本文将对字节跳动自研的分布式图数据库和图计算专用引擎做深度解析和分享,展示新技术是如何解决业务问题,影响几亿互联网用户的产品体验。来源:字节跳动技术团队图状结构数据广泛存在 ... 构图完毕后,我们就可以把业务逻辑通过 Gremlin 查询语言来实现了;为便于大家理解,我们列举几种典型的场景为例。* 场景一:记录关注关系 A 关注 B![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.co...
从整体到细节的方式剖析 Hive SQL 底层原理。第一节先介绍 Hive 底层的整体执行流程,然后第二节介绍执行流程中的 SQL 编译成 MapReduce 的过程,第三节剖析 SQL 编译成 MapReduce 的具体实现原理。### 一、Hive... METASTORE:元数据库。存储 Hive 中各种表和分区的所有结构信息。5. EXECUTION ENGINE:执行引擎。负责提交 COMPILER 阶段编译好的执行计划到不同的平台上。上图的基本流程是:**步骤1**:UI 调用 DRIVER 的接口...
而且实现比较暴力。 **另外一种方式是改造Apache Atlas血缘服务对图库查询的调用。**因为Atlas使用JanusGraph作为底层的实现,提供了一部分的抽象,但是只暴露了单节点的查询,而没有批量查询的方法,我们还需要适配JanusGraph这边批量查询的接口,才可以达到提速的效果。 所以我们在图数据库的操作入口增加了一个新的批量查询的方法,通过这种方式对血缘节点进行批量查询,来进一步提升性能。同时Atlas在...
以此实现血缘查询。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/74d4c574259c47e1ab8866d606f61e01~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711642864&x-signature=YTbx%2FbUtd8ejon4c8PKqsZOgW6c%3D)## 5. 数据血缘模型-存储层在存储层,目前主要基于Apache Atlas原生图数据库——JanusGraph。JanusGraph底层支持HBase。我们将每条边的关系作为两边的资产节点的属...
图数据库、NewSQL 数据库的研发和架构演进。**演讲题目:小红书面对万亿社交网络关系的图存储实践****演讲提纲:** 小红书是一个社区属性为主的产品,它涵盖了各个领域的生活社区,并存储海量的社交网络关系。为解决社交场景下超大规模数据的更新与关联读取问题,并减少数据库压力和成本,我们自研了面向超大规模社交网络的图存储系统 REDtao,大大提高了系统稳定性,它将缓存和底层数据库封装起来,并对外提供统一的图查询 API,实现了...
由资深的存储&数据库解决方案架构师组成。团队致力于帮助企业与组织更好的使用火山引擎云存储与云数据库产品,针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织和企业实现业务成功。## 上云迁移背景### ... 调研应用的系统架构图,数据库信息,系统整体压力情况,系统底层部署情况,商业软件依赖等等方面内容。 2. **规划设计:** 根据当前应用以及性能数据进行容量规划,根据业务场景确定搬迁方式、迁移步骤,为每个业务系统...
引入了字节内部的图数据库veGraph,写入时,需要业务层处理MySQL、ElasticSearch和veGraph三种存储,模型也需要同时理解关系型和图两种。更多的背景可以参照之前的[文章](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMzMw... 调整了Apache Atlas以及底层Janusgraph的实现或配置,并对优化性能的方法论做了一些总结。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f122aaba62b84435...
图数据库等系统存储元数据,维护成本很高;接入一种元数据会增加2~3个ETL任务,运维成本直线上升## 新版本目标基于上述痛点,火山引擎 DataLeap 研发人员重新设计实现Data Catalog系统,希望能达成如下目标:- 产... 封装了操作底层资源的能力### 核心服务层系统的核心服务,根据职责的不同,细拆为以下子服务:- Catalog Service:支持元数据的搜索、详情、修改等核心服务- Ingestion Service:接受外部系统调用,写入元数据...
最底层是分布式存储层。可以看到三层之间各个节点是通过高速的网络互联,各层计算节点之间是没有直接的网络交互的。最底层的分布式存储层是一个共享存储池,可以使用多种不同的介质来进行最终的数据落地存储。这样的一个数据库系统有以下一些特点:- 灵活性强:因为是基于 Shared-Storage 架构实现的计算存储分离的数据库产品,当需要扩缩容的时候,计算层和存储层互相耦合度非常低,可以独立进行扩缩容,非常灵活。- 兼容...
要实现的数据指标,**传统的信息系统建设**注重对企业业务流程的梳理,而**已经建设完成的信息系统底层数据底座切换**,数据类型变换、存储引擎变化、函数改造、数据注释转移以及ORM框架改造,最后是数据库内存管理的性能参数的调整设置。## 我的学习一年多的时间主要学习了各式数据库产品,因为信创和未来业务的需求,系统学习了openGauss、OceanBase和TiDB,分门别类数据库厂商的阵营和数据库技术发展的趋势,以及世界数据库...
# 简介众所周知,在数据库存储引擎侧通常有两类存储模型,行式存储NSM(N-ary Storage Model)和列式存储DSM(Decomposition Storage Model),两种存储模型各有其特定的擅长场景。在以前,主流存储设备是机械磁盘的情况... 行存的实现一般是将一行数据完整的从头到尾连续存储(超长的字段一般会单独存储,行内记录逻辑地址),连续多行构成一个页,页的尾部通常会存储索引来解决record不定长时的快速查找问题,数据排列结构如下图所示:![ima...
而抖音在短短 27 天内就完成了从底层云基础设施建设,到上层数十种互动类新玩法的上线,这离不开背后的抖音技术团队和火山引擎云原生团队。事实上,为了支持除夕当晚数亿级 QPS 抢红包请求,两大支撑团队在短时间内... 自研分布式图数据库系统 ByteGraph而面对抖音在整个春晚红包活动中提供的红包雨、集灯笼、答题分红包等多种互动玩法,抖音技术团队和火山引擎云原生团队将字节跳动 **自研分布式图数据库系统** **ByteGraph...
并实现极致弹性扩展。 在关系型数据库性能保障层面,火山引擎 自研的云数据库系统 采用云原生架构设计,通过高可用容灾架构、智能自适应限流、日志数据分离、日志即数据库、Multi-master、新型硬件(RDMA +AEP)等技术,读写 QPS 达到数千万级别,保障了红包雨活动期间抖音的稳定运行。 自研分布式图数据库系统 ByteGraph 而面对抖音在整个春晚红包活动中提供的红包雨、集灯笼、答题分红包等多种互动玩法,抖音技术团队和火山引擎云原生...