为云原生数据仓库发展,及企业数字化转型实战运用提供最新的参考和启迪。 以下为 ByteHouse 技术白皮书前两个版块摘录。# 1.ByteHouse 简介ByteHouse 是字节跳动自主研发的云原生数据仓库产品,在开源 Cli... 产品特性和优势如下:**- 存储计算分离:解决了全局元数据管理,过多小文件存储性能差等等技术难题。在最小化性能损耗的情况下,实现存储层与计算层的分离,独立扩缩容。- 新一代 MPP 架构:结合 Shared-nothing ...
数据库有MongoDB分片集群/MySQL/Redis/ElasticSearch/RabbitMQ进行各类业务数据计算和存储## 三 流量管控![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myqcloud.com/blog_img/20221214175313.png)... Gitlab-Runner 会自动创建一个或多个新的临时 Runner来运行Job。- 资源最大化利用:动态创建Pod运行Job,资源自动释放,而且 Kubernetes 会根据每个节点资源的使用情况,动态分配临时 Runner 到空闲的节点上创建,降低...
而在存储成本方面,海量数据带来了高额的存储成本,如何安全高效地控制存储成本也是降本增效的一大难点。 **02** **小文件合并** 首先介绍在小文件治理方面的一些技术实... 针对上文中提到的小文件问题,当下已经存在一些常见的解决方法,比如用 repartition 控制输出的并发;或者用 distribute by 控制数据的分布形式,每个分区只输出一个文件;一些情况下甚至还需要把作业拆成 2 个单独处理...
主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。 ### **/****数据仓库阶段****/**数据仓库是在上个世纪80年代兴起的一项技术。随着企业业务发展和大规模... 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中,支撑商业分析和决策类应用,另一部分数据将被机器学习和数据科学类应...
将多个回放视频合并成一个视频文件,并按需选择是否将其上架至指定直播间。合并后的视频文件存储在媒资库 > 视频库中。您可以通过调用 ListActivityMediaAPI 接口查询合并生成的回放视频。 注意事项请求频率:单用户... MediaName String 否 合并文件_202306301230 合并生成的视频文件名称。名称默认为:合并文件 + "_" + 年月日 + 时分。 ForceReplayStatus Boolean 否 true 在直播状态为预告或已结束时,上架合并生成的视频文件...
微服务也为字节跳动基础架构团队带来了两个性能代价:**通信代价** ,不同服务之间通过网络进行通信,用户必须压缩数据包,将其变成与平台、语言无关的协议发送出去,由对方解码之后使用,因此会造成通信上的开销。特别是... 停止执行时按下暂停,最后将数据合并。下图展示了数据的流向,我们需要从业务集群拉取业务数据,同时可能还需要和监控系统、运维系统进行交互。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/to...
Apache-2.0 的两个特点: **需要保留 NOTICE 文件(如有)、需要携带修改声明** 。前者实际上也是大多数开源许可证都要求的归属声明义务,只是 Apache 选择将其详细描述为具体的做法。后者则是其特有的,要求对原... LGPL 许可证最初是为了支持 GNU C 库抢占市场而创建的,所以相比于 GPL 提供了更宽松的许可条件:使用普通 GPL 并非对每个函数库都有好处。在某些情况下,使用 LGPL 更好些。最常见的情况是,专有软件可以通过其他...
作为目前字节跳动内部存储量及集群规模最大的分布式存储系统,HDFS 一直伴随着字节跳动关键业务的飞速扩张而快速发展。本文从 HDFS 发展历程入手,介绍发展路径上的重大挑战及解决方案。 **01****背景****HDFS 简介**HDFS 全名 Hadoop Distributed File System,是业界使用最广泛的开源分布式文件系统。原理和架构与 Google 的 GFS 基本一致。它...
**极端故障情况**上一代系统中,解决机房彻底断掉、网络孤岛的策略之一是把所有数据进行 **3AZ 部署** 。具体方法是在同一个地域有相互临近的三个机房,副本分布在三个机房内。当极端故障情况发生时做自动切主,一般存储系统中会有 safe mode 模式,如果大多数节点同时故障,判定检测故障的逻辑有问题,系统会进行熔断。在这种极端故障情况下,大多数情况会触发集群的 HA 或 fail over 熔断,这时需要人工决策是否进入容灾模式,或...
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...
主要经历了三个阶段。第一个阶段是数据仓库,第二个阶段是数据湖,第三个阶段是湖仓一体。## 数据仓库阶段数据仓库是在上个世纪80年代兴起的一项技术。随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越多的企业使... 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中,支撑商业分析和决策类应用,另一部分数据将被机器学习和数据科学类应...
**字节跳动特征存储痛点**当前行业内的特征存储整体流程主要分为以下四步:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6e479ac97a44439dae54b55cebb0097d~tplv-tldd... 会导致当前正在进行训练的任务由于文件被替换而失败。为了解决这几个问题,我们引入了 Iceberg 来支持模式演进、特征回填和并发读写。Iceberg 是适用于大型数据集的一个开源表格式,具备模式演进、隐藏分区&分...
一个是时效性问题**,现状一般是天或小时级;**第二个比较大的问题是更新问题**,例如需要更新某个小时内的部分数据,现状需要将分区内数据全部重刷,这样的更新效率是很低的。对于这样的场景,数据湖兼具时效性和高效更... 这在当列数比较多的情况下是比较麻烦的,会导致易用性较差,并且对业务侧来说也是不可接受的。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c1abcc4f7b5241ca828b9e1be34aa8...