如何创建DevOps管道以在合并后更新Databricks存储库？
社区干货
干货 | 实时数据湖在字节跳动的实践
希望有一个合适的存储来保存这些明细的、未加工的数据。因此在这个阶段,人们对数据湖的解读更多的是聚焦在中心化的存储之上。不同的云厂商也把自己的对象产存储产品称为数据湖。比如AWS在那个阶段就强调数据湖的... 对数据湖的解读更多的是从开源社区和背后的商业公司发起的。比如Databricks 作为一个云中立的产品,它将云厂商的这个对象存储称为 data lakes storage,然后把自己的重心聚焦在如何基于一个中心化的存储构建一个数据...
干货 | 提速 10 倍!源自字节跳动的新型云原生 Spark History Server正式发布
bricks 主办的 Data + AI Summit 峰会上的分享回顾,**关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【0831】获得 PPT 材料。**体系之上。在 Spark 任务运行期间会产生大量包含运行信息的`SparkListenerEvent`,例如 ApplicationStart / StageCompleted / MetricsUpdate 等等,都有对应的 `SparkL...
如何快速构建企业级数据湖仓?
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,使得用户可以更容易从原有架构迁移。因此,LakeHou...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
ByteHouse 是字节跳动自主研发的云原生数据仓库产品,在开源 ClickHouse 引擎之上做了技术架构重构,实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等功能。在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资... UDF:支持 Python UDF/UDAF 创建与管理,补足函数的可扩展性。(Java UDF/UDAF 已在开发中)- 自研优化器:自研 Cost-Based Optimizer,优化多表 JOIN 等复杂查询性能,性能提升若干倍。 **产品能力上,在引擎...
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火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
ByteHouse 是字节跳动自主研发的云原生数据仓库产品,在开源 ClickHouse 引擎之上做了技术架构重构,实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等功能。在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资... UDF:支持 Python UDF/UDAF 创建与管理,补足函数的可扩展性。(Java UDF/UDAF 已在开发中)- 自研优化器:自研 Cost-Based Optimizer,优化多表 JOIN 等复杂查询性能,性能提升若干倍。 **产品能力上,在引擎...
Pulsar 在云原生消息引擎领域为何如此流行?| 社区征文
目前最新对云原生的定义为:DevOps + 持续交付 + 微服务 + 容器。而符合云原生架构的应用程序是:采用开源堆栈(k8s + docker)进行容器化,基于微服务架构提高灵活性和可维护性,借助敏捷方法、DevOps 支持持续迭代和... 保存所有的三个块消息,然后以相同的顺序分发给消费者(独占/灾备模式)。 消费者将在内存缓存所有的块消息,直到收到所有的消息块。将这些消息合并成为原始的消息 M1,发送给处理进程。体系之上。在 Spark 任务运行期间会产生大量包含运行信息的`SparkListenerEvent`,例如 ApplicationStart / StageCompleted / MetricsUpdate 等等,都有对应的 `SparkL...
「火山引擎数据 中台产品双月刊」 VOL.01
一键开通 DataLeap+LAS 服务后,您将开启以下服务体验。- 数据服务是 API 服务的一站式平台。帮助用户将数据快速服务化,提供 API 创建、管理、运维和共享的全生命周期管理能力。...
