对象存储消耗多少流量怎么核算
社区干货
后 Hadoop 时代,字节跳动如何打造云原生计算平台
计算引擎 MapReduce 基本被 Spark 取代。在数据上云的时代,对象存储也取代了一部分 HDFS 文件系统。近几年,云原生又火了起来,行业里再次开始了对大数据体系的云原生改造,同时 Kubernetes(K8s) 的流行,也让同为资源管理的 YARN 地位越来越尴尬。然而,过去的技术体系在很多企业系统里仍发挥着很重要的作用,在技术更新迭代的时候,业务不能随意变动,那么我们在新旧技术共存的条件下,如何发挥新技术的最大潜力?字节跳动成立于 2...
大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台
计算引擎 MapReduce 基本被 Spark 取代。在数据上云的时代,对象存储也取代了一部分 HDFS 文件系统。近几年,云原生又火了起来,行业里再次开始了对大数据体系的云原生改造,同时 K8s 的流行,也让同为资源管理的 YARN 地位越来越尴尬。然而,过去的技术体系在很多企业系统里仍发挥着很重要的作用,在技术更新迭代的时候,业务不能随意变动,那么我们在新旧技术共存的条件下,如何发挥新技术的最大潜力?字节跳动成立于2012年,也是大数...
年终学习大礼包|云原生大数据知识地图
也非常耗费人力,所以要尽量减少数据卸载;* 统一数据容灾,保证高可靠要求:支持多种存算分离的部署形态,既可以完全分为计算、存储两个集群,也可以将计算和存储混部在一个 K8s 集群上,但此时计算存储是单独管理的。 **存算分离负载** :* 降低扩缩容和数据 Rebalance 时间:云原生数据湖、数据仓、消息队列、搜索引擎如果支持存算分离的部署模式,将存储放在统一的大数据文件存储或对象存储上,这样可以降低扩缩容和数据 Rebalan...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
开放存储:数据不局限于某种存储底层,支持包括从本地、HDFS 到云对象存储等多种底层。 - 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事务支持和流式支持。而它们在具体的实现中也采用了比较相似的做法,即在数据湖的存储之上定义一个元数据,并跟数据一样保存在...
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也非常耗费人力,所以要尽量减少数据卸载;- 统一数据容灾,保证高可靠要求:支持多种存算分离的部署形态,既可以完全分为计算、存储两个集群,也可以将计算和存储混部在一个 K8s 集群上,但此时计算存储是单独管理的。**存算分离负载**:- 降低扩缩容和数据 Rebalance 时间:云原生数据湖、数据仓、消息队列、搜索引擎如果支持存算分离的部署模式,将存储放在统一的大数据文件存储或对象存储上,这样可以降低扩缩容和数据 Rebalan...
免费公测|火山引擎大数据文件存储公测现已开启!
计算资源和存储资源扩容速度不匹配 ,不同时期需要不同的存储空间和计算能力配比,导致机器选型不便;2. 计算资源和存储资源按某一比例强绑定,系统扩容必须按节点数目增加,导致内存或磁盘的浪费;3. 在云计算场景下,因计算集群中包含数据,导致不能实现真正的弹性计算。企业可以通过云上存算分离架构,以低成本的对象存储作为存储底座,完美地解决以上问题。而针对在大数据和机器学习场景下,由对象存储带来的诸如存储性能(IO...
大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台
计算引擎 MapReduce 基本被 Spark 取代。在数据上云的时代,对象存储也取代了一部分 HDFS 文件系统。近几年,云原生又火了起来,行业里再次开始了对大数据体系的云原生改造,同时 K8s 的流行,也让同为资源管理的 YARN ... 作为火山引擎云原生计算研发负责人,李亚坤见证了字节从几千台机器到几十万台机器的成长过程。InfoQ 通过采访李亚坤,一起回顾了字节是如何应对大数据技术的不断淘汰和革新,同时还能做到让产品达到优异性能。## 云...
字节跳动开源其云原生数据仓库 ByConity
不会共享存储资源等,因而计算资源和存储资源是紧耦合的,这使得 ClickHouse 在使用过程中会遇到以下情况:* 首先,这导致扩缩容成本变高,且会涉及到数据迁移,使我们不能实时按需的扩缩容,从而导致资源的浪费;* 其... 将存储作为一种服务暴露给其他模块使用,实现“存储服务化”。虚拟文件系统提供了一个统一的文件系统抽象,屏蔽了不同的后端实现,方便扩展并支持多种存储系统,如 HDFS 或对象存储等。#### 缓存加速ByConity 通...
火山引擎 Iceberg 数据湖的应用与实践
Iceberg 是一种适用于 HDFS 或者对象存储的表格式,把底层的 Parquet、ORC 等数据文件组织成一张表,向上层的 Spark,Flink 计算引擎提供表层面的语义,作用类似于 Hive Meta Store,但是和 Hive Meta Store 相比:- ... 这就导致 Hive 表在对象存储上的查询开销很大。而 Iceberg 的文件组织形式,从 Metadata File 到 Manifest List,再到 Manifest File,最后到实际的 Data File,通过这种层级关系保存了一个从 Iceberg 表到底层所有数...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
HDFS 到云对象存储等多种底层。* **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实现: **Delta Lake** 、 **Iceberg** 和 **Hudi** 。三种格式的出发点略有... 即在数据湖的存储之上定义一个元数据,并跟数据一样保存在存储介质上面。这三者相似的需求以及相似的架构,导致了他们在演化过程中变得越来越相似。可以看到,三种数据格式都基本能覆盖绝大部分特性。