开始从第一行代码开始踏上图数据库的漫漫征程,从解决一个最核心的抖音社交关系问题入手,逐渐演变为支持有向属性图数据模型、支持写入原子性、部分 Gremlin 图查询语言的通用图数据库系统,在公司所有产品体系落地,我... 如果想把用户关系存入 ByteGraph,第一步就是需要把用户抽象为点,第二步把"关注关系”、“好友关系”抽象为边就完全搞定了。下面,我们就从代码层面介绍下点边的数据类型。* 点(Vertex)**点是图数据库的基本元...
# 1 前言得物 App 从创立之初,关系型数据库一直使用的开源数据库产品 MySQL。和绝大部分互联网公司一样,随着业务高速增长、数据量逐步增多,单实例、单库、单表出现性能瓶颈和存储瓶颈。从选型和架构设计角度来看... 写入平稳、查询不多 **不适合接入的场景:*** 数据抽取场景:下游存在大数据或者其他业务部门进行数据抽取* 读写分离的场景: TIDB 没有主从的概念,无法进行读写分离* 指定点恢复场景:指定时间点级别恢复,需要恢...
能存入数据库的不仅包含各种具有规律性的**数据符号**,还囊括了各种如图片、视频、声音等**非规则的数据**。 * 价值(value):**低价值密度**,大量的不相关信息,需要深度分析 * 价值密度低,商业价值高 * 多样(variety):**多源异构性**,不同形式(文本、图形、视频数据)、无模式或者模式不明显、不连贯语法和句义 * 大数据是由**结构化和非结构化数据**组成的 * 10%的结构化数据,存储在数据库中 * 90%的非结...
流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重; - 有一定的维护成本:使用 Table Format 的用户需要自己维护,会给用户造成一定的负担; - 与现有生态之间有一些 gap:开源社区暂不支持和 Table format 之间的... 比如数据回流需要写数据库;日志要回流,要基于回流数据做指标计算,回流数据还要转储,还要做 CDC;基于转储数据还要做 ETL 进行分析。 - 湖仓需求多样:如果有机器学习的需求,就需要进行特征工程等一系列步骤,这些步...
如上图所示,左边是一个非常典型,业界应用也很多的数据链路图。这个数据链路是一个典型的 Lamda 架构,整个数据链路分为批式计算链路和流式计算链路。在字节跳动内部,通常需要批式计算和流式计算两条链路共同服务于... **流式计算链路**,也是我们整个实时推荐、实时信息流的核心链路。我们会通过消息中心件把实时数据进行缓存存入,然后运用 Flink 实时计算引擎进行处理,处理后经过消息中间件的缓存传输存入下游的存储,来服务下层...
消息发送成功且存入数据库后触发此回调。 2023-09-25新增功能新增黑名单管理功能。 新增 AddBlackList,你可以使用此接口添加用户至黑名单。 新增 RemoveBlackList,你可以使用此接口将用户移出黑名单。 新增 UpdateBlackList,你可以使用此接口更新黑名单中用户的扩展信息。 新增 GetBlackList,你可以使用此接口查询黑名单列表。 新增 IsInBlackList,你可以使用此接口校验用户是否在黑名单中。 2023-08-25新增功能新增好友关系管理...
以及 KV 数据库中的维度数据。业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 JOIN 产出这个宽表,但这种解决方案在实践中面临较多挑战,主要可分为以下两种情况:## **1.1 维表 JOIN**- **场景挑战:** 指标... *现以一个简单的示例流程对方案原理进行阐述,图 1 为多流拼接示意图。图中的宽表包含 BCDE 五列,是由两个实时流和一个离线流拼接而成,其中 A 是主键列,实时流 1 负责写入 ABC 三列,实时 流 2 负责写入 AD 两列,离...
以及 KV 数据库中的维度数据。业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 JOIN 产出这个宽表,但这种解决方案在实践中面临较多挑战,主要可分为以下两种情况:## **1.1 维表 JOIN**- **场景挑战:** 指标数据与维度数据进行关联,其中维度数据量比较大,指标数据 QPS 比较高,导致数据可能会产出延迟。- **当前方案:** 将部分维度数据缓存起起来,缓解高 QPS 下访问维度数据存储引擎产生的任务背压问题。- **存在问题...
流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重;* 有一定维护成本:使用 Table Format 的用户需要自己维护,会给用户造成一定的负担;* 与现有生态之间存在gap:开源社区暂不支持和 Table format 之间的表同步,自... 比如数据回流需要写数据库;日志要回流,要基于回流数据做指标计算,回流数据还需要转储以及 CDC;基于转储数据还要做 ETL 分析。* **湖仓需求多样** :如果存在机器学习需求,即要完成特征工程等一系列步骤,这些步骤也...
存入下游的存储,从而服务下游的应用。* **流式计算链路**,也是我们整个实时推荐、实时信息流的核心链路。我们会通过消息中心件把实时数据进行缓存存入,然后运用 Flink 实时计算引擎进行处理,处理后经过消息中间... 如下图所示,特征数据经过字节跳动自研的消息队列引擎 BMQ 统一地流入 Flink 引擎,在 Flink SQL 进行处理之后,再 Upsert 到整个数据库当中,进行统一的管理。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.by...
**在图中,资产节点用圆形表示,任务节点用菱形表示。具体举个例子:** **●** 一个FlinkSQL任务消费了Kafka的topic,然后写入到一个Hive的表里,那么Kafka的topic和hive表就是表资产节点,而FlinkSQL消费任... 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,我们也对存储做了相关的改造...
本文介绍如何在数据库工作台 DBW 的 SQL 窗口内可视化的创建视图、删除视图和管理视图等操作,实现视图的全生命周期管理。 前提条件已注册火山引擎账号并完成实名认证。关于账号的创建方法和实名认证,请参见如何进行... 图处理算法,支持以下选择: UNDEFINED:表示 MySQL 自动选择算法。 MERGE:表示将引用视图和视图定义的语句的文本被合并,使视图定义的部分取代语句的对应部分。 TEMPTABLE:表示将视图的结果存入临时表,然后用临时表...
本文介绍如何在数据库工作台 DBW 的 SQL 窗口内可视化的创建视图、删除视图和管理视图等操作,实现视图的全生命周期管理。 前提条件已注册火山引擎账号并完成实名认证。关于账号的创建方法和实名认证,请参见如何进行... 图处理算法,支持以下选择: UNDEFINED:表示 MySQL 自动选择算法。 MERGE:表示将引用视图和视图定义的语句的文本被合并,使视图定义的部分取代语句的对应部分。 TEMPTABLE:表示将视图的结果存入临时表,然后用临时表...