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字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践

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字节跳动 NoSQL 的探索与实践

也是内部业务重度依赖的两大产品。 字节跳动 NoSQL 的最新实践 字节跳动的大部分业务数据可归纳为以下几种类型:* 用户之间的关系:比如关注好友等;* 内容:视频、文章、广告等;* 用户和内容的连接:用户发布内容之后的评论、点赞、转发等,自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。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 gra...

业务中台数据一致性方案|社区征文

# 引言随着业务的发展,微服务架构逐渐成为当下业务中台的主流架构形式,它不但解决了各个应用之间的解耦问题,同时也解决了单体应用的性能问题实现可扩展可动态伸缩的能力。如下图所示,业务中台就是将平台的通用能... 我们先来一起回顾下数据库事务的相关内容,通过对数据库事务的分析,我们可以看出来在微服务架构中想要保证数据的一致性将会遇到什么样的问题。## 1、本地事务事务的概念对于程序猿来说一定不陌生,这里的事务指的...

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

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火山引擎上云迁移指南(一):上云迁移背景与流程

> **王志雷**,火山引擎存储&数据库解决方案架构师,专注于存储&数据库产品的解决方案规划、设计和拓展工作。 > **贾伟力**,火山引擎存储&数据库解决方案架构师,专注于存储&数据库产品的解决方案规划、设计和拓展工作。> **火山引擎存储&数据库解决方案团队**,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...

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可配合各种数据库使用。 缓存、会话管理、游戏排行榜、地理位置信息,实时分析 Redis、Memcached 文档数据库 结构灵活,半结构数据,层次化,快速查询,强大的索引能力。 内容管理、客户画像、用户配置文件、个性化、移动应用 MongoDB、Couchbase 宽列 结构灵活,高扩展性,单行数据较大。 用于设备维护、队列管理和路线优化的大规模工业应用程序、实时数据分析 Cassandra 图数据库 针对强关系数据,优化查询和遍历。 欺诈检测、社交网络...

火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!

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性,存入到对应RowKey的独立cell中。 另外,我们也对存储做了相关的改造,如字节内部自研的存算分离key-value存储。我们也在独立环境中会做轻量级部署,同时基于性能或成本,以及部署复杂度,把存储切换为OLTP数据库,比如MYSQL数据库。 ![picture.image](https://p6-volc-comm...

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2022下半年《软考-系统架构设计师》备考经验分享

因为写论文还是需要一定的项目经验的积累。## 三、如何备考我自己报考的是系统架构设计师,下面主要介绍系统架构设计师的备考方法。### 1、核心考点及复习建议#### 1.1 计算机基础知识(20%)对于计算机类科班的同学来说,这一部分主要就是在学校里学习的内容,主要包括:计算机组成与体系结构(计算机组成、指令系统、流水线技术、存储体系、总线等)、操作系统(进程与PV操作、存储管理、设备管理、文件管理等)、数据库系统(设计范...

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数据存储

数据地图中已完成 EMR Hive 元数据采集。详见元数据采集。 已购买 DataLeap 分布式数据自治服务。详细操作说明请参见 DataLeap 服务信息。 2 进入数据存储登录 DataLeap 控制台 。 在概览界面中,单击数据治理 > 资源优化 > 数据存储,进入数据存储界面,便可查看各资产的数据存储界面。 3 操作指南 3.1 多维度筛选在数据存储界面,您可以通过多个维度进行筛选 EMR Hive、LAS 数据库表情况:当设置多个筛选条件时,会取各个条件的交...

使用火山云搜索服务 ESCloud 构建图文检索应用(以文搜图/以图搜图)

本文**基于** **火山引擎** **云搜索** **服务** **ESCloud** 和图文特征提取模型 CLIP,快速搭建一套以图搜图,以文搜图的端到端解决方案。# 原理介绍图片搜索技术,以文本描述和图片作为检索对象,分别对 image 和 text 进行特征提取,并在模型中对文本和图片建立相关联系,然后在海量图片数据库进行特征向量检索,返回与检索对象最相关的记录集合。其中特征提取部分采用 CLIP 模型,向量检索使用火山引擎云搜索服务在海量图片特征...

干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化

是基于LinkedIn Wherehows进行二次改造,产品早期只支持Hive一种数据源。后续为了支持业务发展,做了很多修修补补的工作,系统的可维护性和扩展性变得不可忍受。比如为了支持数据血缘能力,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=MzkwMzMwOTQwMg==&mid=2247492653&idx=...

基于 ByteHouse 构建实时数仓实践

ByteHouse 是火山引擎在 ClickHouse 的基础上自研并大规模实践的一款高性能、高可用企业级分析性数据库,支持用户交互式分析 PB 级别数据。其自研的表引擎,灵活支持各类数据分析和保证实时数据高效落盘,实现了热数据按生命周自动冷存,缓解存储空间压力;同时引擎内置了图形化运维界面,可轻松对集群服务状态进行运维;整体架构采用多主对等架构设计,架构安全可靠稳定,可确保单点无故障瓶颈。 ByteHouse 的架构简洁,采用了全面向...

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