Kubernetes 下如何采集日志呢? 官方推荐了四种日志采集方案:- DaemonSet:在每台宿主机上搭建一个 DaemonSet 容器来部署 Agent。业务容器将容器标准输出存储到宿主机上的文件,Agent 采集对应宿主机上的文件。- St... 采集到的日志首先会存入高速缓冲集群,削峰填谷,随后日志会匀速流入存储集群,根据用户配置再流转到数据加工集群进行日志加工,或者到索引集群建立索引。 建立索引后用户可以进行实时查询和分析。TLS 提供标准的 Lu...
Kubernetes 下如何采集日志呢? 官方推荐了四种日志采集方案:- DaemonSet:在每台宿主机上搭建一个 DaemonSet 容器来部署 Agent。业务容器将容器标准输出存储到宿主机上的文件,Agent 采集对应宿主机上的文件。 -... 采集到的日志首先会存入高速缓冲集群,削峰填谷,随后日志会匀速流入存储集群,根据用户配置再流转到数据加工集群进行日志加工,或者到索引集群建立索引。 建立索引后用户可以进行实时查询和分析。TLS 提供标准的 Luce...
Kubernetes 下如何采集日志呢?官方推荐了四种日志采集方案:* DaemonSet:在每台宿主机上搭建一个 DaemonSet 容器来部署 Agent。业务容器将容器标准输出存储到宿主机上的文件,Agent 采集对应宿主机上的文件。* St... 采集到的日志首先会存入 **高速缓冲集群** ,削峰填谷,随后日志会匀速流入 **存储集群** ,根据用户配置再流转到 **数据加工集群** 进行日志加工,或者到 **索引集群** 建立索引。建立索引后用户可以进行实时查询...
最后考虑的问题点:Table Format 是不是一个终极武器?我们认为答案是**否定**的。主要有几方面的原因:- 使用体验离预期有差距:由于 Table Format 设计上的原因,流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重... 社区出现了两个趋势:**Native 化和向量化(Vectorized)** 。### 第一,Native 化。Native 化有两个典型的代表。- Spark:去年官宣的 Photon 项目,宣称在 tpcs 测试集上达到 2X 加速效果。- Presto: Velox ...
如果想把用户关系存入 ByteGraph,第一步就是需要把用户抽象为点,第二步把"关注关系”、“好友关系”抽象为边就完全搞定了。下面,我们就从代码层面介绍下点边的数据类型。* 点(Vertex)**点是图数据库的基本元... **一条边由两个点和点之间的边的类型组成,边可以描述点之间的关系**,比如用户 A 关注了用户 B ,可以用以下字段来描述:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7681...
在公共基础层分为两个不同的层次,一个是 DWD 层,做明细数据,另一个是 DWS 层,做公共聚合数据,DIM 是我们常说的维度。我们有一个基于离线数仓的主题预分层,这个主题预分层可能包括流量、用户、设备、视频的生产消费... 可以减少 99%的文件扫描。还有一个问题就是,我们现在数据量太大,维度太多。拿 QQ 看点的视频内容来说,一天流水有上百亿条,有些维度有几百个类别。如果一次性把所有维度进行预聚合,数据量会指数膨胀,查询反而变慢...
最后考虑的问题点:Table Format 是不是一个终极武器?我们认为答案是 **否定** 的。主要有几方面的原因:* 使用体验离预期有差距:由于 Table Format 设计上的原因,流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严... 社区出现了两个趋势: **Native 化和向量化(Vectorized)** 。### **第一,Native 化。**Native 化有两个典型的代表。* Spark:去年官宣的 Photon 项目,宣称在 tpcs 测试集上达到 2X 加速效果。* Presto:V...
它是连接两个独立应用程序或独立系统的软件。* 商业模式的服务性* 提供方式的灵活性#### 2.1.3 云计算的特点* 具有大规模并行计算能力* 资源虚拟化(Virtualization)和**弹性调度*** 数据量巨大并且增速迅猛* **高可靠性**:应用**数据多副本容错,计算节点同构可互换**等保证措施* **通用性**#### 2.1.4 典型的云计算基础架构以Google的云计算架构为例:三个相互独立又紧密结合在一起的系统:GFS分布式文件系统、针对...
工作流被分为了两个阶段:预处理阶段和PanGenie工作负载阶段。 预处理阶段 在本阶段,2个工作节点首先会对预先放置于其磁盘内的数据文件进行数据提取,该过程中节点会提取出数据中的关键信息,用作后续的参数选择。 在... 我们分析了基因数据的特点:发现当一条待查询的基因数据在数据库中存在亲属时,它更有可能与数据库样本维度的中心点有较大的距离。进一步讲,如果将基因数据与数据库中心、待查询数据集中心的距离相减,这种距离差异可...
维护一个列表。当用户访问 UI,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... 无论运行中 Spark Driver 还是 History Server,都是通过监听 event,将其中包含的任务变化信息反映到几种 UI 相关的类的实例中,然后存入 KVStore 供 UI 渲染。也就是说,KVStore 中存储着 UI 显示所需的完备信息。对...
本文基于我们内部的现状和场景对两个产品我们关注的点进行了简要对比。对比的目的不是为了去印证那个数据库产品能力更强。而是想通过对比来帮助团队在合适的场景选择合适的产品。* **扩展性**- - MySQLMyS... 将日志采集并加工后存入 ES。DBA 平台可以通过报表等手段进行推进治理。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4b2eee0173e34dca8e9b86cd8bd10082~tplv-tlddhu82om-...
维护一个列表。当用户访问 UI,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... 无论运行中 Spark Driver 还是 History Server,都是通过监听 event,将其中包含的任务变化信息反映到几种 UI 相关的类的实例中,然后存入 KVStore 供 UI 渲染。也就是说,KVStore 中存储着 UI 显示所需的完备信息。对...
按顺序将 log 应用到状态机,基于 boltdb 进行状态持久化 。对于 APIServer 元信息存储需求,etcd 大致通过以下方式来实现:* 在版本控制方面,etcd 使用 Revision 作为逻辑时钟,对每一个修改操作,会分配递增的版本号 Revision,以此进行版本控制,并且在内存中通过 TreeIndex 管理 Key 到 Revision 的索引;* 在写操作方面,etcd 以串行 Apply Raft Log 的方式实现,以 Revision 为键,Key/Value/Lease 等数据作为值存入 BoltDB ...