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... 数据一致性依赖读 qourum,读吞吐的能力又非常浪费。ABase 自研的无主快速一致算法借鉴了有主架构的同步方式,限制了写入流的数,只在必要情况下乱序同步,这样大幅度提高了数据达到一致的速度,数据修复不必再依赖读...
允许数据在一段时间内不一致,但最终要达到一致。NoSQL 大致可以分为以下几类:- KV 类:以 Redis 为代表;- 文档型:以 MongoDB 为代表;- 列存:以 HBase 为代表;- 图、时序等新兴的数据库也都属于 NoSQL 范畴。... 数据一致性依赖读 qourum,读吞吐的能力又非常浪费。ABase 自研的无主快速一致算法借鉴了有主架构的同步方式,限制了写入流的数,只在必要情况下乱序同步,这样大幅度提高了数据达到一致的速度,数据修复不必再依赖读...
允许数据在一段时间内不一致,但最终要达到一致。NoSQL 大致可以分为以下几类:* **KV 类**:以 Redis 为代表;* **文档型**:以 MongoDB 为代表;* **列存**:以 HBase 为代表;* **图、时序等新兴的数据库**... 数据一致性依赖读 qourum,读吞吐的能力又非常浪费。ABase 自研的无主快速一致算法借鉴了有主架构的同步方式,限制了写入流的数,只在必要情况下乱序同步,这样大幅度提高了数据达到一致的速度,数据修复不必再依赖读...
即能够记录历史。通常,数仓都是希望从业务上线的第一天开始有数据,然后一直记录到现在。但实时流处理技术,又是强调当前处理状态的一个技术,结合当前一线大厂的建设经验和滴滴在该领域的建设现状,我们尝试把公司内实... 该层的数据来源于 ODS 层,通过大数据架构提供的 Stream SQL 完成 ETL 工作,对于 binlog 日志的处理主要进行简单的数据清洗、处理数据漂移和数据乱序,以及可能对多个 ODS 表进行 Stream Join,对于流量日志主要是做通...
即能够记录历史。通常,数仓都是希望从业务上线的第一天开始有数据,然后一直记录到现在。但实时流处理技术,又是强调当前处理状态的一个技术,结合当前一线大厂的建设经验和滴滴在该领域的建设现状,我们尝试把公司内实... 该层的数据来源于 ODS 层,通过大数据架构提供的 Stream SQL 完成 ETL 工作,对于 binlog 日志的处理主要进行简单的数据清洗、处理数据漂移和数据乱序,以及可能对多个 ODS 表进行 Stream Join,对于流量日志主要是做通...
解决了基于事件时间处理时的数据乱序和数据迟到的问题。- Window:提供了一套开箱即用的窗口操作,如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口,支持非常灵活的自定义窗口满足特殊业务需求。- 带反压的流模型Flink是采用... 每条记录都会以序列化的形式存在一个或多个MemorySegment中。TaskManager内存模型如下图所示:![image.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/488a39a1798547b89703e9f5ace04f4a~tplv-k3u1...
Coordinator在收到各Worker节点的数据后进行汇聚和处理,并将处理后的结果返回。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/06f7df07a95544098840c17ea42e2e6b~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)... 小数据要做Merge,大数据要做Split。** 同时,在网络传输和处理某些场景的时候,需要做一种有序性的保证。例如在Sort的场景,Partial Sort和Merge Sort的网络传输过程必须要保证是有序的,传输数据不能出现乱序的情况,否...
继上文在完成了从千万级到亿级商品量级搜索系统的搭建后,本文将继续介绍一些扩容无法解决的 ES 性能问题,即对相关 ES 搜索引擎的稳定性治理实践。希望通过本文大家可以对 ES 的使用场景有更多数据和使用上的参考。... 数据质量可以理解为数据最终一致性和数据延迟,目前我们核心的数据包含准实时数据流,报名记录 DB->ES,商品比价通过文档数据库->ES,并需要定时更新指标。DB->ES 设定的目标是 30s 内的一致率在 99.9% 以上,通过准实时...
一键实时整库同步解决方案支持多种数据源之间,进行数据的全增量一体化同步,方案中先将源端全量数据通过离线任务方式同步迁移,然后再通过实时同步增量任务,将数据采集至目标端数据源中。您也可以单独选择进行实时增... 排序策略 排序策略将影响实时增量任务,若无排序字段,可能会出现上游乱序导致下游数据源错误,建议增加排序策略。 无排序:根据上游数据写入顺序,新数据覆盖旧数据; 自适应排序:根据目标表属性自动推断排序策略,表...
返回的结果。如果另外一个系统出现故障也会对调用方产生很大影响。而且用RPC调用的时候默认期望消息是按照发送的顺序给接收方的。但是由于各种环境的影响会使得接收的结果乱序,这样也可能会导致系统执行出现问题。所以从可靠性来说还是存在着一定的不足。(4)消息队列消息队列的集成方式如下图:![图示描述已自动生成]()所有应用之间要通信的消息都通过消息队列来传输,由消息队列来保证数据传输的异步性、稳定性等。总的...
服务端需要记录已经给用户推荐过的视频列表,再推荐给用户更符合需求的其他视频,用户的浏览历史列表就存储在 Abase 内。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8d0a... 当查一个副本的平均延迟在 P99 或是 80 分位没有返回数据时,可以通过向其他部分发请求完成读请求。但如果写请求处理慢了,把请求发给其他节点也无济于事。切主对于所有系统都是有一定代价的,频繁切主可能引起更大的...
Coordinator在收到各Worker节点的数据后进行汇聚和处理,并将处理后的结果返回。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/03fa06ace2a44eba8b290fc20f8db5e8~tplv-tld... 小数据要做Merge,大数据要做Split。**同时,在网络传输和处理某些场景的时候,需要做一种有序性的保证。例如在Sort的场景,Partial Sort和Merge Sort的网络传输过程必须要保证是有序的,传输数据不能出现乱序的情况,否...
数据更新频繁、单次查询会涉及多张表。了解这些特点,对于推荐引擎的设计非常重要。通过阅读本文,希望能对大家了解推荐引擎有一定帮助。为什么叫DGraph?因为推荐场景主要是用x2i(KVV)表推荐为主,而x2i数据是图(Grap... table。这里用RcuList来举例子,可以用来理解DGraph的RCU机制。其中MEMORY\_BARRIER是为了禁止编译器对代码重排,防止乱序执行。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu...