mongodb脏读问题
社区干货
云原生中间件 MongoDB 的集群架构与设计 |社区征文
主从复制老生常谈的问题:数据不一致的问题。根本原因在于只有 Master 节点可以写,Slave 节点只能同步 Master 数据并对外提供读服务,当你查询 Slave 节点的数据时,由于网络延迟等其它因素导致 Slave 节点还没有完全同步 Master 节点的数据,这就会导致主从不一致,跟 MySQL 的主从复制如出一辙,只不过 MySQL 时 binlog 同步,而 MongoDB 是 oplog 同步。**所以,总结来说:读写分离的架构只适合特定场景,对于必须需要数据强一致的场...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
多云管理平台解决异构的基础设施资源复杂难管理问题。平台可纳管不同环境、不同云厂商资源统一管理,并结合平台的统一监控告警、统一服务管理、统一运营管理、统一运维管理、自动化运维等能力能极大简化云用户、云运... 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...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
文档型 NoSQL 数据库(以 MongoDB 为代表)、宽列型 NoSQL 数据库(以 HBase 为代表)、时序型 NoSQL 数据库(以 InfluxDB 为代表)以及图 NoSQL 数据库(以 Neo4j 为代表)**。虽然这些类型都属于 NoSQL 数据库范畴,但是不同类型的 NoSQL 数据库所适用的场景各有不同,需要根据业务特征选择合适的 NoSQL 数据库。其中 KV 型 NoSQL 数据库适用于需要超高性能,读远多于写,并且可以容忍数据部分丢失的场景,例如作为关系型数据库的外部缓存...
干货|一套架构框架满足流批数据质量监控
数据质量监控最有用的场景是防止数据问题蔓延到下游。举个例子:数据任务产出一张 Hive 表,该表可能会同步一些信息到 Hive metastore(HMS)。HMS 的主从架构可能存在一定的延迟,假设 HMS 出现问题,下游任务可能会读到脏数据,这时如果我们使用数据质量监控,就能及时发现问题,阻止下游任务运行。DataLeap数据质量挑战目前我们的数据质量挑战有哪些?可以通过几个用户 case 了解一下。 **User Story ...
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文档型 NoSQL 数据库(以 MongoDB 为代表)、宽列型 NoSQL 数据库(以 HBase 为代表)、时序型 NoSQL 数据库(以 InfluxDB 为代表)以及图 NoSQL 数据库(以 Neo4j 为代表)**。虽然这些类型都属于 NoSQL 数据库范畴,但是不同类型的 NoSQL 数据库所适用的场景各有不同,需要根据业务特征选择合适的 NoSQL 数据库。其中 KV 型 NoSQL 数据库适用于需要超高性能,读远多于写,并且可以容忍数据部分丢失的场景,例如作为关系型数据库的外部缓存...
功能发布记录(2023年)
SQLServer 数据源读取。 ByteHouse CDW 支持 DSL 模式读和可视化模式写。 整库实时解决方案新增支持 MongoDB 数据源读取。 实时分库分表解决方案 ByteHouse CDW 任务配置 实时整库同步解决方案 2023/09/27序号 功能 功能描述 使用文档 1 数据开发 数据开发界面支持任务批量删除操作; EME SQL、EMR StarRocks 任务支持自动解析任务产出登记、依赖推荐; 任务调度配置支持优先级保障、任务调度支持独享调度资源组配置; 离线...
干货|一套架构框架满足流批数据质量监控
数据质量监控最有用的场景是防止数据问题蔓延到下游。举个例子:数据任务产出一张 Hive 表,该表可能会同步一些信息到 Hive metastore(HMS)。HMS 的主从架构可能存在一定的延迟,假设 HMS 出现问题,下游任务可能会读到脏数据,这时如果我们使用数据质量监控,就能及时发现问题,阻止下游任务运行。DataLeap数据质量挑战目前我们的数据质量挑战有哪些?可以通过几个用户 case 了解一下。 **User Story ...
支持的数据源
MongoDB ✅ ✅ ✅ ✔️ NoSQL ElasticSearch ✅ ✅ ✅ ✅ NoSQL Redis ✅ ✅ ✔️ 消息队列 Kafka ✅ ✅ ✅ 消息队列 BMQ ✅ ✅ 消息队列 RocketMQ ✅ 日志服务 TLS ✅ TLS 数据源读取时: 离线支持到 Hive、ByteHOuse_CDW、LAS、MaxCompute 目标端 全域集成 DataSail ✅ CDC 解决方案支持的通道和企业级能力一键配置解决方案,支持自动建表,先全量同步,后增量同...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
文档型NoSQL数据库(以MongoDB为代表)、宽列型NoSQL数据库(以HBase为代表)、时序型NoSQL数据库(以InfluxDB为代表)以及图NoSQL数据库(以Neo4j为代表)。虽然这些类型都属于NoSQL数据库范畴,但是不同类型的NoSQL数据库所适用的场景各有不同,需要根据业务特征选择合适的NoSQL数据库。其中KV型NoSQL数据库适用于需要超高性能,读远多于写,并且可以容忍数据部分丢失的场景,例如作为关系型数据库的外部缓存,用于提升系统整体的读性能,减...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
文档型 NoSQL 数据库(以 MongoDB 为代表)、宽列型 NoSQL 数据库(以 HBase 为代表)、时序型 NoSQL 数据库(以 InfluxDB 为代表)以及图 NoSQL 数据库(以 Neo4j 为代表)** 。虽然这些类型都属于 NoSQL 数据库范畴,但是不同类型的 NoSQL 数据库所适用的场景各有不同,需要根据业务特征选择合适的 NoSQL 数据库。其中 KV 型 NoSQL 数据库适用于需要超高性能,读远多于写,并且可以容忍数据部分丢失的场景,例如作为关系型数据库的外部缓...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
因此我们引入了类似 MongoDB 等开源方案。**此外,我们也从 2019 年开始研发云原生分布式数据库产品 veDB 。** 我们还更新了运维体系,由原来半自动化半人工的状态逐渐走向平台化,大大提升运营效率。**2021 年底至... 它主要存在以下三个问题:- **系统弹性较差。** 首先是容量难以得到灵活扩展,抖音这类 App 通常都由数万个微服务构成,当微服务的数据量从早期的数十 GB 发展到之后的数十 TB,我们不得不需要花费大量时间拆解原先...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
我们会引入 BASE 概念:- **Basically Available**:分布式系统在出现故障时允许损失部分可用性,以保证核心功能可用。比如在电商场景中,有时交易付款出现了问题,但用户仍可以正常浏览商品。 - **Soft State**:... MongoDB 和 InfluxDB。此外自研的平台上提供了 ByteGraph 和 ABase,这两者和字节跳动的业务息息相关,也是内部业务重度依赖的两大产品。## 字节跳动 NoSQL 的最新实践字节跳动的大部分业务数据可归纳为以下几种...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
我们也可以看出当前需要解决的一些问题及为实现降本增效目标需要调整的地方。 首先,需要**优化** **训练样本** **的存储大小**,减少存储成本。随着数据集的规模增长,存储需求、成本也会相应增加,这对于大规模的训练模型来说是一个挑战。其次,还需要**优化** **训练样本** **的读取速度**。随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所需的计算资源也在不断提升。然而如果样本的读取速度无法跟上算力的增长就会成为训练过程...
