我们需要非常多的 NameNode 实现联邦机制来接入不同上层业务的数据服务。但当 NameNode 数量也变得非常多了以后,用户请求的统一接入及统一视图的管理也会有很大的问题。为了解决用户接入过于分散,我们需要一个独立的接入层来支持用户请求的统一接入,转发路由;同时也能结合业务提供用户权限和流量控制能力。另外,该接入层也需要提供对外的目录树统一视图。接入层从部署形态上来讲,依赖于一些外部组件如 Redis,MySQL 等,会有一批...
学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。此外还了解其他技术如HBase、Sqoop等。同时学习计算机网络知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库MySQL和数据仓库理论。学... 这个例子帮助我理解Spark的运行机制。再比如我学习SparkSQL时遇到的难点例子。学习难点: SQL on RDD与SQL on Dataset/DataFrame的区别。在学习SparkSQL时,我发现它支持两种SQL查询方式:使用SQL对RDD进行查询,...
提供强有力的样本及特征数据支撑。平台从 Hive 、Hbase 、关系型数据库等大数据 ODS ( Operational Data store ) 层进行快速的数据 ETL ,将数据抽取到特征平台进行管理,并统一了数据出口,供数据科学家、数据工程师... 为什么flink 要基于K8s做部署?主要有以下几个优势:- 容器环境容易部署、清理和重建:不像是虚拟环境以镜像进行分发部署起来对底层系统环境依赖小,所需要的包都可以集成到镜像中,重复使用。- 更好的隔离性与...
我们对内对外提供了生态类产品,包括 Redis、HBase、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... 然而引入这种机制之后,要找同一个 Key 的所有版本中时间戳最大的一个,这样点查询的性能会恶化。为了解决这个问题,我们引入了双引擎结构:多版本只存在 log engine 中。当完成冲突处理之后,单版本写入 KV engine,这...
我们需要非常多的 NameNode 实现联邦机制来接入不同上层业务的数据服务。但当 NameNode 数量也变得非常多了以后,用户请求的统一接入及统一视图的管理也会有很大的问题。为了解决用户接入过于分散,我们需要一个独立的接入层来支持用户请求的统一接入,转发路由;同时也能结合业务提供用户权限和流量控制能力。另外,该接入层也需要提供对外的目录树统一视图。接入层从部署形态上来讲,依赖于一些外部组件如 Redis,MySQL 等,会有一批...
环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.10.13 Java ByteOpenJDK 1.8.0_352 应用程序版本 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 HBase集群 StarRocks集群 ClickHouse集群 Op... 修复扩容节点上Tez依赖包重复上传造成Hive作业失败问题。 组件版本 下面列出了 EMR 和此版本一起安装的组件。 组件 版本 描述 zookeeper_server 3.7.0 用于维护配置信息、命名、提供分布式同步的集中式服务。 zoo...
环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.10.13 Java ByteOpenJDK 1.8.0_352 应用程序版本 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 HBase集群 StarRocks集群 ClickHouse集群 Op... 提供分布式同步的集中式服务。 zookeeper_client 3.7.0 ZooKeeper命令行客户端。 hive_metastore 3.1.3 Hive元数据存储服务。 hive_server 3.1.3 用于将 Hive 查询作为 Web 请求接受的服务。 hive_client 3.1.3 Hi...
环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.10.13 Java ByteOpenJDK 1.8.0_352 应用程序版本 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 HBase集群 StarRocks集群 ClickHouse集群 Op... 提供分布式同步的集中式服务。 zookeeper_client 3.7.0 ZooKeeper命令行客户端。 hive_metastore 3.1.3 Hive元数据存储服务。 hive_server 3.1.3 用于将 Hive 查询作为 Web 请求接受的服务。 hive_client 3.1.3 Hi...
学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。此外还了解其他技术如HBase、Sqoop等。同时学习计算机网络知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库MySQL和数据仓库理论。学... 这个例子帮助我理解Spark的运行机制。再比如我学习SparkSQL时遇到的难点例子。学习难点: SQL on RDD与SQL on Dataset/DataFrame的区别。在学习SparkSQL时,我发现它支持两种SQL查询方式:使用SQL对RDD进行查询,...
提供强有力的样本及特征数据支撑。平台从 Hive 、Hbase 、关系型数据库等大数据 ODS ( Operational Data store ) 层进行快速的数据 ETL ,将数据抽取到特征平台进行管理,并统一了数据出口,供数据科学家、数据工程师... 为什么flink 要基于K8s做部署?主要有以下几个优势:- 容器环境容易部署、清理和重建:不像是虚拟环境以镜像进行分发部署起来对底层系统环境依赖小,所需要的包都可以集成到镜像中,重复使用。- 更好的隔离性与...
我们对内对外提供了生态类产品,包括 Redis、HBase、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... 然而引入这种机制之后,要找同一个 Key 的所有版本中时间戳最大的一个,这样点查询的性能会恶化。为了解决这个问题,我们引入了双引擎结构:多版本只存在 log engine 中。当完成冲突处理之后,单版本写入 KV engine,这...
我们需要非常多的 NameNode 实现联邦机制来接入不同上层业务的数据服务。但当 NameNode 数量也变得非常多了以后,用户请求的统一接入及统一视图的管理也会有很大的问题。为了解决用户接入过于分散,我们需要一个独立的接入层来支持用户请求的统一接入,转发路由;同时也能结合业务提供用户权限和流量控制能力。另外,该接入层也需要提供对外的目录树统一视图。接入层从部署形态上来讲,依赖于一些外部组件如 Redis,MySQL 等,会有一批...
环境信息版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.10.13 Java ByteOpenJDK 1.8.0_352 系统环境应用程序版本 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Pulsar集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 ... 提供分布式同步的集中式服务。 zookeeper_client 3.7.0 ZooKeeper命令行客户端。 hive_metastore 3.1.3 Hive元数据存储服务。 hive_server 3.1.3 用于将 Hive 查询作为 Web 请求接受的服务。 hive_client 3.1.3 Hi...