# 背景## **HDFS** **简介**HDFS 全名 Hadoop Distributed File System,是业界使用最广泛的开源分布式文件系统。原理和架构与 Google 的 GFS 基本一致。它的特点主要有以下几项:- 和本地文件系统一样的目录... ### **接入层**接入层是字节版 HDFS 区别于社区版本最大的一层,社区版本中并无这一层定义。在字节跳动的落地实践中,由于集群的节点过于庞大,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...
实现原理和使用方式等。## ETL场景和方案### ELT与ETL的区别- ETL:是用来描述将数据从来源端经过抽取、转置、加载至目的端(数据仓库)的过程。Transform通常描述在数据仓库中的前置数据加工过程。![pi... 将结果写入HBase或MySQL中再去取数据,将数据取出后作展示。Flink还会去直接暴露中间状态的接口,即queryable state,让用户更好的使用状态数据。但是最后还会与批计算的结果完成对数,如果不一致,需要进行回查操作,整...
结果通过 ETL 导入到 HBase/ES/ClickHouse 等系统提供在线的查询服务。对于实时链路, 数据会直接进入到 HBase/ES 提供高并发低时延的在线查询服务,另一方面数据会流入到 ClickHouse/Druid 提供在线的查询聚合服务。... 我们的客户希望数据能够实现原子性导入,并能够支持 Snapshot Read。1. 高时效性。大部分用户都需要数据亚秒级别可见,部分 Serving 场景下,用户需要数据毫秒级别的可见。1. 高吞吐导入。大数据场景下,导入性能十...
我们投入了一定的人力调研和实现基于MySQL的存储后端。** ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e26bfa42c01b4a6497d7ce0bb68dab75~tplv-tlddhu82om-imag... 排除了HBase和Cassandra;==================================================**●**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;==============================================...
我们投入了一定的人力调研和实现基于 MySQL 的存储后端。# 方案评估在设计上,JanusGraph 的存储后端是可插拔的,只要做对应的适配即可,并且官方已经支持了一批存储系统。结合字节的技术栈以及我们的诉求,做了以... 排除了 HBase 和 Cassandra;- 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。 最终我们挑选了 MySQL ...
结果通过 ETL 导入到 HBase/ES/ClickHouse 等系统提供在线的查询服务。对于实时链路, 数据会直接进入到 HBase/ES 提供高并发低时延的在线查询服务,另一方面数据会流入到 ClickHouse/Druid 提供在线的查询聚合服务。... 我们的客户希望数据能够实现原子性导入,并能够支持 Snapshot Read。4. 高时效性。大部分用户都需要数据亚秒级别可见,部分 Serving 场景下,用户需要数据毫秒级别的可见。5. 高吞吐导入。大数据场景下,导入性能十分...
全部 告警原理 2023年12月功能名称 功能描述 发布地域 相关文档 产品接入 新接入以下产品的监控指标: 全域数据集成-采集Topic 向量数据库 云连接器 边缘联网SD-WAN 全部 支持的云产品 2023年11月功能... 全部 查看云产品事件 产品接入 新接入以下产品的监控指标: 表格数据库HBase版 部分 支持的云产品 2022年04月功能名称 功能描述 发布地域 相关文档 产品接入 新接入以下产品的监控指标: 云数据库MySQ...
实现方案及未来规划。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6d3714116be54c348d7a3a8577365bf8~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expi... 聚合完成后将结果写入 **HBase** 或MySQL中再去取数据,将数据取出后作展示。 Flink 还会去直接暴露中间状态的接口,即queryable state,让用户更好的使用状态数据。但是最后还会与批计算的结果完成对数,如...
ELT in ByteHouse实现方案、未来规划。 # ByteHouse在字节的应用## 关于ByteHouse### ByteHouse的发展从2017年开始,字节内部的整体数据量不断上涨,为了支撑实时分析的业务,字节内部开始了对各种数据库... 将结果写入HBase或MySQL中再去取数据,将数据取出后作展示。Flink还会去直接暴露中间状态的接口,即queryable state,让用户更好的使用状态数据。但是最后还会与批计算的结果完成对数,如果不一致,需要进行回查操作,整...
Flink 基于 Chandy-Lamport 算法实现了分布式一致性的快照,从而提供了 exactly-once 的语义。(Flink 基于两阶段提交协议,实现了端到端的 exactly-once 语义保证。内置支持了 Kafka 的端到端保证,并提供了 TwoPhase... Hbase,为了获取C一样的性能以及避免OOM的发生。### Flink内存管理因为Java对象及jvm内存管理存在的问题,flink针对这些问题基于jvm进行了优化, Flink内存管理主要会涉及内存管理、定制的序列化工具、缓存友好的...
它提供了一个成熟的企业级SQL on HBase解决方案。Trafodion的主要设计思想是处理operational类型的工作负载,或者是传统的OLTP应用。2006年,NonStop SQL的OLAP分支Neoview诞生,而Trafodion直接继承于Neoview和其后续... 文件预取的原理,就是根据局部性原理,在读取数据时,会多读一定量的相邻数据缓存到内存。如果预读的数据是后续会使用的数据,那么系统性能会提升,如果后续不使用,就浪费了磁盘带宽。在磁盘顺序读的场景下,调大预取值效...
最后实现秒级甚至是亚秒级分析的决策。整个过程包括智能诊断、智能规划以及策略到投放效果评估闭环,最终实现智能营销和精细化运营。**ETL 场景**ELT 与 ETL 的区别* ETL 是用来描述将资料从来源端经过抽取... 聚合完成后将结果写入HBase或MySQL中再去取数据,将数据取出后作展示。Flink 还会去直接暴露中间状态的接口,即queryable state,让用户更好的使用状态数据。但是最后还会与批计算的结果完成对数,如果不一致,需要...
客户端直接与目标地址 1.1.1.1 建立连接。流量不会经过云调度 GTM。 云调度 GTM 支持的功能云调度 GTM 支持以下功能。 功能 描述 地址编排 您可以使用目标地址(Address)、地址池(Pool)、地址池集合(Pool Set)和路由规则(Rule)对目标地址进行分组编排和管理。例如,您可以将位于同一个可用区,且属于相同网络运营商的多个目标地址添加到同一个地址池。您也可以将多个位于同一个地域,但位于不同可用区的地址池添加到同一个地址池集合...