无法线性扩容问题日益突显;分布式及分布式非关系型(NoSQL)开始快速发展,如 MongoDB,HBase。但此类数据库的局限在于无法处理交易类数据及复杂业务逻辑的特性,限制其在非互联网领域的发展。**2013年以后**2013年... ### TiDB ServerSQL 层,对外暴露 MySQL 协议的连接 endpoint,负责接受客户端的连接,执行 SQL 解析和优化,最终生成分布式执行计划。TiDB 层本身是无状态的,实践中可以启动多个 TiDB 实例,通过负载均衡组件(如 LVS...
History Server 采用回放解析 event log 的方式还原 Spark UI,有大量的计算开销,当任务较大就会有明显的响应延迟,响应延迟是指从用户发起前端访问到页面 UI 完全渲染出来的等待时长。作业结束之后,用户可能要等十几分钟甚至半小时才能通过 History Server 看到作业历史。而大型作业结束后,用户往往希望尽快看到作业历史从而根据作业历史进行问题诊断和作业优化,用户等待 UI 完成渲染时间过长,非常影响用户体验。* **扩展性差**...
对响应时间的要求也高。因此主要的挑战是高频率的 Commit 导致的小文件问题,以及如何保证 OLAP 查询的吞吐和响应时间。下面将详细介绍在该场景下的解决方案。 ### 数据维护![picture.image](https://p6... 出现的问题主要包括:- 高频 Commit 导致的小文件需要合并;- 及由于 Iceberg 的 MVCC 机制,在合并小文件后,原来的小文件仍然保留在历史快照中占用空间;- 此外从业务角度分析,有些数据在一定时间后会失去业...
要解决数据量大的问题,同时这个数据量还会不断地增长,2019年,字节内部每天新增的数据量就达到了 100 个TB。其次,在数据量大的基础上,仍要保有包含以下三个方向非常强的灵活性: **●****数据源头的灵活性... **交互式分析需求的灵活性。**数千个维度都要能够达到秒级的快速响应。 最后,在满足前述两点基础上,还要做到**成本可控。**最开始,团队内部其实也列出了很多开源解决方案,例如Redis、Apache Kylin等等...
History Server 采用回放解析 event log 的方式还原 Spark UI,有大量的计算开销,当任务较大就会有明显的响应延迟,响应延迟是指从用户发起前端访问到页面 UI 完全渲染出来的等待时长。作业结束之后,用户可能要等十几分钟甚至半小时才能通过 History Server 看到作业历史。而大型作业结束后,用户往往希望尽快看到作业历史从而根据作业历史进行问题诊断和作业优化,用户等待 UI 完成渲染时间过长,非常影响用户体验。* **扩展性差**...
对响应时间的要求也高。因此主要的挑战是高频率的 Commit 导致的小文件问题,以及如何保证 OLAP 查询的吞吐和响应时间。下面将详细介绍在该场景下的解决方案。 ### 数据维护![picture.image](https://p6... 出现的问题主要包括:- 高频 Commit 导致的小文件需要合并;- 及由于 Iceberg 的 MVCC 机制,在合并小文件后,原来的小文件仍然保留在历史快照中占用空间;- 此外从业务角度分析,有些数据在一定时间后会失去业...
要解决数据量大的问题,同时这个数据量还会不断地增长,2019年,字节内部每天新增的数据量就达到了 100 个TB。其次,在数据量大的基础上,仍要保有包含以下三个方向非常强的灵活性: **●****数据源头的灵活性... **交互式分析需求的灵活性。**数千个维度都要能够达到秒级的快速响应。 最后,在满足前述两点基础上,还要做到**成本可控。**最开始,团队内部其实也列出了很多开源解决方案,例如Redis、Apache Kylin等等...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012454&x-signature=ex1yQS3pEoMyS27pmENGwkQwfKo%3D)Iceberg 是一种适用于 HDFS 或者对象存储的表格式,把底层的 Parquet、ORC 等数据文件组织成一张表,向上层的 Spark,Flink ... 对响应时间的要求也高。因此主要的挑战是高频率的 Commit 导致的小文件问题,以及如何保证 OLAP 查询的吞吐和响应时间。下面将详细介绍在该场景下的解决方案。### **数据维护**![picture.image](http...
不停地去解决一个个问题,最终形成多个体系,让他自动转起来,形成数据的飞轮效应。一旦飞轮效应形成,越到后面转得越快。数据驱动就会成为日常内部协同的习惯,最终成为业务增长的源动力。 围绕这一目标,我们可以把建设飞轮分为四个关键步骤,业务过程数字化、数字化协同、数据驱动业务优化、客观的分析评估。 这几个步骤之间是一个有机推动的过程: 业务过程的数字化是第一步,也是非常关键的一步。业务过程的数字化越充分,对业务的描述...
存在弱网管理及边缘自治问题。- **需求多样:** 由于客户的业务是多种多样的,客户在边缘节点的需求也比较多,客户需要在边缘提供云主机/容器/裸金属等各种资源类型。此外,在网络层面客户希望我们提供VPC、PIP、EI... 将边缘数据进行预处理后发送到中心进行分析告警。 最终在产品形态层面为客户提供边缘计算服务,包含边缘虚拟机、裸金属、容器等多种形态,同时提供云上一致的边缘网络、边缘存储等多种云服务能力。此外,火山引...
并常常遇到版本冲突问题。如今, **Service Mesh 服务网格** 架构受到了广泛的关注和应用,逐渐成为云原生微服务的社区标准。它通过在微服务旁边部署独立的 Sidecar 进程,来接管各项服务治理功能,极大提高了研... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926028&x-signature=7jPaos3pizQ6rfFbUAUu5Hrk2fk%3D) **丰富的个性化治理**相比 Proxy 模式,Proxyless 还有一个很重要但容易被忽视的优点,即更 **丰...
数据库需要提高向量分析以及 AI 支持能力,向量数据库及向量检索等能力“异军突起”,迎来业界持续不断关注。简单来说,向量检索技术以及向量数据库能为 LLM 提供外置的记忆单元,通过提供与问题及历史答案相关联的内容... 用户并不需要绝对精确的相似结果。因此,在真正在使用向量检索时,通常会使用相似最近邻搜索,即 ANN 的方式来替代 KNN,从 k 个绝对最近似结果变成 k个近似最优结果,以牺牲一定准确度的前提,得到更短的响应时间。...
提升分析效率、数据仓库选型、数据引擎架构搭建等层面积累丰富经验。**> > > > > > ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/17a50e0700384d2087363... 为你解答以下问题:* **行业趋势篇:**数仓领域的未来趋势解读* **技术选型篇:**数据库引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?* **落地方案篇:**如何构建面向海量数据、高实时要求的一个企业级OLAP数据...