Ingestion Server 负责数据的导入,Compaction Server 负责将数据定期 Merge。数据导入后,Ingestion Server 会写 WAL,同时数据进入内存 Buffer,Buffer 满了 Flush 成列存文件到 Cloud Store 上,并向 Meta Server 注... 一个按照天聚合,一个按照小时进行聚合。2. 将 Query 中的时间窗口拆分成三部分:1. 2022- 05-01 00:00:00 - 2022-05-09 00:00:002. 2022-05-09 00:00:00 - 2022-05-09 14:00:003. 2022-05-09 14:00:00 - 2022-0...
但是 JSON 由于本质是一种文本协议,且没有类似 Protobuf 的强制模型约束(schema),编解码效率往往十分低下。再加上有些业务开发者对 JSON 库的不恰当选型与使用,最终导致服务性能急剧劣化。在字节跳动,我们也遇到... sonic-JIT 的核心思想就是:**将模型解释与数据处理逻辑分离,让前者在“编译期”固定下来**。这种思想也存在于标准库和某些第三方 JSON 库,如 json-iterator 的函数组装模式:把 Go struct 拆分解释成一个个字段类...
新的导入在通过索引定位数据的这一步花费的时间越来越长。根本原因是Bloom Filter存在假阳性,一旦命中假阳性的case,我们就需要把整个文件组中的主键链读取上来,再进一步地去判断这个数据是否已经存在。通过这... 在这个阶段,由于数据实际上已经开始生产了,用户对于数据入湖的稳定性和查询性能都有很高的要求。我们通过将Compaction任务与实时导入任务拆分,首先解决了资源抢占导致的入湖时效性比较低的问题,同时设计了compacti...
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...
字节跳动存在较多业务场景需要基于具有相同主键的多个数据源实时构建一个大宽表,数据源一般包括 Kafka 中的指标数据,以及 KV 数据库中的维度数据。业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 JOIN 产出这个... 并发写控制,可以支持列级别的冲突检查。这在 Hudi 多流拼接方案中能够实现并发写入至关重要,更多细节可参考字节跳动数据湖团队向社区贡献的 RFC-36。**MergeOnRead 表读写逻辑:** MergeOnRead 表里面的文件包含两种...
字节跳动存在较多业务场景需要基于具有相同主键的多个数据源实时构建一个大宽表,数据源一般包括 Kafka 中的指标数据,以及 KV 数据库中的维度数据。业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 JOIN 产出... **MergeOnRead 表读写逻辑:** MergeOnRead 表里面的文件包含两种, LogFile (行存) 和 BaseFile (列存),适用于实时高频更新场景,更新数据会直接写入 LogFile 中,读时再进行合并。为了减少读放大的问题,会定期合并...
支持导入多种数据源构建模型以及灵活选择指标构建方式,通过一个平台即可实现指标管理。 由此,DataLeap和DataWind成为幸福里团队构建指标体系首选。 ![picture.image](https://p3-volc-communit... 数据BP需要进行业务指标和分析维度的拆分,对于指标需先考虑指标字典中是否存在(防止重复开发),如果不存在, 需要拆解为原子指标+时间周期+修饰词, 并落入到指标平台;根据实际应用场景采用DataWind数据集或数据接口输...
Spark任务由一个Driver和多个Executor构成,其中Driver负责管理Executor及其内部的Task,整个SQL的解析过程也都在Driver中完成。Spark会将解析后的执行计划拆分成多个Task,并调度到Executor上进行实际计算,多个Task并... 例如下图中的分区过滤条件date = ‘20230101’,经过Partition Skipping,实际只需要读红色部分的数据文件。==================================================================================================...
用户可以将数据导入后,通过自定义的**SQL语句**,在ByteHouse 内部进行数据转换,而无需依赖独立的 ETL 系统及资源。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5f2f4268ef604695b054436f569d25cf~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012448&x-signature=YHZ8UBI8ZdSPbBBPkkNOscdyVSs%3D)/ 关于 ByteHouse /-----------------### ● ByteHouse 的...
业务数据以及线上日志类数据存储在MQ和 Kafka。计算引擎根据业务类型不同,Presto支撑了Ad-hoc查询、部分BI报表类查询,SparkSQL负责超大体量复杂分析及离线 ETL、Flink 负责流式数据清洗与导入。![picture.im... 针对不同的业务需求拆分为了多个相互隔离的集群,每个集群部署多个Coordinator,负责调度对应集群的 Worker。接入层提供了统一的Gateway,用以负责用户请求的路由与限流。同时还提供了 History Server,Monitor Sys...
索引层会给他指定一个新的文件ID,或者是历史文件中的小文件,让其填充到小文件中,从而避免小文件问题。* 经过索引层之后,每条数据都会带有一个文件ID,Flink会根据文件ID进行一次shuffle,将相同文件ID的数据导入到同... 在2020年底,Hudi社区对底层的Hudi Client进行了拆分,并且支持了Flink引擎,这种改造方式是将Spark RDD的操作变成了一个List的操作,所以底层还是一个批式操作,对于Flink来说,每一次Checkpoint期间所需要做的计算逻辑...
对于整个链路来说我们会把左边 MySQL 数据源的数据导到 Table 1 中,右边 Redis 的数据导到 Table 2 中,然后将两个表做 Join。这里存在两个比较大的问题,一个是高峰期的资源占用率较高,因为天级 Dump 数据量较大,且都集中在凌晨;二是就绪时间比较长,因为存在去重逻辑,会将 T-1 天分区的数据和当天分区的数据合并去重计算后落到当天(T 天)的分区。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu8...
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载体,比如银行卡上的余额,是非常重要的数据,不能有... 将数据存储于二维表格之中,数据以行为单位,一行数据表示一个实体信息,每一行数据的属性都是相同的,通过 SQL 语言进行操作,容易理解,广泛应用于企业的 ERP、CRM、财务系统和交易系统等核心业务系统。其 **最大的特...