大部分业务不得不采用多套系统来应对不同的 Workload,虽然能满足需求,但也带来了不同系统数据一致性的问题,多个系统之间的 ETL 也浪费了大量的资源, 同时对于研发人员来讲,也不得不学习维护多套系统。为了解决这个... 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 注册新的数据,更新相关的 Tablet 的 Commit Version。 - Coordinator 和 Data S...
Table 格式:本质上是基于存储的、 Table 的数据+元数据定义。具体来说,这种数据格式有三个具体的实现:Delta Lake、Iceberg 和 Hudi。三种格式提出的出发点略有不同,但是它们的场景需求里都不约而同地包含了... 对业务吸引不够:由于以上三点原因,Table Format 对业务的吸引力就大打折扣了。要怎么去解这些问题呢?现在业界已经有基于这些 Table Format 应用的经验、案例或者商业公司,比如 Data Bricks,基于 Iceberg 的 ...
孤儿文件清理、小文件的合并等定时调度任务,这些 Action 在实践过程中对性能的提升有很大帮助。针对 **Schema** **固定,目的表也存在表到目的表**的情形,通常使用 Flink SQL 进行数据导入和导出、可以写**临时表**,也可以把元数据存储到 Catalog 中,使用 Catalog Table 进行数据导入导入。但是为了满足客户更复杂的需求,在实践过程中我们基于 Datastream API 开发了 CDC Schema 自动变更,可以实现整库同步+自动建表的功能。#...
大部分业务不得不采用多套系统来应对不同的 Workload,虽然能满足需求,但也带来了不同系统数据一致性的问题,多个系统之间的 ETL 也浪费了大量的资源, 同时对于研发人员来讲,也不得不学习维护多套系统。为了解决这个... 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 注册新的数据,更新相关的 Tablet 的 Commit Version。2. Coordinator 和 Data Serv...
大部分业务不得不采用多套系统来应对不同的 Workload,虽然能满足需求,但也带来了不同系统数据一致性的问题,多个系统之间的 ETL 也浪费了大量的资源, 同时对于研发人员来讲,也不得不学习维护多套系统。为了解决这个... 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 注册新的数据,更新相关的 Tablet 的 Commit Version。2. Coordinator 和 Data Serv...
> 近期火山引擎正式发布 UIMeta,一款致力于监控、分析和优化的新型云原生 Spark History Server,相比于传统的事件日志文件,**它在缩小了近乎 10 倍体积的基础上,居然还实现了提速 10 倍!**> > 目前,UIMeta Service 已经取代了原有的 History Server,为字节跳动每天数百万的作业提供服务,并且成为火山引擎 ******湖仓一体分析服务 LAS** **(** **LakeHouse Analytics Service** **)** 的默认服务。> > 本篇文章为 Databricks ...
因为它带来了不确定性和风险。导致复杂性的原因可以概括为两个方面:依赖性与模糊性。过多的外部依赖导致功能变更的放大,并会增加认知负荷,而信息的模糊会增加未知的未知。而这些表象又会反过来提升系统... DataTester 开发经历了多个阶段的发展,每个阶段都伴随着不同的技术、方法和挑战,每个阶段也有各自的主要矛盾与次要矛盾。 团队的发展过程中,也需要适时的进行组织架构调整,以适应新环境新的挑战。 **只...
**入门友好**:提供大量 Demo 和参考文档,适用于不同阶段不同规模的项目- **高效启动**:通过 Jeptack 可以迅速搭建你的项目- **自由选择**:框架丰富多样,可与传统语言、原生开发、开源框架自由搭配- *... DatabaseManager.db.bannerDao.insertAll(*(it.toTypedArray())) } } }.distinctUntilChanged() ```上面的例子用于从多个数据源获...
即操作系统加载 App 可执行文件到内存,然后执行一系列的加载 & 链接等工作,最后执行至 App 的 `main()` 函数;- `post-main`:`main()`函数之后,即从`main()`开始,到`appDelegate`的`didFinishLaunchingWithOptions... 一般`pre-main`阶段是操作系统自动完成,所以对该阶段的测量一般需要工具支持,而对于后面两个阶段,我们可以埋点的方式进行完成。我们在对我们的优化措施进行验证时,一般都是先会使用线下的方式进行验证,但是线下的...
写在前面的话,每一篇摘文都以实际案例场景出发,空余时间记录每一次mark历程,在不一样的业务实际场景下,针对项目阶段所产生的变化,制定不一样的技术方案,不论多么渺小的技术方案,放在其对应的场景下都有着不一样的意... 文件等方式迁移导入**。这里记录一下迁移过程中遇到的问题,**在迁移的时候,报某些字段超长**。于是,查看了MySql中那些字段的类型及长度,都是varchar(50) 。这里应该是迁移有些字段,须在DM数据库中增加位宽,在MySql...
规范流程自动化:让应用的更新和维护、运维变得更简单。- 交付形态一致化:基于镜像或容器技术让业务运行时保持统一的状态。#### 成本- 应用迭代和发布的成本:关注秒级拉起容器,给业务更大的迭代、开发... 矩阵的每一列就是负责对外提供同一个 Shard 服务的多个 Pod 副本。此外,有状态应用对外部的数据比较敏感,在实例副本不变的情况下,数据依然有可能发生更新。比如这个 KV 服务需要每小时加载最新的数据版本,对外提...
第二个是 Multi Catalog 联邦查询,是在22年6~7月和社区合作的一个项目。当时的目标是想让 Doris 能像 Presto 一样有 plugin 的能力,能做联邦查询,能够查询ES、JDBC等数据源,当然最典型的还是 Hive 、数据湖的这些表。于是通过 Catalog 直接查询 Hive、Iceberg、Hudi 表。经过了两个月的开发,目前已经支持三大数据组织模式,也支持数据存放在 HDFS、S3 和 TOS 上,数据格式也支持最常见的 Parquet、ORC、TEXT等。**基于这些能力...
下面从两个数据流业务场景中介绍一下我们遇到的业务挑战。#### 1、UserAction ETL场景在UserAction ETL场景中,我们遇到的核心需求是:**种类繁多且流量巨大的客户端埋点需求和ETL规则动态更新的需求。**在字节内部,客户端的埋点种类繁多且流量巨大,而推荐关注的只是部分埋点,因此为了提升下游推荐系统处理效率,会在数据流配置一些ETL规则,对埋点进行过滤,并对字段进行删减、映射、标准化之类的清洗处理,将埋点打上不同的动...