apex消息队列详解
社区干货
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** 近年来,基于云原生架构的新一代消息队列和流处理引擎 Apache Pulsar 在大数据领域发挥着愈发重要的作用,其应用场... 详解 Apache Pulsar 在 EMR 的集成方案- Apache Pulsar 典型应用场景、问题与解法- 火山引擎 EMR 集成 Pulsar 的未来规划# 一、业务背景 火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台,将字节跳动快速发展...
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
近年来,基于云原生架构的新一代消息队列和流处理引擎 Apache Pulsar 在大数据领域发挥着愈发重要的作用,其应用场景和客户案例也在不断地丰富与扩充。火山引擎是字节跳动的企业服务品牌,主要面向 To B 业务场景。... 详解Apache Pulsar 在EMR的集成方案- Apache Pulsar 典型应用场景、问题与解法- 火山引擎 EMR 集成 Pulsar 的未来规划# 1. 业务背景火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台,将字节跳动快速发展过程中积...
干货 | BitSail Connector开发详解系列一:Source
本开发详解将分为四篇呈现。**● 开发详解系列一:Source(本篇)● 开发详解系列二:SourceSplitCoordinator● 开发详解系列三:SourceReader● 开发详解系列四:Sink、Writer**
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20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
该层的数据除了存储在消息队列 Kafka 中,通常也会把数据实时写入 Druid 数据库中,供查询明细数据和作为简单汇总数据的加工数据源。命名规范:DWD 层的表命名使用英文小写字母,单词之间用下划线分开,总长度不能超过 40 个字符,并且应遵循下述规则:`realtime_dwd_{业务/pub}_{数据域缩写}_[{业务过程缩写}]_[{自定义表命名标签缩写}]`- {业务/pub}:参考业务命名- {数据域缩写}:参考数据域划分部分- {自定义表命名标签缩写}:实...
[BitSail] Connector开发详解系列四:Sink、Writer
在`write`方法调用时将`BitSail Row`类型把数据写到缓存队列中,在`flush`方法调用时将缓存队列中的数据刷写到目标数据源中。## Sink数据写入组件的生命周期管理,主要负责和框架的交互,构架作业,它不参与作业真正的执行。对于每一个Sink任务,我们要实现一个继承Sink接口的类。
通过对埋点验证引擎的详解让大家对“埋点如何验证”有更深的理解。* 埋点上报环节重点是丰富的SDK(客户端、服务端、JS、Chrome插件),要做到简单易用并且保证埋点实时上报。* 埋点接收环节重点是数据接收服务(客户端-applog、Web端-mcs、服务端-databus)、数据保存服务(消息队列),要保证服务稳定并且保证埋点不丢失。* 埋点验证环节重点是埋点验证引擎,要确保服务高性能并且保证埋点验证结果的准确性。:申报签署流程与复盘详解
# 申报签署流程详解火山引擎DataLeap SLA保障的前提是先达成SLA协议。在SLA保障平台中,以**申报单签署**的形式达成SLA协议。平台核心特点是**优化了SLA达成的流程**,先通过 **“系统卡点计算”减少待签署任务的数... 保障服务的核心就是**通过监控** **SLA** **的状态变化及时播报消息通知**,为相应负责人及时提供一手资料,以此降低运维成本。对于一个离线任务,评价其SLA主要是依据其完成时间和其所承诺的SLA来判断,SLA的状态分为...
ByConity 技术详解之 ELT
则使用内存队列来实现。针对不同的点,我们进行了非常细致的优化:- 数据传输层 - 进程内通过内存队列,无序列化,zero copy - 进程间使用brpc stream rpc,保序、连接复用、状态码传输、压缩等- 算子层 - 批量发送 - 线程复用,减少线程数量**带来的收益**因为ByConity 彻底采用了多阶段的查询执行方式,整体有很大的收益:- Cooridnator更稳定、更高效 - 聚合等算子拆分到worker节点...
如何 Get 字节跳动同款云原生大数据平台
经典消息队列 Kafka 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。因此字节研发了计算存储分离的云原生消息队列 BMQ,在极速扩缩容及吞吐上都有非常好的表现。本次分享将从架构、容灾容错能力以及实战应用几个方面介绍字节跳动超大规模云原生消息引擎 BMQ。**讲师简介:** 2015-2017 年就职于百度搜索架构部门,参与分布式表格及分布式文件系统的研发工作。17年5月加入字节跳动,曾负责 HDFS 的研发工作,目前...
MySQL "双1" 参数详解
N:binlog 将在 N 次 sync 队列形成后进行 sync 刷盘。# innodb_flush_log_at_trx_commit- 0 :log buffer每秒写入log file一次(数据库),并且logfile的磁盘flush刷新同步进行(系统),这种情况下,log buffer仅仅在master thread 的每秒循环中执行 - 1: 每次事务提交都会进行log buffer的写入log file(数据库),并且flush到磁盘中(系统)- 2:每次事务提交都会进行log buffer的写入到file system buffer(系统缓存),但是flush操...
MySQL "双1" 参数详解
* N:binlog 将在 N 次 sync 队列形成后进行 sync 刷盘。# innodb_flush_log_at_trx_commit* 0 :log buffer每秒写入log file一次(数据库),并且logfile的磁盘flush刷新同步进行(系统),这种情况下,log buffer仅仅在master thread 的每秒循环中执行* 1: 每次事务提交都会进行log buffer的写入log file(数据库),并且flush到磁盘中(系统)* 2:每次事务提交都会进行log buffer的写入到file system buffer(系统缓存),但是flush操作是...
