最终在开源社区取得突破,并且在工作和开源贡献之间取得平衡。 **李本超**字节跳动,Flink SQL 技术负责人Apache Calcite PMC Member,Apache Flink Committer,毕业于北京大学,目前就职于字节跳动流式计算团... MapReduce 引擎的使用也存在一系列的问题。例如,计算性能不佳,需要额外的 Pipeline 工具管理串行运行的 Job,希望迁移 Spark 但是存量作业数量多且大量作业使用了 Spark 本身不支持的各种脚本。在此背景下,字节跳动...
在私有化场景,我们不确认客户环境一定有Flink集群,即使部署的数据底座中带有Flink,后续的维护也是个头疼的问题。另外一个角度,作为通用流式处理框架,Flink的大部分功能我们并没有用到,对于单条消息的流转路径,其实... 用来对消息进行Hash操作;- Processor:消息处理的单元,针对某个Event Type定制的业务逻辑。- Task:消费消息并处理的一条Pipeline,Task之间资源是相互独立的。## 框架架构![picture.image](https://p6-v...
最终在开源社区取得突破,并且在工作和开源贡献之间取得平衡。**讲师简介:**Apache Calcite PMC Member,Apache Flink Committer,毕业于北京大学,目前就职于字节跳动流式计算团队,Flink SQL 技术负责人。... MapReduce 引擎的使用也存在一系列的问题。例如,计算性能不佳,需要额外的 Pipeline 工具管理串行运行的 Job,希望迁移 Spark 但是存量作业数量多且大量作业使用了 Spark 本身不支持的各种脚本。在此背景下,字节跳动...
定期请求 TLS Server,获取新的采集配置并进行热加载; 5. LogCollector 根据采集配置采集各个容器上的标准输出或文本日志;6. LogCollector 将采集到的日志发送给 TLS Server。#### 适合大规模、多租户场景的客户端![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/6ba085f213ce4fd6b445dc961ea064cb~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)开源日志采集客户端一般只支持一个 Output,多个 Input 采用相同的 Pipeline,相...
之前系统的设计问题,也到了需要解决的阶段。具体来说:- 用户层面痛点: - 数据生产者: 多引擎环境下,没有便捷、友好的数据组织形式,来一站式的管理各类存储、计算引擎的技术与业务元数据 - 数据消... **Bridge Job**:组装pipeline,做运行时控制。概念上对齐Flink的Job。当需要接入新的元数据时,通常只需要重新编写Source和Diff Operator,其他组件都是可直接复用的。标准化的connector极大的节省接入和运维成...
基于这个问题,随着技术的进一步发展,在 2020 年,湖仓一体的架构开始被提出。相比起传统数据湖,湖仓一体架构支持原生的 ACID 能力,支持像 BI 分析、报表分析,机器学习和流式分析多种类型的计算范式,以及云上的对象... 产出一个离线表。可能后边还会有一些 SQL 场景依赖离线表做数据的准实时消费。在这种情况下,Flink SQL 会再生成一张 ByteLake 表,这张表同样可以被下游的 Spark SQL 的离线任务依赖,从而达到在整个 Pipeline 里,做...
在启动自研之前,我们评估了两个比较相关的方案,分别是Flink和Kafka Streaming。Flink是我们之前生产上使用的方案,在能力上是符合要求的,最主要的问题是长期的可维护性。在公有云场景,那个阶段Flink服务在火山云上还没有发布,我们自己的服务又有严格的时间线,所以必须考虑替代;在私有化场景,我们不确认客户的环境一定有Flink集群,即使部署的数据底座中带有Flink,后续的维护也是个头疼的问题。另外一个角度,作为通用流式处理框架...
最后有一个问题:Table Format 是不是一个终极武器?我们认为答案是否定的。主要有几方面的原因:- 使用体验离预期有差距:由于 Table Format 设计上的原因,流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重; - ... 但是现在人们发现可能向量化是一个更好的选择,向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的一些特性,比如 SIMD,Pipeline 执行等。### **趋势三:多模计算,即组件边界逐渐模糊,向全...
基于这个问题,随着技术的进一步发展,在2020年,湖仓一体的架构开始被提出。 相比起传统数据湖,湖仓一体架构支持原生的ACID 能力,支持像BI分析、报表分析,机器学习和流式分析多种类型的计算范式,以及云上的... 产出一个离线表。可能后边还会有一些SQL场景依赖离线表做数据的准实时消费。在这种情况下,Flink SQL会再生成一张ByteLake表,这张表同样可以被下游的Spark SQL的离线任务依赖,从而达到在整个Pipeline里,做到批流计算...
最后考虑的问题点:Table Format 是不是一个终极武器?我们认为答案是 **否定** 的。主要有几方面的原因:* 使用体验离预期有差距:由于 Table Format 设计上的原因,流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严... 向量化是一个更好的选择,因为向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的特性,如 SIMD,Pipeline 执行等。**趋势三:多模计算,即组件边界逐渐模糊,向全领域能力扩展**S...
我们将某一种元数据类型的接入逻辑封装为一个connector,并通过提供SDK的方式简化connector的编写成本。以使用最广泛的T+1 bridge接入的connector SDK为例,我们参照时下流行的Flink流式处理框架,结合T+1 bridge的... * **Bridge Job** :组装pipeline,做运行时控制。概念上对齐Flink的Job。当需要接入新的元数据时,通常只需要重新编写Source和Diff Operator,其他组件都是可直接复用的。标准化的connector极大节省接入和运维成本...
读时再进行合并。为了减少读放大的问题,会定期合并 log file 到 base file 中。对于更新数据,Hudi 通过索引快速定位数据所属的 file group。目前 Hudi 已支持 Bloom Filter Index、Hbase index 以及 Bucket Index... 一个典型的 pipeline 是,MySQL 侧的 binlog 生产到 Kafka:- **实时场景**直接通过 Spark Streaming 或 Flink 消费这部分更新数据,写入数据湖,供下游业务使用。- **批量场景**会先将 binlog 通过 dump servi...
火山引擎 DataLeap 研发人员将某一种元数据类型的接入逻辑封装为一个connector,并通过提供SDK的方式简化connector的编写成本。以使用最广泛的T+1 bridge接入的connector SDK为例,我们参照时下流行的Flink流式处理... **Bridge Job**:组装pipeline,做运行时控制。概念上对齐Flink的Job。当需要接入新的元数据时,通常只需要重新编写Source和Diff Operator,其他组件都是可直接复用的。标准化的connector极大的节省接入和运维成...