存储长数字串的最佳数据结构
社区干货
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
数据元素都不是独立存在的,它们之间总是存在着某种关系,这种**数据元素之间的关系我们称之为结构**。因此,我们有了以下定义:> 数据结构是[计算机](https://baike.baidu.com/item/计算机/140338)存储、组织[数据... 队列一般可以用来保存需要顺序的数据,或者保存任务,在树的层次遍历中可以使用队列解决,一般广度优先搜索都可以使用队列解决。## 哈希表前面的数据结构,查找的时候,一般都是使用`=`或者`!=`,在折半查找或者其他...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
这三种数据关联到一起就会形成图状结构。### 自研分布式图数据库为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了分布式图存储数据库 ByteGraph。针对刚才提到的图状数据结构,ByteGraph 支持有向... 边缘存储:给边缘机房提供近地读写服务对于上述这些要求,第一代的 ABase 无法完全满足,所以我们引入了 ABase 第二代无主架构,实现多点写入,从高可用达到了极高可用。机器硬件或网络都会有一定的故障率,常见...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
这三种数据关联到一起就会形成图状结构。### 自研分布式图数据库为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了分布式图存储数据库 ByteGraph。针对刚才提到的图状数据结构,ByteGraph 支持有向属... 边缘存储:给边缘机房提供近地读写服务对于上述这些要求,第一代的 ABase 无法完全满足,所以我们引入了 ABase 第二代无主架构,实现多点写入,从高可用达到了极高可用。机器硬件或网络都会有一定的故障率,常见的...
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
为用户提供了云上的端到端的大数据解决方案。与此同时,Apache Pulsar 的一个十分重要的特性也是云原生。先进的存算分离的架构使其非常适合在云化的环境中部署、运维,而 Topic 数据的存储方式也使其扩容操作大为简化... 将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和工具开放给外部企业,提供云基础、视频与内容分发、数智平台 VeDI、人工智能、开发与运维等服务,帮助企业在数字化升级中实现持续增长。 火山引擎 EMR 是火...
特惠活动
存储长数字串的最佳数据结构-优选内容
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数据结构
本文汇总文档数据库 MongoDB 版的 API 接口中使用的数据结构定义详情。 AccountObject名称 类型 示例值 描述 AccountName String root 账号名称。 AccountPrivileges Array of AccountPrivilegeObject 请参见返回示... MaxStorage Integer 2000 本地盘可选存储空间的最大值。单位:GiB。 MinStorage Integer 20 本地盘可选存储空间的最小值。单位:GiB。 DBAddressObject名称 类型 示例值 描述 AddressDomain String mongoreplicae40...
一种在数据量比较大、字段变化频繁场景下的大数据架构设计方案|社区征文
大数据架构的设计方案需要考虑多个方面,包括数据存储、数据处理、数据传输、数据安全等。但此处我们不考虑过多,讨论下较通用的架构设计。1. 这种字段和数据都频繁变化的就不太适合设计链路过长和复杂的架构,后续... 它们在存储和传输时更加紧凑,解析和序列化效率更高。Avro和Protobuf更适用于大数据量、复杂数据结构、数据结构变化频繁的场景。ODS层数据直接使用Flink进行清洗,加工等操作,将数据同步到DWD层,DWD的数据是比较规...
干货 | 提速 10 倍!源自字节跳动的新型云原生 Spark History Server正式发布
通常一个机房的任务的文件都存储在一个路径下。在 History Server 侧,核心逻辑在 `FsHistoryProvider`中。`FsHistoryProvider` 会维持一个线程间歇扫描配置好的 event log 存储路径,遍历其中的 event log 文件,提取... `UIMetaStore` 还定义了持久化文件的数据结构,结构如下:```4-Byte Magic Number: "UI_S"----------- Body ---------------4_byte_length_of_class_name | class_name_str1 | 4_byte_length | serialized_of_c...
浅谈分布式操作系统 KubeWharf 的第二批开源项目|社区征文
选择合适的混合部署方案,并在此过程中不断迭代混部系统。 由于在线部分早先已经基于 Kubernetes 进行了原生化改造,但大多数离线作业仍然基于 YARN 进行运行。为推进混合部署,我们在单机上引入第三方组件负责... 在离线元数据割裂,使得极致的优化困难,无法实现全局调度优化。 为解决上面问题,彻底实现在离线统一的混合部署,KubeWharf 团队使用 Katalyst 作为其中核心的资源管控层,负责实现单机侧实时的资源分配和预...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构化、非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据质量的特点。LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 Table Format 的存储标准。Table form... 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。