图数据库3store
社区干货
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666853&x-signature=JvghXqCs9drkusoNAliDaPumYOA%3D) 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... 我们底层存储是选择了公司自研的分布式 KV store。**如何把图存储在 KV 数据库中**上一小节,只是介绍了 ByteGraph 内部三层的关系,细心的读者可能已经发现,ByteGraph 外部是图接口,底层是依赖 KV 存储,那么...
Flink on K8s 企业生产化实践|社区征文
关系型数据库等大数据 ODS ( Operational Data store ) 层进行快速的数据 ETL ,将数据抽取到特征平台进行管理,并统一了数据出口,供数据科学家、数据工程师、机器学习工程师做算法模型的数据测试、训练、推理及其他数据应用。本篇文章主要分享特征平台 flink on K8s 的部署实践,文章主要分以下几个方面进行介绍。首先本文对 K8s 基本概念及 Flink 任务执行图进行简要介绍,接着文章对比了现有的几种 Flink on K8s 部署方式,为什...
火山引擎DataLeap:「数据血缘」踩过哪些坑?来看看字节跳动内部进化史
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 进行消费。**最后总结该版本的三个关键点:**1. 血缘数据每天以离线方式全量更新。2. 通过对比血缘快照来判断血缘更新操作,后面将为大家详细解答为什么要通过对比的方式。3. 冗余一份元数据存储到图数据库中。### **存储模型**
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火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践
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... Meta Store:存放全量元数据和血缘关系,当前使用的是HBase- Index Store:存放用于加速查询,支持全文索引等场景的索引,当前使用的是ElasticSearch- Model Store:存放推荐、打标等的算法模型信息,使用HDFS,...
干货 | 字节跳动构建Data Catalog数据目录系统的实践(上)
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。**04 -****新版本目标**基于上述痛点,我们重新设计实现Data Catalog系统,希望能达成如下目标:*... * Meta Store:存放全量元数据和血缘关系,当前使用的是HBase* Index Store:存放用于加速查询,支持全文索引等场景的索引,当前使用的是ElasticSearch* Model Store:存放推荐、打标等的算法模型信息,使用HDFS,当ML S...
配置指引
参数配置操作详见:服务管理-管理服务配置参数 3 Common 配置配置文件 dolphin_scheduler-common 主要用于配置 Hadoop/YARN 相关的配置项,如下表所示: 参数 默认值 描述 data_basedir_path /tmp/dolphinscheduler... 如果应用在集群中设置为 false 会出错 spring_quartz_properties_org_quartz_jobStore_class org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX 所有的 quartz 数据,例如 job 和 Trigger 的细节信息被保存在内存或数据库中...
干货|字节跳动基于 Apache Hudi 的多流拼接实践
以及 KV 数据库中的维度数据。业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 JOIN 产出这个宽表,但这种解决方案在实践中面临较多挑战,主要可分为以下两种情况:## **1.1 维表 JOIN**- **场景挑战:** 指标... 同时 Checkpoint 和 Restore 的时间会变 得更长,可能会导致任务背压。分析与对策总结上述场景遇到的挑战,主要可归结为以下两点: - 由于多流之间时间差比较大,需要维持大状态,同时 TTL 不好设置。- 由于...
字节跳动基于 Apache Hudi 的多流拼接实践
以及 KV 数据库中的维度数据。业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 JOIN 产出这个宽表,但这种解决方案在实践中面临较多挑战,主要可分为以下两种情况:## **1.1 维表 JOIN**- **场景挑战:** 指标... 同时 Checkpoint 和 Restore 的时间会变 得更长,可能会导致任务背压。# 2. 分析与对策总结上述场景遇到的挑战,主要可归结为以下两点: - 由于多流之间时间差比较大,需要维持大状态,同时 TTL 不好设置。...
借助 MAD 助力你的 Android 应用开发|社区征文
先请求本地数据库数据,再请求远程数据。Flow 的使用可以很好地满足这类涉及多数据源请求的场景。而另一面在调用侧,只要提供合适的 CoroutineScope 就不必担心泄露的发生。## 1.4 KTX一些原本基于 Java 实现的 ... Fragment.viewModels( noinline ownerProducer: () -> ViewModelStoreOwner = { this }, noinline factoryProducer: (() -> Factory)? = null) = createViewModelLazy(VM::class, { ownerProducer().view...
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
三、极致性能要求:实时数仓不能仅限于简单查询,需要支持复杂计算能力,且计算结果可秒级返回;四、灵活查询:需要具备自助分析的能力,为业务分析提供灵活的、自助式的汇总和明细查询服务;五、弹性扩缩:需要具备良... 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...
[数据库系统] 业界列式存储浅析
# 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... 首个完整的列式存储系统C-Store发表论文【3】【4】;同年,MonetDB/X100论文发表【5】。后续的几年也同样代表作频出:2010年,大名鼎鼎的Apache Parquet 的原型论文Google Dremel 论文发表;2011年,clickHouse【6】诞生...
湖仓一体架构在 LAS 服务的探索与实践
数据库内核特性优化、数据服务化、业务实践等角度全方位介绍湖仓一体架构在LAS的探索与实践。# LAS服务是什么?在了解 Las 服务是什么之前,先来了解一下数据平台整体行业的发展趋势,大概分为三个阶段。