> 本文整理自火山引擎开发者社区技术大讲堂第三期演讲,主要介绍了 NoSQL 的前世今生和发展脉搏,以及字节跳动 NoSQL 的实践。**作者:王佳毅|火山引擎存储&数据库解决方案负责人**## NoSQL 应用的现状什么是 ... 如果用批处理系统来运行图的算法,就需要引入大量 shuffle 操作来实现关系的连接。但 shuffle 操作非常重,不仅会导致任务的运行时间变长,还会浪费非常多的计算资源。为了解决这一系列的问题,字节跳动引入了图计算...
2008 年以前应用最为广泛的是单机关系型数据库(SQL),能很好的解决复杂的数据运算及表间处理,多用于银行、电信等传统行业复杂业务逻辑场景中,以 Oracle 为代表。此类数据库挑战在于成本高,随着数据量增加,只能通过购买更贵更好的服务器;无法线性扩容,海量数据下处理能力大幅下降。**2008年至2013年**2008年至2013年,随着搜索/社交的发展,数据量爆发增长,传统数据库高成本,无法线性扩容问题日益突显;分布式及分布式非关系型(No...
> **王志雷**,火山引擎存储&数据库解决方案架构师,专注于存储&数据库产品的解决方案规划、设计和拓展工作。 > **贾伟力**,火山引擎存储&数据库解决方案架构师,专注于存储&数据库产品的解决方案规划、设计和拓展工作。> **火山引擎存储&数据库解决方案团队**,由资深的存储&数据库解决方案架构师组成。团队致力于帮助企业与组织更好的使用火山引擎云存储与云数据库产品,针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织...
2008 年以前应用最为广泛的是单机关系型数据库(SQL),能很好的解决复杂的数据运算及表间处理,多用于银行、电信等传统行业复杂业务逻辑场景中,以 Oracle 为代表。此类数据库挑战在于成本高,随着数据量增加,只能通过购买更贵更好的服务器;无法线性扩容,海量数据下处理能力大幅下降。 **2008年至2013年**2008年至2013年,随着搜索/社交的发展,数据量爆发增长,传统数据库高成本,无法线性扩容问题日益突显;分布式及分布式非关系型(...
2008 年以前应用最为广泛的是单机关系型数据库(SQL),能很好的解决复杂的数据运算及表间处理,多用于银行、电信等传统行业复杂业务逻辑场景中,以 Oracle 为代表。此类数据库挑战在于成本高,随着数据量增加,只能通过购买更贵更好的服务器;无法线性扩容,海量数据下处理能力大幅下降。 **2008年至2013年**2008年至2013年,随着搜索/社交的发展,数据量爆发增长,传统数据库高成本,无法线性扩容问题日益突显;分布式及分布式非关系型(...
> **王志雷**,火山引擎存储&数据库解决方案架构师,专注于存储&数据库产品的解决方案规划、设计和拓展工作。 > **贾伟力**,火山引擎存储&数据库解决方案架构师,专注于存储&数据库产品的解决方案规划、设计和拓展工作。> **火山引擎存储&数据库解决方案团队**,由资深的存储&数据库解决方案架构师组成。团队致力于帮助企业与组织更好的使用火山引擎云存储与云数据库产品,针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织...
作者:王佳毅|火山引擎存储&数据库解决方案负责人> 本文整理自火山引擎开发者社区技术大讲堂第三期演讲,主要为大家介绍了 NoSQL 的前世今生和发展脉搏,以及字节跳动 NoSQL 的实践。## NoSQL 应用的现状什么是... 如果用批处理系统来运行图的算法,就需要引入大量 shuffle 操作来实现关系的连接。但 shuffle 操作非常重,不仅会导致任务的运行时间变长,还会浪费非常多的计算资源。为了解决这一系列的问题,字节跳动引入了图计算...
针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织和企业实现业务成功。## 为什么要做数据库选型### 数据库选型的重要性与难点发展数字经济是当下各行各业的重要方向。支撑数字经济的底座是软件,特别是基础软件,可以说基础软件是整个数字经济的坚实底座。在基础软件领域,有三大基础软件,分别是操作系统、数据库系统和中间件。我们每天日常生活中的方方面面,背后都离不开这些基础软件的支撑,其中数据库系统是业务数据的...
是我们遇到的第二个挑战。**数据存量太多,成本居高不下**。随着业务的快速发展,如何管理庞大的结构化和非结构化数据,并有效应对高昂的成本,对我们而言也十分具有挑战性。 字节跳动数据库的演进... 代理层主要负责数据库的一些接入工作,比如鉴权、流量染色、流量分发等;* **Database 层**:这一层部署着数据库的一些实例,通过数据库的 Binlog 实现数据的同步、高可用。整体来讲,第一代数据库系统架构以开源...
流批数据质量解决方案 **产品功能架构**火山引擎流批数据质量解决方案有 4 个大的功能:* **离线数据质量监控**:解决批和微批监控场景,支持 Hive、ClickHouse、ES 等多种数据源,并有字段、唯一性等多种监控维度,允许通过 SQL 自定义维度聚合进行监控。* **流式数据质量监控**:解决流式监控场景,支持 Kafka/BMQ 等数据源。* **数据探查**:解决数据开发之前对数据内容存疑问题,支持 Hive 数据源。...
**首先介绍一下字节内部数据血缘遇到的挑战。** 随着公司业务扩张、用户数量持续增长以及数仓建设不断完善,元数据种类和数量也经历了非线性增长,并在此期间涌现出一些问题。 **第一,扩... 目前主要基于Apache Atlas原生图数据库——JanusGraph。**JanusGraph底层支持HBase。我们将每条边的关系作为两边的资产节点的属性,存入到对应RowKey的独立cell中。 另外,我们也对存储做了相关的改造...
是我们遇到的第二个挑战。**数据存量太多,成本居高不下。** 随着业务的快速发展,如何管理庞大的结构化和非结构化数据,并有效应对高昂的成本,对我们而言也十分具有挑战性。## 字节跳动数据库的演进字节跳动数... **Proxy 层:** 代理层主要负责数据库的一些接入工作,比如鉴权、流量染色、流量分发等;- **Database 层:** 这一层部署着数据库的一些实例,通过数据库的 Binlog 实现数据的同步、高可用。整体来讲,第一代数...
火山引擎DataLeap流批数据质量解决方案有 4 个大的功能:- **离线数据质量监控**:解决批和微批监控场景,支持 Hive、ClickHouse、ES 等多种数据源,并有字段、唯一性等多种监控维度,允许通过 SQL 自定义维度聚合进行监控。- **流式数据质量监控**:解决流式监控场景,支持 Kafka/BMQ 等数据源。- **数据探查**:解决数据开发之前对数据内容存疑问题,支持 Hive 数据源。- **数据对比**:解决新旧表数据一致性问题,支持 Hive...