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一张图看双十一数据库-优选内容

字节跳动 NoSQL 的探索与实践
允许数据在一段时间内不一致,但最终要达到一致。NoSQL 大致可以分为以下几类:- KV 类:以 Redis 为代表;- 文档型:以 MongoDB 为代表;- 列存:以 HBase 为代表;- 图、时序等新兴的数据库也都属于 NoSQL 范畴。... 从图数据库又引申出来一个非常大的概念——图计算。举个例子,在 Google 上搜索时,需要基于网页的链接关系计算每个页面的 page rank,从而对页面进行排序。页面的链接关系其实就是一张图,基于网页链接关系的 page ra...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
Hudi不仅仅是数据湖的一种存储格式(Table Format),而是提供了Streaming 流式原语的、具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数据湖平台。 - Hudi 支持各类计算、查询引擎(Fli... 接下来介绍一下抖音电商实时数仓团队在各类业务具体场景的实践案例。7. ## **分析型场景实践**### **营销大促**对于618、双11等购物节日,平台需要提前进行大促招商和资源提报,业务有当日分析和当日决策的需...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
作者:王佳毅|火山引擎存储&数据库解决方案负责人> 本文整理自火山引擎开发者社区技术大讲堂第三期演讲,主要为大家介绍了 NoSQL 的前世今生和发展脉搏,以及字节跳动 NoSQL 的实践。## NoSQL 应用的现状什么是... 从图数据库又引申出来一个非常大的概念——图计算。举个例子,在 Google 上搜索时,需要基于网页的链接关系计算每个页面的 page rank,从而对页面进行排序。页面的链接关系其实就是一张图,基于网页链接关系的 page ra...
火山引擎 DataLeap:揭秘字节跳动数据血缘架构演进之路
血缘中涉及的元数据会冗余一份,并存储到图里。- 在血缘存储方面(见上图右边部分),除了图数据库之外,血缘本身也会依赖元数据的存储,如 Mysql 以及索引类存储。- 在血缘消费层面,第一版只支持通过 API 进行消... 并将第一个版本两张图融合成一张图,解决了无法通过表遍历字段血缘的问题。除此之外,第二个版本还**引入了任务类型节点**,服务于以下三种遍历场景:- **单纯遍历数据血缘**,即从数据节点到数据节点。- **数...

一张图看双十一数据库-相关内容

字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
Hudi不仅仅是数据湖的一种存储格式(Table Format),而是提供了Streaming 流式原语的、具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数据湖平台。 - Hudi 支持各类计算、查询引擎(F... 接下来介绍一下抖音电商实时数仓团队在**各类业务具体场景**的实践案例。## **3.1 分析型场景实践****(1)营销大促**对于618、双11等购物节日,平台需要提前进行大促招商和资源提报,业务有当日分析和当日决策的...
2022年终总结-两年Androider的技术成长之路|社区征文
找寻一些其他的解决方案,并且更新自己不同时间段的不同理解### 迷茫阶段从上面的图中可以看到11月中下旬的时候已经没有更新了。经历了三个多月的疯狂记录和整理,我发现了一个神奇的现象(同样也是在课程中学到的):>**人类的不同的问题放到不同的场景当中起成了不同的名字,这些名字中被积累的经验被人提取了出来变成了不同的学科**。只不过这些问题在不同的行业经历的时间的长短不一样,每个领域发展出了自己的解决方案,形成了自...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
同一份表,会使用不同的方式进行存储。比如常见的情况下,明细数据或者汇总数据都会存在 Kafka 里面,但是像城市、渠道等维度信息需要借助 Hbase,mysql 或者其他 KV 存储等数据库来进行存储。接下来,根据顺风车实时... 第一个问题是 PV/UV 标准化,这里有三个截图:![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/sunmyuan/cdn/220116_5.jpeg)第一张图是春晚活动的预热场景,相当于是一种玩法,第二和第三张图是春晚当天的发红包活动和直播间截图...
浅谈数仓建设及数据治理 | 社区征文
*每种方法从本质上将是从不同的角度看待业务中的问题*。#### 1) 范式建模法范式建模法其实是我们在构建数据模型常用的一个方法,该方法的主要由 Inmon 所提倡,主要解决关系型数据库的数据存储,利用的一种技术层面... **一张图总结下数据仓库的构建整体流程**:![数仓整体流程](https://cdn.jsdelivr.net/gh/sunmyuan/cdn/210224_1_3.png)## 数据治理**数仓建设真正的难点不在于数仓设计,而在于后续业务发展起来,业务线变的庞...
火山引擎DataLeap数据调度实例的 DAG 优化方案
跳转功能是在查看当前节点的上游的其他下游,或是下游的其他上游,此时,用户关注的节点已经转化为其他的上游 / 下游节点。所以,通过跳转新页面的形式,将需要关注的不同节点的上 / 下游信息区分开,减少在一张图中展示... 在当前的上游查看分析功能上,由于数据库查询存在瓶颈,只能分析一层的上游,在后续优化查询性能后,可以通过一键分析,直接查找到出现问题的根节点,可以帮助用户减少操作成本以提高分析效率。# 参考- Dag 布局流...
字节跳动实时数据湖构建的探索和实践
作为众多Flink用户中的一员,对于Flink的投入也是逐年增加。## 字节跳动数据集成的现状在2018年,我们基于Flink构造了异构数据源之间批式同步通道,主要用于将在线数据库导入到离线数仓,和不同数据源之间的批式传... 最为看重的就是Hudi的索引系统。**![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/c66e7694484f45ac91de3e92d493cb2c~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)这张图是一个有索引和没有索引的对比。在C...
腾讯自选股如何实现单位小时内完成千万级数据运算 |社区征文
> 本文详细描述了腾讯自选股业务中如何实现:目前手上可用的资源仅剩一台16核剩余4-8G内存的机器,单点完成了在1个小时内千万级别feed流数据flush操作(主要包括:读数据,计算综合得分,淘汰低分数据,并更新最新得分,回写缓存和数据库)# 背景腾讯自选股App在增加了综合得分序的Feed流排序方式:需要每天把(将近1000W数据量)的feed流信息进行算分计算更新后回写到数据层。目前手上的批跑物理机器是16核(因为混部,无法独享CPU),同时剩...

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