数据必然会产生一定的延迟;- 汇总层少建的好处:在汇总统计的时候,往往为了容忍一部分数据的延迟,可能会人为的制造一些延迟来保证数据的准确。举例,在统计跨天相关的订单事件中的数据时,可能会等到 00:00:05 或者 ... 是什么样子。最后一个是稳定保障,这在大型活动中会做得比较多,比如切换演练和分级保障。我们会基于之前的压测结果做限流,目的是保障作业在超过极限的情况下,仍然是稳定的,不会出现很多的不稳定或者 CP 失败的情况...
另外相同的产品价格也会有差异。企业无论是出于成本考虑,还是业务需求考虑,都是有可能需要把已经在云上的业务,迁移到其他云上。 ![alt](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_4ce7ff330b0b10dca9cad7e2acbbaf6a.png)### 云迁移策略云迁移可能会涉及到将所有系统和数据迁移到云上,没有放之四海而皆准的方法可以应用于整个应用程序产品组合。您需要考虑一些因素,例如您的组织采用云的时间表、迁...
**Eventually Consistent**:指经过一段时间后所有节点的数据将会达到一致。比如最终支付中的状态会变成支付成功或者支付失败;订单的状态和实际交易的过程达成一致;但这个过程有一定的时间延迟。BASE 理论是对... 上图是字节跳动 NoSQL 的产品矩阵。我们对内对外提供了生态类产品,包括 Redis、HBase、MongoDB 和 InfluxDB。此外自研的平台上提供了 ByteGraph 和 ABase,这两者和字节跳动的业务息息相关,也是内部业务重度依赖的两...
比如最终支付中的状态会变成支付成功或者支付失败;订单的状态和实际交易的过程达成一致;但这个过程有一定的时间延迟。BASE 理论是对 CAP 中 AP 理论的扩展,通过牺牲强一致性获得可用性。当出现故障时,允许部分不可用,但能保证核心功能可用;允许数据在一段时间内不一致,但最终要达到一致。NoSQL 大致可以分为以下几类:- KV 类:以 Redis 为代表;- 文档型:以 MongoDB 为代表;- 列存:以 HBase 为代表;- 图、时序等新兴的数据...
**Eventually Consistent**:指经过一段时间后所有节点的数据将会达到一致。比如最终支付中的状态会变成支付成功或者支付失败;订单的状态和实际交易的过程达成一致;但这个过程有一定的时间延迟。BASE 理论是对... 上图是字节跳动 NoSQL 的产品矩阵。我们对内对外提供了生态类产品,包括 Redis、HBase、MongoDB 和 InfluxDB。此外自研的平台上提供了 ByteGraph 和 ABase,这两者和字节跳动的业务息息相关,也是内部业务重度依赖的两...
表格数据库 HBase 版默认提供了 ZK 连接地址,同时也支持 Thrift 多语言访问,Thrift 是 HBase 标准版实例中的一种服务组件,基于 Apache Thrift(多语言支持的通信框架)开发。本文介绍基于 Python 程序通过 Thrift2 地... hbase.thriftfrom hbase import THBaseServicefrom hbase.ttypes import TPut, TColumnValue, TGet, TNamespaceDescriptor, TTableDescriptor, TColumnFamilyDescriptor, \ TTableName, TScanclass Demo: de...
比如最终支付中的状态会变成支付成功或者支付失败;订单的状态和实际交易的过程达成一致;但这个过程有一定的时间延迟。BASE 理论是对 CAP 中 AP 理论的扩展,通过牺牲强一致性获得可用性。当出现故障时,允许部分不可用,但能保证核心功能可用;允许数据在一段时间内不一致,但最终要达到一致。NoSQL 大致可以分为以下几类:- KV 类:以 Redis 为代表;- 文档型:以 MongoDB 为代表;- 列存:以 HBase 为代表;- 图、时序等新兴的数据...
Flink Table Store 解决数据和系统冗余问题 - 基于 Flink 流批一体,解决数据冗余性和正确性问题 - 实时服务分析引擎优化解决服务性能问题## **对流批一体的思考**在做流式数仓以及实时数仓的产品以前,字节内部的架构师一直在思考一个问题:**流批一体的核心到底是什么?**最终团队认为,存储就是流批一体的核心,存储就是所有数据分析的基础。![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/7fcbf9b9403b4c...
比如最终支付中的状态会变成支付成功或者支付失败;订单的状态和实际交易的过程达成一致;但这个过程有一定的时间延迟。BASE 理论是对 CAP 中 AP 理论的扩展,通过牺牲强一致性获得可用性。当出现故障时,允许部分不可用,但能保证核心功能可用;允许数据在一段时间内不一致,但最终要达到一致。NoSQL 大致可以分为以下几类:* **KV 类**:以 Redis 为代表;* **文档型**:以 MongoDB 为代表;* **列存**:以 HBase 为代表;* *...
数据集成系统服务了几乎所有的业务线,包括抖音、今日头条等大家耳熟能详的应用。**整个系统主要分成3种模式——批式集成、流式集成和增量集成。******- 批式集成模式基于Flink Batch模式打造,将数据以批的形... 也就是CDC场景。这个场景更新数据会随机分布,没有什么规律可言,并且底表的数据量会比较大,新增的数据量通常相比底表会比较小。在这种场景下,我们可以**选用哈希索引、State索引和Hbase索引来做到高效率的全局索引...
把所有可能更新的分区的文件的 Bloom Filter 加载进来,用来判断 Record Key 是否存在 | 轻量级,默认的索引方式 包含在数据文件的footer中。默认配置,不依赖外部系统,数据和索引保持一致性 || **HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key 到 File Group 的 mappin...
而是在使用的时候才去决定 schema,从而支持上游更丰富、更灵活的应用。2. ## **字节**数据湖Apache Hudi有下面非常重要的特性:- Hudi不仅仅是数据湖的一种存储格式(Table Format),而是提供了Streaming 流... 在字节跳动的实现中,集成了Flink、Spark、Presto,同时支持streaming和batch计算。 - 字节数据湖拥有良好的元数据管理能力,并在此之上实现了索引。使用行、列存储并用的存储格式,为高性能读写提供坚实的基础。 - ...
把所有可能更新的分区的文件的 Bloom Filter 加载进来,用来判断 Record Key 是否存在 | 轻量级,默认的索引方式 包含在数据文件的footer中。默认配置,不依赖外部系统,数据和索引保持一致性 || **HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获...