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社区干货
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
## 前言我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库(如 Hive ),还是基于传统 MPP 架构的数据仓库(如Teradata ),抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库,其实都面临如下问题:- 怎么组织数据仓库中的数据?- 怎么组织才能使得数据的使用最为方便和便捷?- 怎么组织才能使得数据仓库具有良好的可扩展性和可维护性?> **Ralph Kimball 维度建模理论很好地回答和解决了上述问题。**维度建模理论和技术也是...
字节跳动云原生混部实践开源项目 Katalyst v0.2.0 发布
来源 | Katalyst 社区 Katalyst 从 MVP (v0.1.0) 版本到现在经过若干迭代,目前已经完成若干核心能力的输出,Katalyst 将基于当前的实现正式发布 v0.2.0 版本。Katalyst v0.2.0 包括如下一些核心的功能: **核心功能一**KCNR API 定义扩展非 socket/numa 维度的亲和性表达能力,支持表达更丰富的硬件级别亲和关系* 未来典型应用场景包括 AMD CCX 级别的 CPU Core 亲和...
探索云原生化的服务架构体系的技术风向,攻克云原生化微服务架构的痛点和特性 | 社区征文
# 导航大纲为了方便您理解本篇文章的内容结构和思维逻辑,以下是大纲架构图供您参考。# 前提背景回顾过去的几年,我们目睹了科技界的快速发展,其势头如同一列驶向前方的高速列车。作为...
揭秘云原生时代下的新一代数据计算基础设施
点击上方👆蓝字关注我们! **活动介绍**如今,伴随着数字化转型脚步的加快,企业需要具备更加先进的数据处理能力才能满足业务需求,而云原生大数据作为大数据平台新...
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探索云原生化的服务架构体系的技术风向,攻克云原生化微服务架构的痛点和特性 | 社区征文
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揭秘云原生时代下的新一代数据计算基础设施
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弹性容器实例:基于 Argo Workflows 和 Serverless Kubernetes 搭建精细化用云工作流
> 互联网时代数据呈现爆发式增长,数字化、实时化的趋势明显加快,基于数据驱动的业务场景也不断涌现。如何保障在 Kubernetes 上统一运行离线任务和批计算任务,已经成为云原生基础设施的基本...
火山引擎云原生大数据在金融行业的实践
大数据架构向云原生演进是行业的重要趋势,火山引擎协助关键金融客户在大数据云原生方向进行了深度实践,形成了整体解决方案,本文将分享火山引擎云原生大数据在金融行业的实践。...
字节跳动 Spark Shuffle 大规模云原生化演进实践
## 背景Spark 是字节跳动内部使用广泛的计算引擎,已广泛应用于各种大规模数据处理、机器学习和大数据场景。目前中国区域内每天的任务数已经超过 150 万,每天的 Shuffle 读写数据量超过 500 PB。同时某些单个任务的 Shuffle 数据能够达到数百 TB 级别。与此同时作业量与 Shuffle 的数据量还在增长,相比去年,今年的天任务数增加了 50 万,总体数据量的增长超过了 200 PB,达到了 50% 的增长。Shuffle 是用户作业中会经常触发的功能...
集简云本周更新: 流程复制与快捷帮助功能上线,新增容联七陌,腾讯云邮件推送,优化Webhook
**本周****更新概要** * 新功能上线:流程复制,支持对现有流程复制快速创建新流程。* 新功能上线:帮助中心浮窗,可以快速获取教学视频与帮助文档。* 新功能上线:支持在流程步骤中手动写入变量* 新功能上线:流程步骤选择帐号时增加帐号可用性校验* 新增应用集成:容联七陌,客户服务系统集成* 新增应用集成:腾讯云邮件推送,邮件推送系统集成* 应用集成优化:Webhook增加json抹平选项* 应用集成优化:循环执行文本分隔...
干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
> > > ClickHouse作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一,拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领域中的后起之秀,ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型...
干货 | 字节跳动基于开源 OLAP 引擎的探索与实践
> 23年8月16日~18日,由IT168联合旗下 ITPUB、ChinaUnix 两大技术社区主办的第14届中国数据库技术大会(DTCC2023)在北京国际会议中心隆重召开。火山引擎开源大数据平台 EMR 技术专家杜军令受邀参加【数据湖与实时数仓技术应用实践】专场,并进行了名为《字节基于开源 OLAP 引擎的探索与实践》主题分享。本文总结了此次分享的关键内容和分享材料。目前 OLAP 引擎在用户的报表分析,用户行为分析,市场预测与决策支持,用户画像与推荐等...
湖仓一体架构在 LAS 服务的探索与实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703701&x-signature=w01zPF6MLHkIRPMmvPeWVINqRt0%3D)## 湖仓一体元数据管理服务Bytelake MetaStore Service,简称 BMS,它是一个湖仓一体的元数据管理服务,整体的架构分为以下几个部分。首先第一个就是 Catalog,Catalog 是对单表的元数据访问的抽象。主要逻辑是通过 MetaStore Client 来访问 Meta Server,同时它会去缓存单表的 Schema 信息以及属性等信息。另外一部分就是 Meta Server,也就是...
