会从列表中查找请求所需的任务,如果存在,就完整读取对应的 event log 文件,进行解析。解析的过程就是一个回放过程(replay)。Event log 文件中的每一行是一个序列化的 event,将它们逐行反序列化,并使用 `ReplayList... 其次公有云场景下不同用户的 workload 差异很大,不同用户任务量有数量级的差别,会出现大量长尾作业。为每个用户单独部署 History Server 计算和存储成本过大且不均衡,而部署统一的 History Server 无法做到资源隔离...
## Redis 简介Redis 是大家日常工作中使用较多的典型 KV 存储,常年位居 DB-Engines Key-Value 存储第一。Redis 是基于内存的存储,提供了丰富的数据结构,支持字符串类型、哈希/列表/集合类型以及 stream 结构。Re... 每一部分数据由不同的 Redis 实例承担。Redis 的典型应用场景有以下 3 种:- **缓存**:因为 Redis 是基于内存的存储,它的读写请求会在内存执行,请求响应的延迟很低,所以很多场景下会把 Redis 当做缓存使用。...
# 背景## **HDFS** **简介**HDFS 全名 Hadoop Distributed File System,是业界使用最广泛的开源分布式文件系统。原理和架构与 Google 的 GFS 基本一致。它的特点主要有以下几项:- 和本地文件系统一样的目录... 每个副本都存在不同的 Data Node 上,以达到容错容灾的效果。每个副本在 Data Node 上都以文件的形式存储,元信息在启动时被加载到内存中。Data Node 会定时向 Name Node 做心跳汇报,并且周期性将自己所存储的副本...
不同业务会通过不同活动实现业务增长,对核心服务来说,追溯每个业务的增长也是一个非常艰巨的任务。二 **是会大幅提高服务治理难度** 。这里的服务治理包含限流、ACL 白名单、超时配置等,因为调用关系变得复杂,... 它不同于 DDD 的 domain,它被称为服务域,可以理解成是一组服务的集合。字节跳动内部也参考了这种 domain 的思想,把一些服务聚合起来,产生特殊的化学反应。但 DOMA 架构也存在一些问题,比如它过了一层 Gateway S...
同时,大家可以看到,Reduce 进行的 Shuffle Fetch 请求整体看是一个网状结构,也就是说会存在大量的网络请求,量级大概是 M 乘以 R,这个请求的数量级也是非常大的。这两个问题随着作业规模的扩大,会带来越来越严... 但可能会在不同的时间丢失数据,这样的话就会造成整个 Stage 重算。但我们认为这个概率是非常非常低的,我们以极小的失败几率换取更高速的写入速度是完全值得的。事实也证明,这个思路是正确的,在整个 CSS 的应用过程...
不同服务器保存同一份数据,在出现故障时自动切换,实现故障转移,在实际生产中非常实用。 - Sharding 模式适合处理大量数据,它将数据分开存储,不同服务器保存不同的数据,所有服务器数据的总和即为整个数据集。## ... 主从复制老生常谈的问题:数据不一致的问题。根本原因在于只有 Master 节点可以写,Slave 节点只能同步 Master 数据并对外提供读服务,当你查询 Slave 节点的数据时,由于网络延迟等其它因素导致 Slave 节点还没有完...
Term Dictionary:将相同前缀的词放到一个数据块并仅保留后缀,例如[hello,head] -> [lo, ad];3. Posting:有序+增量编码+分块存储,例如[9, 10, 15, 32, 37] -> [9, 1, 5, 17, 5], 每个元素可以使用 5bit 存储;4. Posting 合并优化:使用 Roaring Bitmap节省空间,使用多条件查询时需要对多个 Posting 求并;5. 语义处理:可以查询到语义相近的内容。 **倒排索引的特点:**1. 支持全文搜索:以不同的分词插件支持多种语言,例如 ...
# 一、前言本文分享了在工作中关于 ElasticSearch 的一些使用建议。 **和其他更偏向手册化更注重结论的文章不同,本文将一定程度上阐述部分建议背后的原理及使用姿势参考,避免流于表面,只知其然而不知其所以然。*... 只返回聚合结果而不返回文档 sourceBuilder.size(0);```**03. 日期范围查询使用绝对时间值。**日期字段上使用 Now,一般来说不会被缓存,因为匹配到的时间一直在变化。因此, 可以从业务的角度来考虑是否一...
语法基本一致,绝大多数语法没有差异。关于不兼容 ANSI SQL 的部分,请官网文档参考:ClickHouse SQL语法与ANSI SQL的差异。ClickHouse 支持的语法类型包括: SELECT INSERT INTO CREATE ALTER SYSTEM SHOW ..... 我们在本文档中仅列出常用的 SELECT,CREATE,ALTER,INSERT INTO,DROP。其余语法可参考 社区文档。 前置概念由于 ByteHouse 的分布式设计理念与一般数据库不同。在了解语法前,请先学习 架构概述,并了解以下两个概念: 本地...
ByteHouse 则支持根据不同的场景生成最优的 RuntimeFilter,优化了生成和 Apply 的流程,同时支持 Distributed 和 Local 的 RuntimeFilter,在较大规模集群上也自适应的支持 Shuffle-Aware 的 RuntimeFilter。 **在宽表查询上,ByteHouse主要通过全局字典、Zero copy以及UncompressedCache 来进行性能提升。**首先,全局字典主要通过编码方式将变长字符串转化为定长数值,针对 Agg、Function和Exchange算子可以直接进行编码值...
表面上标签类型可能完全不一样,但深度分析后发现喜欢两个视频的是同一个类型的人,并把他们划分在同一个兴趣圈层中。 要搭建这样一套兴趣圈层平台,不仅需要算法策略,对底层数据存储架构也是一大挑战。抖音... 前端发送查询场景数据请求,服务端接收到请求后读取相应的缓存、数据库表及分区,对数据进行组装,最终返回给用户。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8d5bfa2caa...
带来大量随机的读请求。* 同时,大家可以看到,Reduce 进行的 Shuffle Fetch 请求整体看是一个网状结构,也就是说会存在大量的网络请求,量级大概是 M 乘以 R,这个请求的数量级也是非常大的。这两个问题随着作业... 但可能会在不同的时间丢失数据,这样的话就会造成整个 Stage 重算。但我们认为这个概率是非常非常低的,我们以极小的失败几率换取更高速的写入速度是完全值得的。事实也证明,这个思路是正确的,在整个 CSS 的应用过程...
对于多个应用来说,这个共享数据库需要能够适应他们所有的场景。不同的应用考量的点是不一样的,要能适应所有的需求对于数据库这一部分就显得尤其的困难。2、性能方面。不同的应用可能会同时访问相同的数据导致数据... 请求消息URI中的参数采用UTF-8编码并经过URLEncode编码。应答消息根节点为“response”,每个响应包含固定的两个属性节点:“status”和“message”。它们分别表示操作的返回值和返回消息描述,其他的同级子节点为业...