schema,statistics,数据的索引等信息。元数据信息会持久化保存在状态存储池里面,为了降低对元数据库的访问压力,对于访问频度高的元数据会进行缓存。元数据服务自身只负责处理对元数据的请求,自身是无状态的,可... Apache Kafka /Confluent Cloud/AWS Kinesis- 本地文件- RDS离线导入适用于希望将已准备好的数据一次性加载到 ByteHouse 的场景,根据是否对目标数据表进行分区,ByteHouse 提供了不同的加载模式:- ...
业务不能随意变动,那么我们在新旧技术共存的条件下,如何发挥新技术的最大潜力?字节跳动成立于2012年,也是大数据崛起之时,跟众多中小企业一样,字节跳动也是 Hadoop 生态组件的重度用户。这十年在业务演进的过程中... 涵盖了从数据接入、数据存储、数据计算到数据服务的所有环节。其中,存储层是基于 HDFS 进行深度定制的 CloudFS + Iceberg,中间件包括 Kafka 和字节自研的 BMQ,计算引擎使用的是 Spark / Flink,还包括资源调度和混部...
schema,statistics,数据的索引等信息。元数据信息会持久化保存在状态存储池里面,为了降低对元数据库的访问压力,对于访问频度高的元数据会进行缓存。元数据服务自身只负责处理对元数据的请求,自身是无状态的,可以水平扩展。- **安全管理**权限控制和安全管理,包括入侵检测、用户角色管理、授权管理、访问白名单管理、安全审计等功能。## 计算层通过容器编排平台(如 Kubernetes)来实现计算资源管理,所有计算资源都放...
业务不能随意变动,那么我们在新旧技术共存的条件下,如何发挥新技术的最大潜力?字节跳动成立于2012年,也是大数据崛起之时,跟众多中小企业一样,字节跳动也是 Hadoop 生态组件的重度用户。这十年在业务演进的过程中... 支撑这些服务的,是字节跳动打磨的一套云原生大数据技术栈,涵盖了从数据接入、数据存储、数据计算到数据服务的所有环节。其中,存储层是基于 HDFS 进行深度定制的 CloudFS + Iceberg,中间件包括 Kafka 和字节自研的 ...
本文以 Python 客户端为例,介绍如何在 VPC 环境下通过默认接入点(PLAINTEXT)接入消息队列 Kafka版,并收发消息。 前提条件已完成准备工作。详细说明请参考准备工作。 1 添加配置文件创建消息队列 Kafka版配置文件 c... /bytedance_kafka.py 示例代码通过默认接入点生产消息的示例代码如下,您也可以参考 Demo 中的示例文件 {DemoPath}/client/producer.py,实现相关业务逻辑。 Python from confluent_kafka import Producerdef callb...
可参考 confluent-python 的官方说明。 操作步骤 1 创建资源接入消息队列 Kafka版收发消息前,需要先创建资源和用户。 在火山引擎控制台中创建 Kafka 实例。详细操作步骤请参考创建实例。 创建 Topic。每一条消息都... 2 收集连接信息调用相关接口类收发消息时需要在代码中配置连接信息等参数,收发消息前请参考以下步骤获取连接信息。 收集接入点地址。创建实例后,您可以在实例的概览页面接入点区域中查看接入点的信息。详细说明...
Kakfa 实例均为集群化部属,每个 Kakfa 实例由多个 Broker 组成。本文档介绍如何保障 Kafka 集群各个 Broker 之间的数据均衡。 数据均衡每个 Kakfa 实例由多个 Broker 组成。不同 Broker 之间的数据流量、磁盘占用率... 本文档以 Confluent 官方客户端为例,说明分区选择对数据均衡的影响。 当发送的消息未手动指定写入分区编号且消息未指定消息 key 时,分区选择将会使用轮询的方式,此时消息写入基本可以保证数据处理和存储的相对均衡...
schema,statistics,数据的索引等信息。元数据信息会持久化保存在状态存储池里面,为了降低对元数据库的访问压力,对于访问频度高的元数据会进行缓存。元数据服务自身只负责处理对元数据的请求,自身是无状态的,可... Apache Kafka /Confluent Cloud/AWS Kinesis- 本地文件- RDS离线导入适用于希望将已准备好的数据一次性加载到 ByteHouse 的场景,根据是否对目标数据表进行分区,ByteHouse 提供了不同的加载模式:- ...
业务不能随意变动,那么我们在新旧技术共存的条件下,如何发挥新技术的最大潜力?字节跳动成立于2012年,也是大数据崛起之时,跟众多中小企业一样,字节跳动也是 Hadoop 生态组件的重度用户。这十年在业务演进的过程中... 涵盖了从数据接入、数据存储、数据计算到数据服务的所有环节。其中,存储层是基于 HDFS 进行深度定制的 CloudFS + Iceberg,中间件包括 Kafka 和字节自研的 BMQ,计算引擎使用的是 Spark / Flink,还包括资源调度和混部...
schema,statistics,数据的索引等信息。元数据信息会持久化保存在状态存储池里面,为了降低对元数据库的访问压力,对于访问频度高的元数据会进行缓存。元数据服务自身只负责处理对元数据的请求,自身是无状态的,可以水平扩展。- **安全管理**权限控制和安全管理,包括入侵检测、用户角色管理、授权管理、访问白名单管理、安全审计等功能。## 计算层通过容器编排平台(如 Kubernetes)来实现计算资源管理,所有计算资源都放...
业务不能随意变动,那么我们在新旧技术共存的条件下,如何发挥新技术的最大潜力?字节跳动成立于2012年,也是大数据崛起之时,跟众多中小企业一样,字节跳动也是 Hadoop 生态组件的重度用户。这十年在业务演进的过程中... 支撑这些服务的,是字节跳动打磨的一套云原生大数据技术栈,涵盖了从数据接入、数据存储、数据计算到数据服务的所有环节。其中,存储层是基于 HDFS 进行深度定制的 CloudFS + Iceberg,中间件包括 Kafka 和字节自研的 ...
schema,statistics,数据的索引等信息。元数据信息会持久化保存在状态存储池里面,为了降低对元数据库的访问压力,对于访问频度高的元数据会进行缓存。元数据服务自身只负责处理对元数据的请求,自身是无状态的... ByteHouse 能够连接到 Kafka,并将数据持续传输到目标数据表中。与离线导入不同,Kafka 任务一旦启动将持续运行。ByteHouse 的 Kafka 导入任务能够提供 exactly-once 语义。您可以停止/恢复消费任务,ByteHouse 将记录...
业务不能随意变动,那么我们在新旧技术共存的条件下,如何发挥新技术的最大潜力?字节跳动成立于 2012 年,也是大数据崛起之时,跟众多中小企业一样, **字节跳动也是 Hadoop 生态组件的重度用户。这十年在业务演进的... 涵盖了从数据接入、数据存储、数据计算到数据服务的所有环节。其中, **存储层是基于 HDFS 进行深度定制的 CloudFS + Iceberg,中间件包括 Kafka 和字节自研的 BMQ,计算引擎使用的是 Spark / Flink,还包括资源调度和...