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字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践

[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5357a124a5134af89ad57441c53d42a2~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713543631&x-signature=hSDL%2BkCDHhxwqgECYcQpup3VDu8%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,影响几亿互联网用户的产品体验。来源:字节跳动技术团队...

stateless emr 支持计算存储分离;但 clickhouse、doris 都是存储计算一体的olap数据库;所以存储计算分离和不分离的利弊有哪些,选型时有什么关键的考量吗

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2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文

下图为SmartOps架构全景:![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myqcloud.com/blog_img/20221214175252.png)- 接入层:通过WAF/SLB,配合NAT网关治理出方向流量,部署有堡垒机进行运维等其他辅助业务进行支撑;- 应用层:采用腾讯TKE进行业务容器部署,配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有Mon...

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...

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基于迁移学习的基础设施成本优化框架,火山引擎数智平台与北京大学联合论文被KDD收录

图1:论文题目和作者信息KDD会议始于1989年,是数据挖掘领域历史最悠久、影响最大的顶级学术年会。KDD广泛的交叉学科性和应用性吸引了来自统计、机器学习、数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算及大数据挖掘等众多领域的研究者,为来自学术界、企业界和政府部门的相关人员提供了一个学术交流和成果展示的理想场所。Apache Spark作为主流的分布式计算框架,在工业界得到了广泛的...

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

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 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...

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数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算及大数据挖掘等众多领域的研究者,为来自学术界、企业界和政府部门的相关人员提供了一个学术交流和成果展示的理想场所。... 并伴有运维迭代成本高昂等问题,使得其难以被规模化。 为了解决此问题,火山引擎的工程师和北京大学的研究者一起设计了一种结合机器学习方法与人类专家知识的基础设施成本优化框架(如图1所示),该框架以...

分布式数据库在抖音春晚活动中的应用

大不了在一个节点上挂十几块盘,总容量也就会受这十几块盘的总容量限制。有同学可能会说,我们可以去做一个集群架构,通过主从做复制,又或者可以分库分表等等。那样的话,我们又绕回到第一个问题 ,要使用中间件支持,又会遇到一些限制。第三点是传统单机数据库在部署和使用上可能会存在跨机房的问题,我们可能要在 RPO 和性能之间取得 tradeoff。既然传统的大型数据库系统架构有这样一些问题,自然而然我们就会想着寻找另一条出路。...

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

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=1&sn=2a74b3c1908049ad320a9b2b1b8e202e&scene=21#wechat_redirect)。新版本保留了原有版本全量的产品能力,将存储...

抖音春晚幕后|支撑 12 亿红包雨的云原生基础设施

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。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/253f44f014074103ba6a5d24554f6465~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713543634&x-signature=iH%2FxYNE5YlnN6nA%2B2C7DgXKnImg%3D)自研分布式图数据库系统 ByteGraph而面对抖音在整个...

抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的

AI时代,如何用好大模型是当前各行各业瞩目的焦点。向量数据库作为大模型“记忆体”,不仅能够为其提供数据存储,而且能通过数据检索、分析让大模型进行知识增强,成为生成式AI应用开发新范式的重要组成部分。用图片搜索图片或者文本搜索文本时,在数据库中存储和对比的并不是图片和视频片段,而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是...

基于 ByteHouse 构建实时数仓实践

火山引擎不断在业务中摸索,总结了基于 ByteHouse 建设实时数仓的经验。# 选择 ByteHouse 构建实时数仓的原因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...

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