为什么hbase是疏松的
社区干货
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
> **火山引擎存储&数据库产品解决方案团队**,由资深的存储&数据库解决方案架构师组成。团队致力于帮助企业与组织更好的使用火山引擎云存储与云数据库产品,针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织和企业实现业务成功。## 为什么要做数据库选型### 数据库选型的重要性与难点发展数字经济是当下各行各业的重要方向。支撑数字经济的底座是软件,特别是基础软件,可以说基础软件是整个数字经济的坚实底座。在基础软...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
上图是字节跳动 NoSQL 的产品矩阵。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... 服务器规模 1W+ 台。字节跳动为什么要自研这样一个庞大的系统?作为业内最大的图生态之一,现有的一些开源解决方案还不能满足字节跳动对图场景的需求。所以在 2018-2019 年,字节跳动就尝试自研分布式图数据库,...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
# 1、为什么要做数据库选型## 1.1、数据库选型的重要性与难点发展数字经济是当下各行各业的重要方向。支撑数字经济的底座是软件,特别是基础软件,可以说基础软件是整个数字经济的坚实底座。在基础软件领域,有三... "不仅仅是SQL",广泛应用于以互联网业务为代表的场景。NoSQL数据库又可以细分为KV型NoSQL数据库(以Redis为代表)、文档型NoSQL数据库(以MongoDB为代表)、宽列型NoSQL数据库(以HBase为代表)、时序型NoSQL数据库(以Inf...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
业界以前的常用做法是使用 HBase 加上一个计算引擎。实际上图计算对于风控反作弊的异常识别和风险检测更适合。- 推荐模型:图训练系统也支持推荐的核心模型,这也是字节跳动的的一个核心场景。- 目前 ByteGraph 在字节跳动内部的使用量有多大?这里列举一组数据:- 服务 2000+ 内部用户(这里的用户指一个业务线或者一个小的 App)- 1000+ 图数据库集群- 日均运行 1000+ 图计算任务- 服务器规模 1W+ 台字节跳动为什么要自研这...
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分布式数据库TiDB的设计和架构
HBase。但此类数据库的局限在于无法处理交易类数据及复杂业务逻辑的特性,限制其在非互联网领域的发展。**2013年以后**2013年以来,有个新的概念为分布式关系型数据库(NewSQL),它是兼具NoSQL扩展性又不丧失传统关系型数据库ACID特性的分布式数据库。随着互联网向银行、电信、电力等方向的渗透,传统行业数据量迅速提升,需要同时满足低成本、线性扩容及能够处理交易类事务的新型数据库,大数据的存储刚需不可避免。NewSQL的挑战在...
Flink on K8s 企业生产化实践|社区征文
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、机器学习工程师做算法模型的数据测试、训练、推... 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...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
HBase 加上一个计算引擎。实际上图计算对于风控反作弊的异常识别和风险检测更适合。* **推荐模型**:图训练系统也支持推荐的核心模型,这也是字节跳动的的一个核心场景。目前 ByteGraph 在字节跳动内部的使用量有多大?这里列举一组数据:* 服务 **2000+** 内部用户(这里的用户指一个业务线或者一个小的 App)* **1000+**图数据库集群* 日均运行 **1000+** 图计算任务* 服务器规模 **1W+** 台。字节跳动为什么要...
字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践
超过 400 万核的流式计算资源、500 万核的批式计算资源在进行大数据分析的时候,对数据通常有两种处理方式:1、描述已经发生过的数据,比如,过去发生了什么,为什么发生,通常采用批计算来处理;2、描述正在发... Merge Tree 是用于实时计算核心的内部基础,FlinkState,ClickHouse 及 HBase,包括 HSAP,都是基于 Merge Tree 的。Merge Tree 本身支持大量快速更新的能力,包括更新写增量文件,以及基于 Sorted File 按需 Merge。 ...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
但是像城市、渠道等维度信息需要借助 Hbase,mysql 或者其他 KV 存储等数据库来进行存储。接下来,根据顺风车实时数仓架构图,对每一层建设做具体展开:---#### 1. ODS 贴源层建设根据顺风车具体场景,目前顺风... 简单来说就是 Redis 查询用到了 C 端的场景,OLAP 查询用到了大屏、业务看板的场景。### 3. 腾讯看点实时数仓案例腾讯看点业务为什么要构建实时数仓,因为原始的上报数据量非常大,一天上报峰值就有上万亿条。而且...
字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践
为什么发生,通常采用批计算来处理;2. 描述正在发生的数据,比如,此时正在发生什么,将要发生什么,这些通常采用流计算来处理,也是今日头条、抖音等产品实时推荐的核心。**遇到的典型问题** 下图是基于Hudi...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
数据湖为什么适用于近实时场景,其原因可以总结为三点:**(1)复用流批的结果**- 对于流式计算来说,可以利用批式计算的结果解决历史累积结果、数据冷启动、数据回溯等问题。- 对于批计算来说,通过将次日凌晨... 导入到实时的 Redis 或 HBase 存储,然后复用到实时计算中。