消息队列是一种能实现生产者到消费者单向通信的通信模型,而一般大家说 MQ 是指实现了这个模型的中间件,比如 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 等。我们所要讨论的选型主要是针对消息中间件。**消息队列的应用场景... 采用计算与存储分离架构设计,支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制,具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。目前市面上的消息中间件还有很多,比如腾讯系的 PhxQueue、CMQ、CKafk...
作者|字节跳动消息队列研发工程师-雷丽媛上文我们了解了在字节跳动内部业务快速增长的推动下,经典消息队列 Kafka 的劣势开始逐渐暴露,在弹性、规模、成本及运维方面都无法满足业务需求。因此字节消息队列团队... 可以实现 **秒级的扩缩容或故障机替换** 。在故障场景下,例如交换机故障或机房故障,可以秒级将流量调度到健康节点恢复服务。### 数据存储模型在分层之后 **数据存储模型上的优势** ,主要体现在 BMQ 中,一个...
文 | **洪剑**、**大滨** 来自字节跳动数据平台开发套件团队# 背景## 动机字节数据中台DataLeap的Data Catalog系统基于Apache Atlas搭建,其中Atlas通过Kafka获取外部系统的元数据变更消息。在开源版本中,每台... 当前这个框架很好的支持了字节内部以及ToB场景中Data Catalog对于消息消费和处理的场景。本文会详细介绍框架解决的问题,整体的设计,以及实现中的关键决定。## 需求定义使用下面的表格将具体场景定义清楚。...
不同于传统的基于事实表和维度表的数据仓库建模方式,因此需要对数据的建模和ETL流程进行重新设计和开发。Kafka的存储方式是基于主题分区的,每个分区的数据按时间顺序进行排序,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。大部分数仓都难以实现较为高效的行级...
ByteHouse(云数仓版)支持通过 Kafka 流式传输数据。本文档介绍如何将日志服务中的日志数据通过 Kafka 协议消费到 ByteHouse。 背景信息日志服务支持通过 Kafka 协议消费指定日志主题中的日志数据,例如消费到 ByteH... 您需要根据日志服务中源日志结构设计新的表结构,建议仅创建需要保存或用于后续分析的列。 单击创建。 新建 Kafka 数据源。在顶部导航栏单击数据加载。 在页面左上角单击数据源。 在数据源页面中,单击 + 连接新源...
消息队列 Kafka版对一些指标和性能进行了限制,请您在使用过程中注意不要超过相应的限制值,避免出现异常。 限制类型 限额 说明 实例数量 8 个 单个地域(Region)内的消息队列 Kafka版实例数。您也可以通过配额中... Kafka版实例的业务读流量和写流量峰值之和。您也可以通过配额中心申请提高每个地域下业务读/写流量峰值之和上限(BandwidthSum),最高可调整至6000MB/s。 Topic 减分区 不支持 受限于 Apache Kafka 开源设计限制。...
作者|字节跳动消息队列研发工程师-雷丽媛上文我们了解了在字节跳动内部业务快速增长的推动下,经典消息队列 Kafka 的劣势开始逐渐暴露,在弹性、规模、成本及运维方面都无法满足业务需求。因此字节消息队列团队... 可以实现 **秒级的扩缩容或故障机替换** 。在故障场景下,例如交换机故障或机房故障,可以秒级将流量调度到健康节点恢复服务。### 数据存储模型在分层之后 **数据存储模型上的优势** ,主要体现在 BMQ 中,一个...
文 | **洪剑**、**大滨** 来自字节跳动数据平台开发套件团队# 背景## 动机字节数据中台DataLeap的Data Catalog系统基于Apache Atlas搭建,其中Atlas通过Kafka获取外部系统的元数据变更消息。在开源版本中,每台... 当前这个框架很好的支持了字节内部以及ToB场景中Data Catalog对于消息消费和处理的场景。本文会详细介绍框架解决的问题,整体的设计,以及实现中的关键决定。## 需求定义使用下面的表格将具体场景定义清楚。...
不同于传统的基于事实表和维度表的数据仓库建模方式,因此需要对数据的建模和ETL流程进行重新设计和开发。Kafka的存储方式是基于主题分区的,每个分区的数据按时间顺序进行排序,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。大部分数仓都难以实现较为高效的行级...
字节跳动的消息队列团队不仅要支撑公司内部消息队列系统的设计、开发和维护工作,还要解决诸多技术难题和痛点,例如如何稳定高效地处理海量数据、如何降低运维成本等。目前经过技术优化和迭代改进,字节跳动的消息队列... 和如何通过自研云原生化消息队列引擎解决相关问题方面进行介绍。****Kafka 时代**在初期阶段,字节跳动使用 Apache Kafka 进行数据的实时处理和流转,Kafka 同样也在各大互联网公司的产品和...
ByteHouse 主要还是以 Kafka 为实时导入的主要数据源。对于大部分内部用户而言,其数据体量偏大,用户更看重数据导入的性能、服务的稳定性以及导入能力的可扩展性。在数据延时性方面,用户的需求一般为秒级左右。 ... 第二个是 HaKafka 引擎。** 社区版 ClickHouse 推出了 MaterializedMySQL 数据库引擎,用于将 MySQL 中的表映射到 ClickHouse 中。ClickHouse 服务作为 MySQL 副本,读取 Binlog 并执行 DDL 和 DML 请求,实现了...
很好的支持了字节内部和火山引擎上同步元数据的诉求。本文定义了需求场景,并详细介绍框架的设计与实现。> 对应产品功能为**[DataLeap 大数据研发治理套件](https://www.volcengine.com/product/dataleap)** 欢迎了解。# 背景## 动机字节数据中台DataLeap的Data Catalog系统基于Apache Atlas搭建,其中Atlas通过Kafka获取外部系统的元数据变更消息。在开源版本中,每台服务器支持的Kafka Consumer数量有限,在每日百万级消息体...
火山引擎ByteHouse技术专家以Kafka和物化MySQL两种实时导入技术为例,介绍了ByteHouse的整体架构演进以及基于不同架构的实时导入技术实现。# 架构整体的演进过程## 分布式架构概述ByteHouse是基于社区ClickHo... 国内很多公司都有针对ClickHouse开源社区做的产品集成和上云服务。由于ClickHouse是基于OLAP实时分析而生的列存的数据库,其本身是一个分布式数据库,加之其底层设计和实现让它在性能方面非常优秀,具体表现为单机可...