Data Node 负责实际的数据存储和读取。用户文件被切分成块,复制成多副本,每个副本都存在不同的 Data Node 上,以达到容错容灾的效果。每个副本在 Data Node 上都以文件的形式存储,元信息在启动时被加载到内存中。... 也会介绍一下我们在**慢节点方面的优化和改进**。## **NNProxy(Name Node Proxy)**作为系统的元数据操作接入端,NNProxy 提供了联邦模式下统一元数据视图,解决了用户请求的统一转发,业务流量的统一管控问题。...
在读取时,由于会读取大量的无效的列的数据,且数据量很大,在存储是系统瓶颈的时代无疑是一大灾难,而且会影响内存中cache的使用效率;在计算时,由于行数据在内存中是顺序存储在一起的,所以对 cpu cache 也很不友好。 列存就是解决上述问题的灵丹妙药,首先读取时只需要读取关心的列数据,在计算时也对cpu cache非常友好,所以存在大量复杂查询的数据分析场景(OLAP)主要使用列存。上帝开启了一扇门,也会关起一扇窗,列存在更新场景明显存...
日志包括客户端日志、服务端日志。服务端日志又包括业务的运行/运维日志以及业务使用的云产品产生的日志。要管理诸多类型的日志,就需要一套统一的日志系统,对日志进行采集、加工、存储、查询、分析、可视化、告警以... 当节点数很多的时候,配置非常繁琐。- 开源系统的采集配置难以管理,数据源也比较单一。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/ee1a0bbb87914e11bf589744f7bd29f5~tplv-k3u1fbpfcp-5.j...
日志包括客户端日志、服务端日志。服务端日志又包括业务的运行/运维日志以及业务使用的云产品产生的日志。要管理诸多类型的日志,就需要一套统一的日志系统,对日志进行采集、加工、存储、查询、分析、可视化、告警以... 当节点数很多的时候,配置非常繁琐。* 开源系统的采集配置难以管理,数据源也比较单一。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4004510ff90a4b13bca7d3870145b53c~...
Kafka 数据存储* Yarn,Flink 的计算框架平台数据* Spark,MapReduce 的计算相关数据存储**02****字节跳动特色的 HDFS 架构**在深入相关的技术细节之前,我们先看看字节跳动... **慢节点方面的优化和改进。****NNProxy (Name Node Proxy)**作为系统的元数据操作接入端,NNProxy 提供了联邦模式下统一元数据视图,解决了用户请求的统一转发,业务流量的统一管控问题。先介绍...
解决了数据生产者和消费者对于元数据和资产管理的各项核心需求。** Data Catalog系统的存储层,依赖Apache Atlas,传递依赖JanusGraph。JanusGraph的存储后端,通常是一个Key-Column-Value模型的系统, **本... 从当前数据量与将来的可扩展性考虑,单机方案不可选,排除了BerkeleyDB;==============================================**●**同样因为人力成本,需要做极大量开发改造的方案暂时不考虑,排除了Redis。=======...
对底层数据存储架构也是一大挑战。抖音每日新增的数据量庞大、业务标签五花八门,更需要满足业务人员对复杂查询的实时性诉求。 之前技术团队采用MySQL作为存储架构,作为一种行式存储的数据库,MySQL对于大... 进入页面的时间超过15s,一定程度影响业务使用体验。 之前技术团队做了很多包括索引优化、查询优化、缓存优化、表结构优化,但是单次对表更新列/新增修改索引的时间已经超过2天,优化成本也逐渐升高。 ...
随着数字化转型的深入,越来越多的企业将数据作为新的生产要素,越来越多的数据需要进行收集、存储、处理和分析。云存储作为云上的数据底层载体,支撑着越来越多的应用负载。无论是 **“稳”态** 还是 **“敏”态**... **云存储一般分为块、文件、对象三大类型** ,其中文件存储一般又分为通用文件存储 NAS、并行文件存储 PFS、大数据文件存储等。而对象存储经过多年的发展和演进,已经成为存放非结构化数据的首选,并在大数据、数据...
火山引擎云原生实时数仓技术专家-汪建锋字节跳动旗下有许多产品,每天有大量的数据需要接收和计算。其中,以抖音、头条等为代表的产品以实时推荐和流计算为核心,这些都需要消耗大量的计算资源和存储资源。巨大的... 数据一致性和正确性问题**,数据来自多个源头,采用了流批两种处理方式,处理逻辑不一样,代码不可复用,在 ETL 的计算过程中数据被反复引用,这些都可能使最终的业务数据发生变化,导致数据不一致; **3. Servin...
这就需要支持实时的更新和删除。**最后一类场景的数据虽然不存在更新,但需要去重。**大家知道在开发实时数据的时候,很难保证数据流里没有重复数据,因此通常需要存储系统支持数据的幂等写入。我们可以总结一... External sharding在外部实现数据的攒批,每个微批只写一个shard,这样batch size更大,整体的写吞吐会更高。它的问题是需要由用户端保证分片的正确性,比较容易出错。External sharding比较适合kafka导入等单一写入场...
> 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 列式存储通过支持按列存储数据,提供高性能的数据分析和查询。作为云原生数据仓库的 ByteHouse,也采用列式存储设计,保... **计算局部性**: 由于数据按列存储,在进行某些计算(如数学运算或统计函数)时,数据可以直接在内存中进行局部操作,而不需要频繁地访问磁盘,从而提高了计算效率。1. **数据独立性**: 列式存储允许独立地更新表中的...
可扩展的并行文件存储系统,多用于高性能计算场景,一般使用专有客户端 | 支持标准HDFS协议、面向大数据生态场景的分布式文件系统,底层多基于对象存储构建 | 适合存放任意类型的非结构化数据,具有海量、安全、低成本... 不断缩小与源端的数据差异- 文件过滤:支持指定文件前缀或按文件的修改时间来过滤需要迁移的数据- 迁移进度显示:可在控制台查看迁移任务的实时进度、预估的剩余迁移时间- 迁移报告下载:提供包含统计信息的...
非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据质量的特点。LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 Table Format 的存储标准。Table format 有四个典型的特征:- 支持 ACID 和历史... 即在数据湖的存储之上定义一个元数据,并跟数据一样保存在存储介质上面。这三者相似的需求以及相似的架构,导致了他们在演化过程中变得越来越相似。![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbp...