运行一系列操作的标准化,一次构建,任意运行,从根本上消除环境的不一致性,可以随处移植。同时其轻量化的特性可以实现秒级启动。虽然 Docker... 在应用编排、数据库、存储、网络、CI/CD、监控、容器安全等领域都诞生了很多优秀的开源项目。**微服务**在具体介绍微服务架构之前,有必要先看一下与之对应的单体架构。在单体应用中,处理用户...
如何构建企业内的 TiDB 自运维体系
为了验证这个结论,本文后面的内容会讲到这个核心场景的实践。* **运维成本**- - MySQLMySQL 作为被使用最多的开源关系型数据库,从社区活跃度、产品成熟度、周边生态工具、解决方案积累等方面来看都是非常优... 落地场景总结等。目前 TiDB 在 DB-Engines 排名为 98,进一步证明了基础软件的难度以及作为一款国产数据库在国际化进程中还有很大的空间。从墨天轮中国数据库排行的情况,可以看到 TiDB 长期以来保持第一的位置。在 ...
学习 SSL/TLS ,这一篇就够了
在这里先做个简要介绍,或许结合它一起阅读本文,会有更佳体验。火山引擎证书中心是数字证书的全生命周期管理平台,为网站、App 和小程序提供 HTTPS 安全解决方案,此外还有多个证书工具供免费使用。如果拥有已实名认... 在地址栏中显示网站所有者的信息有助于将网站与恶意网站区分开。要获得 EV SSL 证书,网站所有者必须经历标准化的身份验证过程(通常这包含组织身份认证、三方认证等环节),以确认他们已获得该域的专有权利的合法授权...
Presto 在字节跳动的内部实践与优化
另一个影响 Presto 集群稳定性的重要因素是超大规模的查询。在 Ad-hoc 场景下,这种查询是无法避免的,并且由于这种查询会扫描非常多的数据或者生成巨大的中间状态,从而长期占用集群的计算资源,导致整个集群性能下降。为了解决这个问题,我们首先引入了**基于规则以及代价的查询时间预测**。基于规则的查询时间预测主要会统计查询涉及到的输入数据量以及查询的复杂程度来进行预测。基于代价的查询时间预测主要是通过收集在 ...
字节跳动云原生大数据平台运维管理实践
字节跳动过去几年在支撑自身业务的过程中积累了很多大数据领域的引擎工具,目前也在探索将这些引擎工具的能力进行标准化、产品化的输出。在此过程中主要有以下几个难点:* **组件繁多** :大数据领域完成一项工作... 集群级则主要完成日志数据/监控数据 Agent 和内部自研的调度器及 Operator 等的采集工作;租户级主要用于支撑特定大用户独占的组件;最下层的项目级就是用户的作业实例、中间件实例及其他第三方工具等。通过这里的划...
Presto 在字节跳动的内部实践与优化
另一个影响 Presto 集群稳定性的重要因素是超大规模的查询。在 Ad-hoc 场景下,这种查询是无法避免的,并且由于这种查询会扫描非常多的数据或者生成巨大的中间状态,从而长期占用集群的计算资源,导致整个集群性能下降。为了解决这个问题,我们首先 **引入了基于规则以及代价的查询时间预测** 。基于规则的查询时间预测主要会统计查询涉及到的输入数据量以及查询的复杂程度来进行预测。基于代价的查询时间预测主要是通过...
集简云 x 烟台某知名食品公司丨零代码连接钉钉宜搭与钉钉智能人事,轻松管理员工信息
烟台某知名食品公司采购了钉钉宜搭作为企业数据库,用于收集、汇总各个板块的业务数据,包括员工档案的存储。同时,利用钉钉智能人事记录员工的考勤、薪酬等信息。然而,这个看似简单的流程也频繁暴露出一定的弊端:* 两个系统数据不互通,整个流程无法实现自动化运转:钉钉宜搭表单收集汇总的员工信息,无法自动同步到钉钉智能人事花名册中,需要人工手动操作,降低了整个流程的智能化程度,也增加了出错的风险。* 人工手动操作出...
数据驱动业务增长之体系化思考与建设|社区征文
这一层的数据直接对接数据的消费者,是产品、运营等角色可以直接感知理解的一层,大多数这一层的表都可以直接在BI上通过图表的形式直接透出。 ### 建设过程在建设过程中,我们总结出了三段论, 分别为**还原论... 是关系型数据库之父Edgar Frank于1993年提出的概念。OLAP的多维分析操作包括:钻取(Drill-down)、上卷(Roll-up)、切片(Slice)、切块(Dice)、旋转(Pivot)