有个新的概念为分布式关系型数据库(NewSQL),它是兼具NoSQL扩展性又不丧失传统关系型数据库ACID特性的分布式数据库。随着互联网向银行、电信、电力等方向的渗透,传统行业数据量迅速提升,需要同时满足低成本、线性扩容及能够处理交易类事务的新型数据库,大数据的存储刚需不可避免。NewSQL的挑战在于,它是基于 Google Spanner/F1 论文,未开源它的代码及技术细节,是基础软件最前沿的领域之一,技术门槛最高。NewSQL 代表产品有Spanner...
通过汇总技术和业务元数据,解决大数据生产者组织梳理数据、数据消费者找数和理解数的业务场景,并服务于数据开发和数据治理的产品体系。本文介绍了火山引擎 DataLeap 套件下Data Catalog系统的构建和迭代过程,概要介... 生产者大部分是大数据开发的同学。通常,生产者会将某一批相关的元数据以目录等形式编排到一起,方便维护。另外,生产者会持续的在技术元数据的基础上,丰富业务相关的属性,比如打业务标签,添加应用场景描述,字段解释等...
能够支撑实时数据分析和海量离线数据分析;便捷的弹性扩缩容能力,极致的分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。**本文将从需求动机、技术实现及实际应用等角度,介绍基于不同架构的ByteHouse实时导入技术... 多个副本,在每个副本上都可以做 HaKafka表的创建。但是ByteHouse只会通过ZK选一个Leader,让Leader来真正地执行消费流程,其他节点位于Stand by状态。 当Leader节点不可用了,ZK可以在秒级将Leader切到Stand ...
转化好的数据通常会写入OLAP引擎,例如ByteHouse,以提供灵活且实时的SQL查询。用户在分析时,一般会从画像平台应用界面去可视化构建标签逻辑,再由平台应用将这些逻辑转化成SQL,发给ByteHouse进行处理。从数据模... 同时存在很多不必要字段。那么当用户通过组合标签(tag) 过滤人群时,几乎所有的行都需要被扫描, 使得性能开销随着标签和用户的增长越来越大。当数据以标签作为主体时,有两个比较大的改动:* 其一,只有跟人群...
所以每次对表的变更都会产生一个新版本的 Metadata File。这个 Metadata File 记录了 Schema 分区方式、快照列表等表级别的元数据,所以在这个 Metadata File 存的快照列表里面,每个快照下层对应的 Manifest List 文... 我们支持从客户自建的数据库或 HDFS 中进行批式或流式导入到 Iceberg 中。在数据的计算方面,流式和批式等计算引擎可以使用 Iceberg 提供的近实时数据进行计算,并最终将计算结果展示在上层的销售大屏等应用程序上。...
您可以预先设定知识助手的对话背景、角色和语气等条件,从而让对话适应不同的使用场景和需求。通过这个功能,企业可以在知识助手应于与内外部场景时,可以为内部员工或外部用户提供更加个性化和自定义化的对话体... Claude采用了严格数据过滤流程,能够提供来源可追溯的知识,并主动避免生成有害内容。此版本是集简云提供的限免内置应用,可集成其他应用,实现与Claude2对话,适用于多种生活工作场景,如:文案创作、文档分析、学习...
ByteHouse已经应用在互联网、金融、汽车领域,帮助企业实现人群洞察、行为分析、 IOT 风控等场景的实时分析。 **/ ByteHouse的演进****/** **●** 从2017年开始,字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水ClickHouse。 **●** 2018年到2019年,字节内部的ClickHouse业务从单一业务,逐步发展到了多个不同...
精细化营销意味着要在数以亿计的人群中优选出那些最具潜力的目标受众,这无疑对提供基础引擎支持的数据仓库能力,提出了极大的技术挑战。基于高性能、分布式特点,ClickHouse可以满足大规模数据的分析和查询需求... 转化好的数据通常会写入OLAP引擎,例如ByteHouse,以提供灵活且实时的SQL查询。用户在分析时,一般会从画像平台应用界面去可视化构建标签逻辑,再由平台应用将这些逻辑转化成SQL,发给ByteHouse进行处理。从数据模...
## 一、前言在谈数仓之前,先来看下面几个问题:### 1. 数仓为什么要分层?1. 用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据;不分层的话,如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,工作量巨大。2. 通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作,把一个大的黑盒变成了一...
**导读:** 今天很高兴能与大家分享字节数据平台在实时数仓中的一些实践。目前在数据湖和 Hudi 相关的一些基本技术原理方面社区已有较多的介绍,所以我们今天的分享主要聚焦于实践部分的内容。今天我们的分享主要分... 列的写入,并在 Merge 的时候做拼接,这样对于外界查询来说就是一个完整的宽表。具体来说,在实时数据写入的过程中有一个比较大的问题是怎么处理多个流的写入冲突问题。我们主要是基于 Hudi Metastore 来做冲突检测。...
多个字段(列),支持根据分隔符拆分、Map JSON嵌套字段解析拆分、数组JSON嵌套字段解析拆分,同时也支持将纯数组字段中的内容解析铺开成多行,注意数组JSON嵌套字段解析之后会根据数组内容平铺成多行,可能会造成数据量... 100行的数据。 离线任务 替换缺失值 将缺失的数据替换为该列的最大/最小/平均值、最高频值或自定义值 「订单表」中部分订单的“优惠金额”为空,即没有优惠、原价购买。将空替换为0。 离线任务 字段设置 支持选择保...
在查询匹配,数据一致性上扩展了使用场景:** **●**支持normal projection,按照不同列进行数据重排,对于不同条件快速过滤数据**●**支持aggregate projection, 使用聚合查询在源表上直接定义出预... `创建原始数据表` `CREATE TABLE tea_data.events(` `app_id UInt32,` `user_id UInt64,` `event_type UInt64,` `cost UInt64,` `action_duration UInt64,` `display_time UInt64,` `event_date...
消息队列,例如 Kafka、RocketMQ;大数据生态系统的各种组件,例如 HDFS、Hive 和 ClickHouse。在字节跳动内部,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... 我们的目光集中在了 Apache 软件基金会旗下的两款开源数据湖框架 **Iceberg** 和 **Hudi** 中。Iceberg 和 Hudi 两款数据湖框架都非常优秀。但两个项目被创建的目的是为了解决不同的问题,所以在功能上的侧重...