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干货 | UniqueMergeTree:支持实时更新删除的ClickHouse表引擎

来自字节跳动数据平台分析型数据库团队 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1b88fdec8baa4c7e8ee28e710998ff14~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715530849&x-signature=UEsvPysu9%2ByPZ2S%2FSuj4iAxhF%2B4%3D) **UniqueMergeTree开发的业务背景** 首先,我们看一下哪些场景需要用到实时更新。我总结了三类场景。 ...

数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设计

另一方面数据会流入到 ClickHouse/Druid 提供在线的查询聚合服务。这带来的问题就像引言中所说,数据被冗余存储了多份,导致了很多一致性问题,也造成了大量的资源浪费。为了解决这个问题,我们设计了 Krypton(HSAP),系... 读的时候多个版本的数据会按照不同的 Merge 算法合并为一份。Tablet 的 Commit Version 为该 Tablet 下 Rowset 的最大版本号,比如上中 Tablet 2 的 Commit Version 为 Rowset 5 的版本号 21。每个 Query 都会带...

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![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myqcloud.com/blog_img/20221214175313.png)... 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/Nessus/Sonarqube/AppScan等,严格把控平台从设计、开发、测试、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,做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ve... 过早的投入优化代码或者设计,在后续系统发生变更时,可能会造成精力浪费。* 过度优化:与引擎类系统不同,业务系统通常不需要跑分或者与其他系统产出性能对比报表,实际工作中更多的是贴合业务场景做优化。比如用户直...

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干货|从数据治理看,如何打赢“双11”的数字化战争

数据质量、口径一致性要求越来越高。 **第二,模型稳定性不足。**因为该电商平台最初属于兴趣电商模式,很多模型都处于持续探索中,行业内没有一个成熟体系,业务频繁变动,历史模型设计不能灵活适配新业务需... 然后数据治理团队做判断,对业务定级并进行技术评估,在业务定级时,主要评估业务的重要性。技术评估是必须要达到的,例如链路大任务评估(无超过一小时任务)、任务运行时长波动性评估(波动不能过大)、任务预设buffer评...

火山引擎DataLeap数据调度实例的 DAG 优化方案

> 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,并进入官方交流群# 实例 DAG 介绍DataLeap 是火山引擎自研的一站式大数据中台解决方案,集数据集成、开发、运维、治理、资产管理能力于一身的大数... 我们需要设计解决复杂链路场景下的方案。# 功能设计针对上面存在的问题以及对需求的分析,我们可以进行如下的功能实现与设计:## 渲染方案替换将 svg 的渲染方案替换成 canvas 渲染,通过减少页面中 DOM 的数...

加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用

快速发展,图片、视频、自然语言等多模态、非结构化数据的查找需求变大,非结构化数据的量级也远大于结构化数据,传统数据库已经无法满足如此多样化数据的处理需求。向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力,正在成为大模型时代重要的基础设施。**3 月23 日**,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火山引擎的三位技术专家,将从火山引擎的实践应用出发, **为大家详解向量检索功能的设计实现以及大规模...

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【模板推荐】玩转SQL Server数据库自动同步

[(点击文字或图片使用此模板)](https://www.jijyun.cn/apps/processes/2083)**使用场景**企业、政府机构等组织内部签署协议、合同、申请表等文件,常常需要同步到SQL Server数据库中保存,还需要在e签宝走签署流程。通过此流程,可以实现:SQL Server新增的文件自动同步至e签宝天印平台发起签署,省去手动上传的麻烦,提高工作效率,减少错误率。 **适用人群:**财务**推荐指数:**⭐⭐⭐⭐⭐...

AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China

在本次大会 **「Open AI + 数据 | Open AI + Data」** 专题中,字节跳动高级软件工程师余明辉分享了 **《AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合》** 议题。以下是本次演讲的文字稿。![picture.ima... 图片来源:AI and Memory Wall *我们来看一张 「模型训练计算量和摩尔定律」的对比图,这张图来自 AI and Memory Wall。**从图里可以明显看出,摩尔定律完全跟不上 Transformer 类模型训练需要的算力,而...

观点|词云指北(上):谈谈词云算法的发展

词云的设计空间常见的词云多为基于 wordle 算法(螺旋线算法)、使用字体大小进行权重编码、颜色随机分配(大多)、极少支持高自由度编辑的词云。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.bytei... 为了增强词云的数据分析能力,也有研究者为词云添加额外的元来传递定量信息,但这会影响词云的美观程度。 目前常见的是通过添加折线等方式来表现词频的变化趋势,如 SparkClouds 给标签云(词云的变种)添加迷你趋...

干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

首先介绍数据湖相关技术的演进,其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。# 1. 湖仓一体架构演进回顾湖仓一体的发展史,主要经历了三个... 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...

2022下半年《软考-系统架构设计师》备考经验分享

[](https://files.mdnice.com/user/32396/281c1b59-8550-41f3-b126-4f07cc0213ba.jpg)## 前言我参加了2022年11月份的《软考-系统架构设计师》考试,在一个多月的备考之中我总结了一些学习经验和答题技巧,现毫无保... 固定会有一道题是嵌入式系统设计(建议非嵌入式从业者直接放弃),除此之外还会有以下题型:- 软件系统建模(UML填空、问答)- 系统数据库设计(DFD图填空、问答)- 系统架构整体设计(表格填空、架构图填空、问答)-...

干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化

本文主要介绍 Apache Doris 设计和开发数据湖联邦分析特性的思考和实践。 全文分为三部分,首先介绍数据湖相关技术的演进,其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Do... 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 Ca...

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