针对内部许多混合计算的需求场景,字节跳动提出了整合 AP 和 TP 计算的 ByteHTAP 系统,同时将 Flink OLAP 作为ByteHTAP 的 AP 计算引擎。在字节跳动一年多的发展中, Flink OLAP 已经部署支持了 20+ 的 ByteHTAP 线上... 我们在benchmark结果中统计了 10min 内完成的作业数量,并计算作业完成的平均 Latency。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f44706b1a62a468ca5d79b25f64a779f...
合规问题等需求,探索私有化部署是产品无法绕开的一条路。> > > > > > > 在面向ToB客户私有化的实际落地中,火山引擎A/B测试(DataTester)也遇到了字节内部服务和企业SaaS服务都不容易遇到的问题。在解决这些... 例如支持实验报告的计算引擎、为指标创建提供元信息的元信息服务;基础服务同时还会充当一层对基础设施的适配,用来屏蔽基础设施在 SaaS 和私有化上的差异, 例如 SaaS 采用的实时+离线的 Lambda 架构, 私有化为了减少...
电商和幸福里等 12 家以上核心业务方,集群规模达到 1.6 万 Core 以上,每天的查询规模超过 50w 次,单集群支持了复杂查询高峰期的 200 QPS,同时 Query Latency P99 控制在 5s 以内,较好的满足了业务的性能需求。... 核心思路是尽可能的将一些算子下推到存储层进行计算,大幅减少 Scan 的数据量,降低外部的 IO,同时也能够减少 Flink 引擎需要处理的数据量,从而明显提升 Query 的性能。 **TopN 下推:** 在字节内部的一个典型业...
> 作为一款面向ToB市场的产品——火山引擎A/B测试(DataTester)为了满足客户对数据安全、合规问题等需求,探索私有化部署是产品无法绕开的一条路。>> 在面向ToB客户私有化的实际落地中,火山引擎A/B测试(DataTester... 例如支持实验报告的计算引擎、为指标创建提供元信息的元信息服务;基础服务同时还会充当一层对基础设施的适配,用来屏蔽基础设施在 SaaS 和私有化上的差异, 例如 SaaS 采用的实时+离线的 Lambda 架构, 私有化为了减少...
在实践中,通常存在独立的 K8s 集群和 Hadoop 集群。独立的 K8s 集群运行着在线服务,独立的 Hadoop 集群运行着大数据作业,这两个集群不仅不能彼此共享资源,而且资源利用率都非常低。离线计算和在线业务的资源需求具有周期性变化,资源需求高峰时资源不足,低峰时资源冗余。而在线业务与离线计算的资源高低峰期往往是错开的,所以离线计算高峰时如何利用在线集群资源,在线业务高峰时如何利用离线集群资源,成为了降本增效的关键。...
主要是配置启动的计算进程数以及每个进程绑定的物理资源大小。**那么** **Slot** **是什么?为什么需要在** **Flink** **作业启动时配置?**一言以蔽之,Slot 是 Flink 集群管理资源的最小单位,也是 Flink 作业申... **Dispatcher** 接收各类查询请求,例如作业的各类 Metrics 等;- **JobMaster** 是作业的 AM,管理作业的执行状态;- **ResourceManager** 管理 Flink 集群的资源和资源分配;- **TaskManager** 管理 Fli...
Flink 作业在运行过程中,整个 Flink 集群其实分为四个角色节点,分别为 Dispatcher、JobMaster、ResourceManager 以及 TaskManager,其中 Dispatcher、JobMaster 以及 ResourceManager 在同一个进程内启动和执行。=====================================================================================================================================================* **Dispatcher** 接收各类查询请求,例如作业的各类...
对稳定性要求非常高,超时严重还会严重影响下游* 大量 HDD 机器和少量 SSD 机器* 大量在线业务低峰出让的资源,可用磁盘空间非常小,需要把存储拉远下图是字节跳动内部一个 Spark 作业的 Shuffle Chunk Size 情况。这个作业只有 400 兆的 Shuffle 数据,但是它的 M 乘以 R 量级是 4 万乘 4 万。简单算一下,在这个例子中,平均的 Fetch Chunk 大小甚至远远小于 1K ,量级是非常非常小的。![picture.image](https://p3-volc...
在这个例子中,平均的 Fetch Chunk 大小甚至远远小于 1K ,量级是非常非常小的。![]()再看一个混部集群中 Spark 作业的 Shuffle Fetch-Failure 的实时监控。下图监控中每个点的含义是——在这个时刻处于 Running 状态的 Application 的 Fetch-Failure 次数的总和。![]()上文提到,每一个 Fetch-Failure 都可能意味着一定时间的超时等待和计算资源空跑,同时还可能意味着触发 Stage 重算,甚至作业的失败。所以,解决这个问题...
> 作为一款面向ToB市场的产品——火山引擎A/B测试(DataTester)为了满足客户对数据安全、合规问题等需求,探索私有化部署是产品无法绕开的一条路。>> 在面向ToB客户私有化的实际落地中,火山引擎A/B测试(DataTester... 例如支持实验报告的计算引擎、为指标创建提供元信息的元信息服务;基础服务同时还会充当一层对基础设施的适配,用来屏蔽基础设施在 SaaS 和私有化上的差异, 例如 SaaS 采用的实时+离线的 Lambda 架构, 私有化为了减少...
电商和幸福里等 12 家以上核心业务方,集群规模达到 1.6 万 Core 以上,每天的查询规模超过 50w 次,单集群支持了复杂查询高峰期的 200 QPS,同时 Query Latency P99 控制在 5s 以内,较好的满足了业务的性能需求。**... 核心思路是尽可能的将一些算子下推到存储层进行计算,大幅减少 Scan 的数据量,降低外部的 IO,同时也能够减少 Flink 引擎需要处理的数据量,从而明显提升 Query 的性能。**TopN 下推:** 在字节内部的一个典型业务上...
> 作为一款面向ToB市场的产品——火山引擎A/B测试(DataTester)为了满足客户对数据安全、合规问题等需求,探索私有化部署是产品无法绕开的一条路。> > 在面向ToB客户私有化的实际落地中,火山引擎A/B测试(DataTeste... 例如支持实验报告的计算引擎、为指标创建提供元信息的元信息服务;基础服务同时还会充当一层对基础设施的适配,用来屏蔽基础设施在 SaaS 和私有化上的差异, 例如 SaaS 采用的实时+离线的 Lambda 架构, 私有化为了减少...
**但在内部环境中通过验证测试发现,原始的LowCardinality列存在以下两个致命问题:**1. 在LowCardinality列比较多的情况下(平均300+),Part Merge耗时严重,在大量实时写入的场景下,Merge速度跟不上写入速度,最终会导致集群不可用;2. 用户数据中事件属性多种多样,UBA版本通过动态Map列实现用户属性的自由上报,也会导致某些属性基数非常大,不再适合做字典编码,否则会同时导致存储、计算性能下降。如果以上两个问题得不到解决...