ApacheCassandra何时需要进行定期维护？
社区干货
干货|DataLeap数据资产实战:如何实现存储优化?
排除了HBase和Cassandra;==================================================**●**从当前数据量与将来的可扩展性考虑,单机方案不可选,排除了BerkeleyDB;==============================================**●**同样因为人力成本,需要做极大量开发改造的方案暂时不考虑,排除了Redis。============================================ **最终我们挑选了MySQL来推进到下一步。** **/ MySQL的理...
Kafka 消息传递详细研究及代码实现|社区征文
需要什么条件或者需要等待多久才能发送下一条消息呢,发送失败会重试吗?......Kafka Documentation 中 *[Producer Configs](https://kafka.apache.org/documentation/#producerconfigs)* 里有相关配置说明:[*... 则将在后台定期提交 offset。频率可用 [auto.commit.interval.ms](#consumerconfigs_auto.commit.interval.ms) 进行设置,ms。type: booleandefault: truevalid values:importance: medium consumer ...
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
群内定期进行干货分享技术交流、福利放送 字节跳动数据平台> > > 在2021年,字节跳动DataCatalog系统进行过大规模重构,新版本的存储层基于Apache Atlas实现。迁移过程中,我们... 系统的可维护性和扩展性变得不可忍受。比如为了支持数据血缘能力,引入了字节内部的图数据库veGraph,写入时,需要业务层处理MySQL、ElasticSearch和veGraph三种存储,模型也需要同时理解关系型和图两种。更多的背景可...
2023 年总结与技术心得 | 社区征文
我们引入了 Apache Flink,这是一个流式处理引擎,与传统的批处理方式相比,它具有更好的性能和实时性。通过将 Flink 引入我们的数据处理流程,我们不仅加速了数据清洗的过程,而且更好地支持了实时数据分析需求。这个案例突显了技术深度的重要性,因为我需要深入了解新技术的原理和使用方法。同时,它也强调了技术广度,因为我不仅仅使用了一种解决方案,还将新技术整合到我们现有的生态系统中,形成了更为全面的解决方案。通过这个经...
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ApacheCassandra何时需要进行定期维护？
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ApacheCassandra何时需要进行定期维护？
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干货|字节跳动基于 Apache Hudi 的多流拼接实践
2. 维度数据和指标数据作为不同的流独立更新,更新过程中不需要做多流数据合并,下游读取时再 Merge 多流数据,因此不需要缓存维度数据,同时可以在执行 Compact 时进行 Merge,加速下游查询。**此外,多流拼接方案还... 读时再进行合并。为了减少读放大的问题,会定期合并 LogFile 到 BaseFile 中,此过程叫 Compact。## **2.2 原理概述**针对上述业务场景,我们设计了一种完全基于存储层的多流拼接方案,支持多个数据流并发写入,读时...
干货|一套架构框架满足流批数据质量监控
业务数据由 Hive 定期同步到 ClickHouse;希望每次同步任务后检查 Hive 与 ClickHouse 中的指标是否一致。通过上面的介绍,大家应该也大致清楚了当前数据质量需要解决的问题。可能有人会说,数据质量平台我也做过,... Executor 是基于 Apache Griffin 的 Measure 模块改造的一个 Spark Application。功能包括:* 适配数据源* 数据转化为 DataFrame* 规则转化为 SQL 操作* 计算结果Executor 的选型有以下几方面的考虑:*...
ByteHouse+Apache Airflow:高效简化数据管理流程
这种组合使得数据基础设施的设置和维护变得无缝化。### 客户场景#### 业务场景在这个客户场景中,一家名为“数据洞察有限公司(假名)”的分析公司,他们将 Apache Airflow 作为数据管道编排工具。他们选择 ByteHouse 作为数据仓库解决方案,以利用其强大的分析和机器学习功能。 数据洞察有限公司在电子商务行业运营,并收集存储在 AWS S3 中的大量客户和交易数据。他们需要定期将这些数据加载到 ByteHouse,并执行各种分析...
干货|数据湖储存如何基于 Apache Hudi落地企业基建
如果需要实时处理的数据,可以直接利用 LAS 的 Streaming 能力,流读流写,流式写入下一层表中,层层构建 ODS、DWD 等层级关系。如果需要进行离线回溯,不需要换存储,直接通过流批一体 SQL 运行离线任务。 ... **Apache** **Hudi 仅支持单表的元数据管理,缺乏统一的全局视图,会存在数据孤岛。**Hudi 选择通过同步分区或者表信息到 Hive Metastore Server 的方式提供全局的元数据访问,但是两个系统之间的同步无法保证原子...
干货|字节跳动基于 Apache Hudi 的多流拼接实践
多流数据完全在存储层进行拼接,与计算引擎无关,因此不需要保留状态及其 TTL 的设置。2. 维度数据和指标数据作为不同的流独立更新,更新过程中不需要做多流数据合并,下游读取时再 Merge 多流数据,因此不需要缓存... 读时再进行合并。为了减少读放大的问题,会定期合并 LogFile 到 BaseFile 中,此过程叫 Compact。**02 - 原理概述**针对上述业务场景,我们设计了一种完全基于存储层的多流拼接方案,支持多个数据流并发...
干货 | 提速 10 倍!源自字节跳动的新型云原生 Spark History Server正式发布
这可能需要大量维护并且需要很长时间才能重构 UI 数据从而提供服务。在大规模生产中,作业的数量可能很大,会给历史服务器带来沉重的负担。接下来,火山引擎 LAS 团队将向大家详细介绍字节跳动内部是怎么基于 UIMeta ... org.apache.spark.status.JobDataWrapperorg.apache.spark.status.ExecutorStageSummaryWrapperorg.apache.spark.status.ApplicationInfoWrapperorg.apache.spark.status.PoolDataorg.apache.spark.status.Exe...
CommunityOverCode Asia 2023强势来袭!15大专题等你投稿!
基于传统Apache大数据存储和计算项目在机器学习场景下做特定的优化的,例如Spark Mlib,FLink ML等。3. 基于Apache项目实现工业场景下的机器学习平台,例如Airflow + Kafka + Cassandra + Spark等。 ... 维护和可观测性方面的技术挑战。在 ASF 中有多个项目是和 API 网关相关的,比如 Apache APISIX 等。 在这个专题中,大家不仅可以了解前沿技术和展望,也会学习到这些 Apache 项目的最佳实践。 ...
干货 I 字节跳动基于 Apache Hudi 的数据湖实战解析
Apache Hudi在实时场景中广泛使用。但在应用过程中也存在同步执行、异步执行等问题。本文将从表服务管理角度,详细解读字节跳动基于Apache Hudi的优化方案和最佳实践。***关注字节跳动数据平台公众号,回复【0222】获... 需要使用 Compaction 进行合并,而且会分布在多个 File Group 中,在部分 File Group 数据量过小或着过大的时候,为了保证读取性能需要进行 File Group 的重分布。所以为了维护 Hudi 表写入了读取性能,文件数目等多种...
干货| 火山引擎DataLeap的Data Catalog系统公有云实践
需要进行专门适配。 **解决方案:**Data Catalog在元数据存储层借用了Apache Atlas的设计与实现。Atlas的底层使用JanusGraph做图引擎,JanusGraph是基于Gremlin图查询语义实现的计算引擎,而社区版Atlas不支持多... 进行回归验证和公有云上线,同时线上持续使用release-x.x.x分支以保证线上环境稳定,release-x.x.x分支需定期合回主分支。新的版本会继续基于主分支开发,并持续保持该规范。* **明确的发版规划:** 根据实际情况,内...
