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火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1708878019&x-signature=8ER3ag1n5Vyf5uNcVN8lo8gbEX0%3D) **/ 数据血缘模型-存储层 /****在存储层,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,我们也对存储了相关的改造,如字节内部自研的存算分离key-value存储。我...

2022下半年《软考-系统架构设计师》备考经验分享

如下所示,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。![](https://files.mdnice.com/user/32396/c3c54e0a-620c-478d-8283-91abf93ac384.png)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...

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,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=...

欢迎来到MiniMax开放平台

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1708964410&x-signature=6VsR%2BWqX06erhJDLVJai8iMZWuo%3D) ****标准化API接口服务****![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.c... **Chat Completion** :基于自然语言交互的文本生成能力接口; **Chat Completion Pro** :在Chat Completion的基础上提供了更多的功能,包括多人对话、对话示例,以及支持集合搜索引擎、调用自定义...

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怎样制作数据库ER图-相关内容

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%2F... ByteHouse 的 MaterializedMySQL 功能针对使用过程中的问题和困难,了多处增强,提高了易用性,降低了运维成本。## 数据去重通过 MaterializedMySQL 同步到 ByteHouse 的表默认采用 HaUniqueMergeTree 表引擎,该...

2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文

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...

火山引擎 DataLeap:揭秘字节跳动数据血缘架构演进之路

在血缘加工任务方面(见上中间部分):这部分会对任务进行血缘解析,产生血缘快照文件。由于第一版采用离线方式运行,每天该血缘任务均会生成对应的血缘快照文件。我们通过对比前后两天的血缘快照文件,来获取血缘的变更情况,然后把这些变更加载到图中。除此之外,血缘中涉及的元数据会冗余一份,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。...

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干货 | ByteHouse:基于ClickHouse 的实时计算能力升级

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1708964418&x-signature=IAdoIWHCLCDSdhqJjHYlieX%2BEr8%3D)****文 | 沈瞳******来自火山引擎ByteHouse团队**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com... 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,在满足前述两点基础上,还要到**成本可控。**最开始,团队内部其实也列出了...

干货|前端与数仓可以实现“无壁”沟通吗?

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1708705220&x-signature=H5qVWPLIFtSjycBwHstbhI4ERMk%3D)本文转载自微信公众号豆皮范儿,分享数据平台前端团队前端数仓的“去壁化”。![picture.image](https://p6-volc-commun... 像数仓了什么工作,当前需求涉及的口径都有哪些,分别是什么含义,原始数据库表中都存了什么,没有注意过。数仓对于前端,仿佛是一片“灰色地带”,至于前端与数仓直接沟通?从未尝试,从未思考过。![picture.image]...

克服 ClickHouse 运维难题:ByteHouse 水平扩容功能上线

# 前言对于分析型数据库产品,通过增加服务节点实现集群水平扩容,并提升集群性能和容量,是运维的必要手段。但是对于熟悉 ClickHouse 的工程师而言,听到“扩容”二字一定会头疼不已。开源 ClickHouse 的 MPP 架... (https://clickhouse.com/docs/en/guides/sre/scaling-clusters) 中,社区工程师通常推荐使用“数据重分布”思路来解决扩容问题,但存在以下问题:- 新增节点后,手动提升新节点的导入权重,或暂时停止旧节点的数据...

超复杂调用网下的服务治理新思路

但是提前关注这些问题并好预案也非常重要。作为企业的软件架构师或是技术负责人,我们应当始终用发展的眼光看问题,软件行业的发展变化非常巨大,如果企业当下的架构无法适应未来一到两年的业务发展,那会对业务和技... 如果用户想要在域外访问这个数据库,我们需要通过左下角的 Query、ETL 把它转化成一个离线数据库。整个大框是一个 domain,它不同于 DDD 的 domain,它被称为服务域,可以理解成是一组服务的集合。字节跳动内部也参考了...

火山引擎 DataLeap 构建Data Catalog系统的实践(三):关键技术与总结

在我们的库中,存在很多超级点,也就是关系十分庞大的元数据。举两种情况,一是列十分多的大宽表,对于一些机器学习的表,甚至会超过1万列;另外一种情况是被广泛引用的底表,比如埋点底表的一级血缘下游就超过了1万。在读取这类数据时,我们发现性能极差。与关系型数据库慢查询优化类似,我们通过监控埋点收集到慢查询语句,借助gremlin的profile函数,分析query plan中的问题,并通过构建索引或者改写语句与配置等,相应的优化。开启...

湖仓一体架构在 LAS 服务的探索与实践

火山引擎湖仓一体分析服务 LAS(Lakehouse Analytics Service),是面向湖仓一体架构的 Serverless 数据处理分析服务,提供字节跳动最佳实践的一站式 EB 级海量数据存储计算和交互分析能力,兼容 Spark、Presto 生态,帮... 一种从 1980 年开始的基于传统数据库技术来的 BI 分析场景。在这种架构下,通常计算和存储是高度一体的。整体系统能支撑的计算能力,依赖于服务提供商的硬件配置,整体成本高,存在物理上限,扩展起来比较麻烦。第二...

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