它允许企业实时分析和查询大量数据。在这场分享中,我们将首先介绍实时数据湖目前存在的痛点,比如数据的高时效性,多样性,一致性和准确性等。然后介绍我们如何基于 Flink 和 Iceberg 构建实时数据湖,主要通过如下两部... 人工智能/机器学习** * #### **字节跳动深度学习批流一体训练实践** **毛洪玥 字节跳动基础架构工程师** **演讲简介:** 随着公司业务发展,算法复杂度不断提升,越来越多的算法模型在离线...
构建更好的合作关系,帮助业务增长;- **加速数据价值交付**我们不但要解决交付问题,而且要确保最终交付的数据是有价值的。这不是简单地把数据提供给业务,而是要产出有质量保障的可靠数据。在解决这两个核心... 分析师查询覆盖率达到80%;- “7“:第四维度,关注用户满意度,我们用NPS指标来看服务满意度,向业务同学收集调查问卷,目标NPS是70%。## **敏捷数据研发闭环**敏捷数据研发主要用于解决质量与效率问题,有三个关...
它的优点是能够提供毫秒级别的查询延时。但同时Kylin也存在需要预聚合、需要提前定义数据模型和无法进行交互式分析等问题,随着数据量变大反而会导致返回结果慢。随后团队又希望用Spark来解决问题。但Spark同样存在不少问题困扰着团队,比如查询速度不够快、资源使用率高、稳定性不够好,以及无法支持更长时间的数据等。经过认真思考,字节决定从以下角度来选择OLAP分析引擎:**一是对 OLAP 非常朴素又简单的要求:高可用和强...
**关系模型到KV的映射** ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/80125d60dc2448e69d4c3fa8b8b3a5db~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=17146... 有多个查询条件时,可以选择组合索引,注意需要把等值条件的列放在组合索引的前面。这里举一个例子,假设常用的查询是 select * from t where c1 = 10 and c2 = 100 and c3 > 10, 那么可以考虑建立组合索引 Index c...
**关系模型到KV的映射** ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/80125d60dc2448e69d4c3fa8b8b3a5db~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=17146... 有多个查询条件时,可以选择组合索引,注意需要把等值条件的列放在组合索引的前面。这里举一个例子,假设常用的查询是 select * from t where c1 = 10 and c2 = 100 and c3 > 10, 那么可以考虑建立组合索引 Index c...
帮助全员建立安全模型,快速定位安全问题,及提升团队安全意识;- 第二阶段:安全扫描(DevOps集成安全),扫描阶段评估代码以确保其安全且没有安全漏洞。此处包括手动和自动代码审查。在此步骤中,使用了 lint 和 scan 等... 客户端应用进程向注册中心发起查询,来获取服务的位置,服务发现的一个重要作用就是提供一个可用的服务列表。通过统一集中化管理,使得服务直接仅通过服务名称即可调用,无需知道具体实例的IP地址。![](https://kal...
![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7666fab81b314138a0c39651f9ba08ae~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666843&x-signature=PTP9EtdlTHN9ACARjQJHQzcqFHA%3D) > > > 本文主要介绍在行为分析场景下,随着接入应用以及DAU日益增加,如何针对ClickHouse JOIN进行优化,提升执行效率、降低错误
用户仍可以通过日志服务查询到任何一个时间段内,在 Stateless 集群模板下面的集群里执行过的任何一个任务结果。在这样的流程中,用户是不需要去运维执行集群的。这就是 Stateful 和 Stateless 最大的不同点。!... 它和 Serverless 这种全托管的形态是没有什么本质联系的。它们相似之处,是在对资源的使用上面都比较充分,只有在执行任务时才会有计算资源存在。**(2)Stateless 瞬态集群,瞬态怎么理解?**关于这个问题,更深层次...
宽表查询性能优异+ Doris:近实时全场景 OLAP 引擎+ Druid:牺牲明细查询,将 OLAP 实时化,毫秒级返回* **流引擎**+ Flink:流计算逐步扩大市场份额+ Kafka SQL:基于 Kafka 实现实时化分析+ Streaming Database:Materialize 和 RisingWave 在开发的一种产品形态,效果类似于 Data Bricks 的 Data Live Table ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b97bae9d93c9485f...
格式各异的数据提取到数据仓库中,并进行处理加工。 传统的数据转换过程一般采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。... 导数据以及使用查询功能。在数据量较小、使用较为简单的情况下,用户可以先试用企业版本,如果之后集群规模变大、运维压力较大,亦或是扩展能力要求变高,那么就可以转用到纯算分离、运维能力更强的CDW上来,也就是我...
例如各类大宽表单的查询,这也是ClickHouse最擅长的场景。ClickHouse的优点是简单、高效,通常来说,简单就意味着高效。但随着企业业务的持续发展,愈加复杂的业务场景对ClickHouse提出了以下三类挑战。**第一类,当... 查询片段调度器SegmentScheduler负责调度查询不同的PlanSegment,根据上下游依赖关系和数据分布,以及Stage并行度和worker分布和状态信息,按照一定的调度策略,将PlanSemgent发给不同的 Worker 节点。![picture.im...
模型预估等。 在上述这些业务场景的不断实践之下,研发团队基于原生ClickHouse做了大量的改造,同时又开发了大量的优化特性。 **2020年, ByteHouse正式在字节跳动内部立项,2021年通过火山引擎对... **查询性能的多样性。**希望同时能够支持到明细数据和聚合查询,不希望在数据库当中只存聚合的数据。**●****交互式分析需求的灵活性。**数千个维度都要能够达到秒级的快速响应。 最后,在满足前述两...
用户和用户的关系(关注、好友等);* 内容(视频、文章、广告等);* 用户和内容的联系(点赞、评论、转发、点击广告等)。这三种数据关联在一起,形成图状(Graph)结构数据。![picture.image](https://p6-volc-c... 主要区别在于目标数据的逻辑关系不同和访问模式不同,对于数据内在关系是图模型以及在图上游走类和模式匹配类的查询,比如社交关系查询,图数据库会有更大的性能优势和更加简洁高效的接口。**为什么不选择开源图数...