多个的关系- 图状结构或者网状结构:图状结构或者网状结构![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/20220104211919.png)**何为逻辑结构和存储结构?****数据元素之间的逻辑关系,称... 单向链表的查找更新比较简单,我们看看插入新节点的具体过程(这里只展示中间位置的插入,头尾插入比较简单):![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/20220108113826.png)![](https://mar...
一个数据库通常有数百乃至数千张表,其中有些表无需同步、或者数据可能存在异常,可以将这些表加入exclude\_tables 清单,不影响其他表的数据同步。 **/ 异常处理 /**------------- 数据同步链路无法避免发生异常情况导致同步中断,**ByteHouse提高了多个功能来简化异常问题处理。** ● **跳过不支持的语句**MySQL支持的DDL语句非常丰富,有很多语法与clickhouse不兼容,在ClickHouse端执行会...
一个数据库通常有数百乃至数千张表,其中有些表无需同步、或者数据可能存在异常,可以将这些表加入 exclude_tables 清单,不影响其他表的数据同步。## 异常处理数据同步链路无法避免发生异常情况导致同步中断,ByteHouse 提高了多个功能来简化异常问题处理。**跳过不支持的语句**MySQL 支持的 DDL 语句非常丰富,有很多语法与 clickhouse 不兼容,在 ClickHouse 端执行会报错中断同步任务。可以通过设置 skip_ddl_patterns 参...
在对ClickHouse的应用与优化过程中积累了大量技术经验。本篇将解析ClickHouse的复杂查询问题,分享字节跳动解决ClickHouse复杂查询问题的优化思路与技术细节。> **关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【0711】获得... InterpreterPlanSegment会完成数据的读取和执行,通过ExchangeManager完成数据的交互。最后,Coordinator从最后一轮Stage所对应的ExchangeManager中去读取数据,并返回给Client。查询片段调度器SegmentScheduler负...
多个系统之间的 ETL 也浪费了大量的资源, 同时对于研发人员来讲,也不得不学习维护多套系统。为了解决这个问题,我们开启了 Krypton 项目,这是字节跳动基础架构 计算-实时引擎, 创新应用中心, 存储-HDFS & NoSQL 团队... 几个特点:1. **存算分离** - Krypton 的数据存放在了 Cloud Store 上,例如:HDFS、标准对象存储接口 S3 等;元数据也放在了外部的存储系统中,例如:ZK 及分布式 KV 等系统。1. **读写分离** - Inges...
Actor 的消息以邮件形式在多个 Actor 之间通信传递,每个 Actor 会有一个自己的邮箱(MailBox),用于接收来自其他 Actor 的消息,因此 Actor 模型中的消息也称为邮件。一般情况下,对于邮箱里面的消息,Actor 是按照**消息达到的先后顺序(FIFO)进行读取和处理**的。**Actor 工作原理**:3 个 Actor 之间基于消息和消息队列的工作流程进行说明。这 3 个 Actor 的工作流程:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byt...
客户端的连接可以均匀地分摊在多个 TiDB 实例上以达到负载均衡的效果。TiDB Server 本身并不存储数据,只是解析 SQL,将实际的数据读取请求转发给底层的存储节点 TiKV(或 TiFlash)。![picture.image](https://p3-v... 两个城市的三个数据中心互联互通,如果一个数据中心发生故障或灾难,其他数据中心可以正常运行并对关键业务或全部业务实现接管。相比同城多中心方案,两地三中心具有跨城级高可用能力,可以应对城市级自然灾害。TiDB...
又不过于依赖和受限于组件自身的发展。一般来说企业级数仓架构设计与选型的时候需要从以下几个纬度思考:- 开发的便利性:所选择的数仓架构是否具有很好的开发生态,可以提供不同类型的开发态接口,不限于 SQL 编... hudi 等优秀组件出现,但是 Hive 集成的节奏却非常慢。- 解耦程度:分布式任务必然需要多个组件的协调,例如分布式存储,资源管理,调度等,像 Hive 就重度依赖于 YARN 体系,计算引擎也与 MR 强绑定,在解耦方面较弱,如...
JanusGraph的存储后端,通常是一个Key-Column-Value模型的系统, **本文主要讲述了使用MySQL作为JanusGraph存储后端时,在设计上面的思考,以及在实际过程中遇到的一些问题。** ![picture.image](https://p3-... 对于MySQL最终的读写, **都收敛在Store,** 方法签名中传入StoreTransaction,Store从中取出租户信息和数据库连接,进行数据读写。=============================================================================...
不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型... 大幅增加成本负担的同时也会因为读写放大的本质导致不必要的计算资源开销。其次是通过 **传统数据库方案** 存放样本,这种方案更多适用于处理少量样本的场景,当海量数据达到 PB、EB 级时会遇到困难。此外由于...
行式存储NSM(N-ary Storage Model)和列式存储DSM(Decomposition Storage Model),两种存储模型各有其特定的擅长场景。在以前,主流存储设备是机械磁盘的情况下,数据一般采用一个一个的数据块进行存储,利用顺序读写提... 首先读取时只需要读取关心的列数据,在计算时也对cpu cache非常友好,所以存在大量复杂查询的数据分析场景(OLAP)主要使用列存。上帝开启了一扇门,也会关起一扇窗,列存在更新场景明显存在缺陷,每insert/update/delete...
Iceberg 是一种适用于 HDFS 或者对象存储的表格式,把底层的 Parquet、ORC 等数据文件组织成一张表,向上层的 Spark,Flink 计算引擎提供表层面的语义,作用类似于 Hive Meta Store,但是和 Hive Meta Store 相比:- ... 通过这种层级关系保存了一个从 Iceberg 表到底层所有数据文件的映射。因此只需要依靠读元数据文件就可以获取一张 Iceberg 表里面所有的数据文件而不需要做 File Listing,从而更适用于对象存储的场景。 **第二...
JanusGraph 的存储后端,通常是一个 Key-Column-Value 模型的系统,本文主要讲述了使用 MySQL 作为 JanusGraph 存储后端时,在设计上面的思考,以及在实际过程中遇到的一些问题。# 起因实际生产环境,我们使用的存储... Store 与存储的数据类型有关,具有跨租户能力 常见的 Store 有`system_properies`,`tx_log`,`graphindex`,`edgestore`等- 对于 MySQL 最终的读写,都收敛在 Store,方法签名中传入 StoreTransaction,Store 从...