字节跳动万亿图数据库
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
但是面对字节跳动世界级的海量数据和海量并发请求,用万亿级分布式存储、千万高并发、低延迟、稳定可控这三个条件一起去筛选,业界在线上被验证稳定可信赖的开源图存储系统基本没有满足的了;另外,对于一个承载公司核心数据的重要的基础设施,是值得长期投入并且深度掌控的。因此,我们在 18 年 8 月份,开始从第一行代码开始踏上图数据库的漫漫征程,从解决一个最核心的抖音社交关系问题入手,逐渐演变为支持有向属性图数据模型、支持...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
字节跳动的分布式数据库系统取得了令人振奋的发展。如下图所示,在这 4 年间,公司应用侧容器数量从 5 万个增长到了 750 万个,截至目前已经突破 **1000 万** 。这 1000 万个容器筑成了字节跳动坚实的云原生基础设施,支撑着整个业务体系的发展。从在线数据角度看,1000 万个容器构成了超过 10 万个微服务,这些微服务在线上运行期间会产生大量数据。在 2020 年,字节跳动的在线数据量级达到 EB 级;到 2021 年 5 月份,字节跳动数据库...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
[字节跳动数据库的过去、现状与未来](https://mp.weixin.qq.com/s/4Bvo0EBo_xtKdVcqhGynCQ)》,本文根据分享整理而成。数据库技术一直是信息技术中极其重要的一环,在步入云原生时代后,云基础设施和数据库进一步整合,弥补了传统数据库的痛点,带来了高可扩展性、全面自动化、快速部署、节约成本、管理便捷等优势。从 2018 到 2021 年,伴随业务和数据的迅猛增长,字节跳动的分布式数据库系统取得了令人振奋的发展。如下图所示,在这...
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 支持有向属性的图数据模型、Gremlin 查询语言以及丰富的写入和查询接口,具有海量存储和吞吐能力,单体集群可达万亿条边,支持百万 QPS 图上多度读写。ByteGraph 也支持 Super Node 热点访问,单个过亿出度节点 10K 量级 QPS 毫秒...
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字节跳动万亿图数据库-优选内容
字节跳动万亿图数据库-相关内容
高效分析、智能决策,行业专家教你复制字节跳动「数据驱动」路径
解读字节跳动万亿级数据** **中台** **实战**-------------------------------------------- **演讲嘉宾:蔡猛** **火山引擎** **数据产品解决方案专家** **演讲概要:**从数据库、数据仓库、数据平台到数据中台,经过多年发展,数据中台也已从概念落到实处。字节跳动数据中台服务于内部海量业务场景,在实践检验下抽象和沉淀出一套解决方案,并复用到金融、泛互联网等领域。那么,数据中台如何解决行业、企业从...
干货|字节跳动数据血缘图谱升级方案设计与实现
> 数据地图平台是字节跳动内部的大数据检索平台,每天近万的字节员工在此查找所需数据。数据地图通过提供便捷的找数,理解数服务,大大节省了内部数据的沟通和建设成本。> > 血缘图谱由 xGraph 与数据地图平台团队合作研发。xGraph 从 Dataleap 业务中孵化,从底至上完全自研,提供设计成熟的内置节点、连线、分组样式,精心打磨图分析产品中常用布局和交互,帮助用户快速搭建关系图产品。血缘图谱解决方案已沉淀到 xGraph 为更多团队...
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 支持有向属性的图数据模型、Gremlin 查询语言以及丰富的写入和查询接口,具有海量存储和吞吐能力,单体集群可达万亿条边,支持百万 QPS 图上多度读写。ByteGraph 也支持 Super Node 热点访问,单个过亿出度节点...
我在字节跳动研发数据库|火山引擎开发者社区 Meetup 讲师访谈
**小火山:什么时候加入字节跳动的?对字节跳动最大的感受是什么?** **马浩翔**:我于 2019 年 6 月加入字节,一直参与着我们的分布式数据库系统项目。我加入的时候项目是全零状态,有幸从 0 到 1 参与了设计、编... 数据库的架构和技术特点,结合春晚红包活动的业务特点,数据库团队做了哪些优化支撑业务,以及数据库团队对未来分布式数据库演进的探索和思考。点击** 【**阅读原文**】 **立即报名,并扫描下图中的二维码进群观看直...
字节跳动大规模埋点数据治理最佳实践
主要介绍了字节跳动流量平台的埋点内容解决方案和埋点链路解决方案,揭秘了流量平台如何支撑起字节跳动万亿+的实时数据处理。 作者|Cody,火山引擎流量平台技术负责人首先我们定义一下埋点是什么... 上图是字节跳动流量平台的产品概念图,可以看到流量平台主要分为几块:* **埋点内容**:这是用户接触最多的一块,包括埋点生命周期的设计、开发、验证、上线、使用、乃至下线。* **埋点治理**:指的是狭义的对存量...
字节跳动大规模埋点数据治理最佳实践
> 本文整理自火山引擎开发者社区 Meetup 第四期演讲,主要介绍了字节跳动流量平台的埋点内容解决方案和埋点链路解决方案,揭秘了流量平台如何支撑起字节跳动万亿+的实时数据处理。作者|Cody,火山引擎流量平台技术负... 每天产生的埋点数据量超过万亿,每年能给公司节省的成本超亿元。上图是字节跳动流...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:字节跳动如何解决超大规模流式任务运维难题
字节跳动基础架构-计算-流式计算团队联合发表在国际数据库与数据管理顶级会议 VLDB 2023 上的论文“StreamOps: Cloud-Native Runtime Management for Streaming Services in ByteDance”,介绍字节跳动内部基于数万... 上图展示了 StreamOps 的总体架构和工作流程。其主要包括 3 个组件:1. 控制平面服务 (Control Plane Service) :可水平拓展的无状态服务来管理集群级别的流式作业,独立于流式作业部署以解耦控制平面和流式计算引...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:字节跳动如何解决超大规模流式任务运维难题
本文解读了新加坡国立大学马天白教授团队、字节跳动基础架构-计算-流式计算团队联合发表在国际数据库与数据管理顶级会议 VLDB 2023 上的论文“StreamOps: Cloud-Native Runtime Management for Streaming Services... 上图展示了 StreamOps 的总体架构和工作流程。其主要包括 3 个组件:1. 控制平面服务 (Control Plane Service) :可水平拓展的无状态服务来管理集群级别的流式作业,独立于流式作业部署以解耦控制平面和流式计算引...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读 - Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设
这是字节跳动基础架构 计算-实时引擎, 创新应用中心, 存储-HDFS & NoSQL 团队共同合作研发的新一代面向复杂业务的实时服务分析系统(HSAP: Hybrid Serving and Analytical Processing),希望能在应对大数据复杂分析场... 上图是字节典型的广告后端架构,数据通过 Kafka 流入不同的系统。对于离线链路,数据通常流入到 Spark/Hive 中进行计算,结果通过 ETL 导入到 HBase/ES/ClickHouse 等系统提供在线的查询服务。对于实时链路, 数据会直...
