就不得不面对JVM存在的几个问题:- java对象存储密度低:比如一个只包含boolean属性的对象占用16个字节,对象头占用8个,boolean属性占1个,对齐填充占了7个,实际上只需要一个bit(1/8字节)就够了他。- Full GC会极大的影响性能,尤其是为了处理更大数据而开了很大内存空间的jvm来说,GC会达到秒级甚至分钟级。- OOM问题影响稳定性:jvm奔溃,分布式对象框架的健壮性和稳定性都会收到影响。因此大数据框架都开始自己管理JVM内存了...
数据治理在传统行业以及新兴互联网公司都已经产生落地实践。字节跳动也在探索一种分布式的数据治理方式。本篇内容来源于火山引擎超话数据直播活动的回顾,将从以下四个部分展开分享:**>> - 字节的挑战与实践> - 数据治理的发展与分布式> - 分布式自治架构> - 分布式自治核心能力# 字节的挑战与实践首先来看一个问题:“一家公司,数据体系要怎么搭建?”- 方案一: **整体规划,系统架构驱动**- 方案二:**问题...
数据中台可以解决企业重复造轮子的问题。要构建一套数据中台服务于企业内部和外部运营,需要有成熟的数据中台建设方法论作为指导。数据中台在字节跳动内部已经有了多年的实践,并且已通过火山引擎数智平台 VeDI 对外输出,服务于多行业客户。**本期分享将聚焦字节跳动数据中台建设经验,在存算分离、湖仓一体、Serverless 等技术发展趋势下,从企业数仓架构选择、数据湖解决方案与应用实践,以及一站式数据治理等角度,为企业构建自身...
目前大数据中数仓建设方案有很多,但一般都是常规的设计方案,如果在数据量比较大,字段频繁变更,数据频繁刷新,大数据架构方面如何设计呢。大数据架构的设计方案需要考虑多个方面,包括数据存储、数据处理、数据传输... 因此也不适合存储需要复杂查询和复杂关联的数据。所以在数据存储方面看看能不能有更好的替代kafka的方式。基于数据刷新频繁,字段变更频繁,需要找一个支持行级数据删除或更新及表的Schema变更非常容易的一个框架。...
数据中台架构介绍 随着公司数据应用需求越来越复杂,原先技术架构已经不能满足业务的需求,需要从数据底层进行梳理形成公司数据中台为公司数据应用夯实基础。为此在2022年我主要学习数据中台架构搭建技术学习。在百度知道中对“数据中台”的解释为:“是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制,一种战略选择和组织形式,是依据企业特有的业务模式和组织架构,通过有形的产品和实施方法论支撑,构建一套持续不断把数据变成资产并服务...
您的一体机必须采用 x86 架构。注意 基于 DLStreamer 框架的视频数据流功能尚处于 Beta 阶段,仅适用于进行功能测试。如果您在使用过程中遇到问题,请通过工单向我们反馈。 您已经准备好数据流模板。如需使用自定义模板,您必须先完成模板的开发。相关操作,请参见开发视频数据流模板、开发时序数据流模板。 如需使用官方模板,您无需开发自定义数据流模板。 操作步骤 步骤1:创建数据流实例登录边缘智能控制台。 在左侧导航栏顶...
我们关注到了正在兴起的数据湖技术。## 关于数据湖技术选型的思考我们的目光集中在了Apache软件基金会旗下的两款开源数据湖框架Iceberg和Hudi中。Iceberg和Hudi两款数据湖框架都非常优秀。但两个项目被创建的目的是为了解决不同的问题,所以在功能上的侧重点也有所不同。- **Iceberg**:核心抽象对接新的计算引擎的成本比较低,并且提供先进的查询优化功能和完全的schema变更。- **Hudi**:更注重于高效率的Upsert和近实时...
> 本文整理自火山引擎云原生计算研发工程师王正和闵中元在本次 CommunityOverCode Asia 2023 数据湖专场中的《基于 Flink 构建实时数据湖的实践》主题演讲。 ***云原生大数据特惠专场:https://www.volcengine.com/activity/cloudnative***实时数据湖是现代数据架构的核心组成部分,随着数据湖技术的发展,用户对其也有了更高的需求:需要从多种数据源中导入数据、数据湖与数据源保持实时与一致、在发生变更时能够及时同步,同时...
梳理并绘制软件生命周期可能引发安全问题的场景;梳理平台架构存在安全风险的的部件,以及敏感数据的流向,帮助全员建立安全模型,快速定位安全问题,及提升团队安全意识;- 第二阶段:安全扫描(DevOps集成安全),扫描阶段评估代码以确保其安全且没有安全漏洞。此处包括手动和自动代码审查。在此步骤中,使用了 lint 和 scan 等 AppSec 工具。由于处于软件开发生命周期的早期,此阶段允许工程师解决大多数安全漏洞和缺陷。- 第三阶段:安全...
Serverless 可以使开发者更专注于构建产品中的应用,而无需考虑底层堆栈问题。伴随着近年来相关技术成熟度的增加,市场对 Serverless 的接受程度也变得越来越高。可以说时至今日,Serverless 已迈入了向成熟稳定方向发展的高速轨道。 作为一款火山引擎推出的云原生数据仓库,ByteHouse 基于开源 ClickHouse 构建,并在字节跳动内外部场景的检验下,对 OLAP 引擎能力、性能、运维、架构进一步升级。除此之外,ByteHouse 也在 Serve...
我们关注到了正在兴起的数据湖技术。DataLeap 关于数据湖技术选型的思考我们的目光集中在了Apache软件基金会旗下的两款开源数据湖框架Iceberg和Hudi中。Iceberg和Hudi两款数据湖框架都非常优秀。但两个项目被创建的目的是为了解决不同的问题,所以在功能上的侧重点也有所不同。* **Iceberg**:核心抽象对接新的计算引擎的成本比较低,并且提供先进的查询优化功能和完全的schema变更。* **Hudi*...
我们关注到了正在兴起的数据湖技术。 关于数据湖技术选型的思考 我们的目光集中在了 Apache 软件基金会旗下的两款开源数据湖框架 **Iceberg** 和 **Hudi** 中。Iceberg 和 Hudi 两款数据湖框架都非常优秀。但两个项目被创建的目的是为了解决不同的问题,所以在功能上的侧重点也有所不同。* **Iceberg**:核心抽象对接新的计算引擎的成本比较低,并且提供先进的查询优化功能和完全的 sch...
主要介绍了数据湖仓开源趋势、火山引擎 EMR 的架构及特点,以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。作者:辛现银,火山引擎开源大数据平台 E-MapReduce 技术架构师 数据湖仓开源趋势 **趋势一:数据架构向 LakeHouse 方向发展**什么是 LakeHouse?LakeHouse 简言之是就是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构...