当当网数据库er图-优选内容
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
数据库有MongoDB分片集群/MySQL/Redis/ElasticSearch/RabbitMQ进行各类业务数据计算和存储## 三 流量管控... 网站后门检测、端口安全检测等)、安全防御(DDoS 防护、入侵检测、访问控制来保证数据安全与用户隐私)以及安全监控与审计,形成事前、事中、事后的全过程防护;- 业界主流安全工具平台赋能:如:KubeLinter/Kubescape/...
ByteHouse MaterializedMySQL 增强优化
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群**# 前言社区版 ClickHouse 推出了[MaterializedMySQL数据库引擎](https://xie.infoq.cn/link?target=https%3A%2F%2Fclickhouse.tech%2Fdocs%2Fen%2Fengines%2Fdatabase-engines%2Fmaterialized-mysql%2F),用于将 MySQL 中的表映射到 ClickHouse 中。ClickHouse 服务作为 MySQL 副本,读取 Binlog 并执行 DDL 和 DML 请求,实现了基于 ...
万字长文,Spark 架构原理和 RDD 算子详解一网打进! | 社区征文
## 一、Spark 架构原理### 3.3 其他方式读取数据库等等其他的操作。也可以生成RDD。RDD可以通过其他的RDD转换而来的。## 四、RDD编程AP...
2022下半年《软考-系统架构设计师》备考经验分享
如下图所示,软考有3个级别5个专业,很多同学在报名的时候不知道如何选择科目。软考高级比中级的难度要大一些。中级考试为基础... 数据库系统(设计范式、关系代数、SQL、数据架构、并发控制等)、计算机网络(常见网络设备、常用协议、组网方式等)、嵌入式系统(嵌入式操作系统、多核处理等),每个部分基本就是学校里面所学知识的简化版。针对这一部...
当当网数据库er图-相关内容
数据驱动业务增长之体系化思考与建设|社区征文
DM/ADS:面向应用的数据服务层(Application Data Service)。整合汇总成分析某一个主题域的服务数据,面向应用逻辑的数据加工。该层主要存放数据产品个性化的统计指标数据,这一层的数据直接对接数据的消费者,是产品、运营等角色可以直接感知理解的一层,大多数这一层的表都可以直接在BI上通过图表的形式直接透出。 ### 建设过程在建设过程中,我们总结出了三段论, 分别为**还原论****整体论****系统论**我们来依次...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
>火山引擎 EMR 作为一款云原生开源大数据平台产品,集成了包括 Hadoop、Spark、Flink 等引擎,并做到100%开源兼容。Doris 作为 OLAP 领域中一款极具代表性的开源组件,也被集成到了火山引擎 EMR 产品生态中。 > 本文... 我们参考数据库的设计理念,增加了 Catalog 一层,将原有的 Database 和 Table 挂在 Internal Catalog 下,目前已经实现了 Hive Catalog、JDBC Catalog 和 ElasticSearch Catalog。 在该架构下,增加新的 Catalog 会...
开源数据集成平台SeaTunnel:MySQL实时同步到es
恰好3年前用过 SeaTunnel 的 前身 WaterDrop,那就开始吧。本文以 2.3.1 版本,Ubuntu 系统为例## 二、[开源数据集成平台SeaTunnel](https://github.com/apache/seatunnel)### 1. [简介](https://seatunnel.apache.org/docs/2.3.1/about) - SeaTunnel 是 Apache 软件基金会下的一个高性能开源大数据集成工具,为数据集成场景提供灵活易用、易扩展并支持千亿级数据集成的解决方案。- Seaunnel 为实时(CDC)和批量数据提供高性...
Go 语言微服务介绍与开发实战|社区征文
图的左边就是单体架构的示意图,如图所示:单体架构将所有的功能(如 UI、日志、数据层、系统逻辑、数据库等)都集成在一个系统中,像是一个紧耦合的架构。相反,微服务是独立的实体,每个功能都是单独的服务,如日志服务、文件服务、系统逻辑服务等,更易于修改和替换,每个服务都可以通过各种远程传输机制进行沟通,如 HTTP、REST 或者 RPC。服务之间的交换的数据格式可以是 JSON 或者 Protocol buffers, 微服务还可以处理各种请求点,如...
火山引擎DataLeap的Catalog系统搜索实践 (二):整体架构
上图是线上搜索服务的主要组件图。火山引擎DataLeap的Catalog系统的整个搜索服务分为三个大的服务:搜索推荐服务、聚合服务和搜索服务。- **搜索推荐服务**(Type as you search)。搜索推荐服务对性能有一定的要求,通常来说补全的请求完成时间不能超过200ms,超过了用户就会有比较明显的延迟感。因此不能直接使用搜索接口实现,我们的系统里是基于Elasticsearch的Context suggester实现的。除此之外,还有两个问题需要重点考虑:...
如何又快又好实现Catalog系统搜索能力?火山引擎DataLeap这样做
区别于联合搜索(federated search),用户需要指定搜索的具体资产类型或在搜索结果页对不同的资产分栏显示,综合搜索(unified search)允许用户在一个搜索框中进行搜索输入而无需指定搜索的资产类型,同时,搜索服务会在... 同时这部分也包含对输入中的强pattern进行识别,如"数据库名.表名”等。 - 对用户信息的预处理。用户是否为超级用户,是否为API用户等,可以借此判断用户常搜索的资产类型或从未搜索的资产类型。 - ...
火山引擎DataLeap的Data Catalog系统搜索实践 (上)
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群# 摘要火山引擎大数据研发治理套件 DataLeap的Data Catalog系统通过汇总和组织各种元数据,解决了数据生产者梳理数据、数... 区别于联合搜索(federated search),用户需要指定搜索的具体资产类型或在搜索结果页对不同的资产分栏显示,综合搜索(unified search)允许用户在一个搜索框中进行搜索输入而无需指定搜索的资产类型,同时,搜索服务会在...