hbase热点hash
社区干货
分布式数据缓存中的一致性哈希算法|社区征文
检错和纠错能力强的哈希算法,在通信领域广泛地用于实现差错控制。- MurmurHash 算法:高运算性能,低碰撞率,由 Austin Appleby 创建于 2008 年,现已应用到 Hadoop、libstdc++、nginx、libmemcached 等开源系统。Java 界中 Redis,Memcached,Cassandra,HBase,Lucene 和 Guava 都在使用它。- FNV 算法:全称为 Fowler-Noll-Vo 算法,是以三位发明人 Glenn Fowler,Landon Curt Noll,Phong Vo 的名字来命名的,最早在 1991 年提出。 ...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
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,目前顺风车数据源主要... 先做分桶的原因是防止某一个 DID 存在热点的问题。分桶之后会有一个叫做 Local Window Agg 的东西,相当于数据分完桶之后把相同类型的数据相加。Local Window Agg 之后再按照维度进行 Global Window Agg 的合桶,合桶...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读 - Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设
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。... 每一层都支持 Range/Hash/List 的分区策略。每个 Tablet 都包含一组 Rowsets,每个 Rowset 内部数据按照 Schema 中定义的 Sort Key 排好序。 Rowset 有版本号的概念,同一个 Primary Key 对应的行可能在不同的 Rowse...
基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文
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... 降低热点资源竞争、减少或避免锁、微服务化、分布式架构。# 三、解决方案系统优化的基本过程:
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9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战
HBase,日志服务,Kafka 数据存储 - Yarn,Flink 的计算框架平台数据 - Spark,MapReduce 的计算相关数据存储![]()# **字节跳动特色的** **HDFS** **架构**在深入相关的技术细节之前,我们先看看字节跳动的 H... ## **慢节点优化**慢节点问题在很多分布式系统中都存在。其产生的原因通常为上层业务的热点或者底层资源故障。上层业务热点,会导致一些数据在较短的时间段内被集中访问。而底层资源故障,如出现慢盘或者盘损坏,更...
干货|字节跳动数据湖技术选型的思考
**选用哈希索引、State索引和Hbase索引来做到高效率的全局索引**。这两个例子说明了不同场景下,索引的选择也会决定了整个表读写性能。Hudi提供多种开箱即用的索引,已经覆盖了绝大部分场景,用户使用成本非常低。02 - Merge On Read表格式除了索引系统之外,Hudi的Merge On Read表格式也是一个我们看重的核心功能之一。这种表格式让实时写入、近实时查询成为了可能。在大数据体系的建设中,写入引擎和查询引擎...
字节跳动数据湖索引演进
索引信息存储在 Hbase 数据库上。③ Bucket Index。字节提出的一种基于哈希的实现,不需要额外存储索引信息,可以直接根据文件名映射构建索引。④ Flink State。Flink 数据入湖的默认实现方式,索引信息存储在 Flink ... 字节调研了几种可拓展哈希的方式,包括了 Extensible Hash、Consistent Hash 和 Linear Hash 等,最后选用了 Extensible Hash 的方案。**① Consistent Hash 针对修改分桶数之后的数据重分布**,利用一个首尾相接的哈...
字节跳动实时数据湖构建的探索和实践
带TTL的State索引和哈希索引**。#### CDC场景第二个例子是一个数据库导出的例子,也就是CDC场景。这个场景更新数据会随机分布,没有什么规律可言,并且底表的数据量会比较大,新增的数据量通常相比底表会比较小。在这种场景下,我们可以**选用哈希索引、State索引和Hbase索引来做到高效率的全局索引**。这两个例子说明了不同场景下,索引的选择也会决定了整个表读写性能。Hudi提供多种开箱即用的索引,已经覆盖了绝大部分场景,用...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设计
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。... 每一层都支持 Range/Hash/List 的分区策略。每个 Tablet 都包含一组 Rowsets,每个 Rowset 内部数据按照 Schema 中定义的 Sort Key 排好序。Rowset 有版本号的概念,同一个 Primary Key 对应的行可能在不同的 Rowset...
字节跳动数据湖技术选型的思考
我们可以 **选用哈希索引、State 索引和 HBase 索引来做到高效率的全局索引** 。这两个例子说明了不同场景下,索引的选择也会决定了整个表读写性能。Hudi 提供多种开箱即用的索引,已经覆盖了绝大部分场景,用户使用成本非常低。**Merge On Read 表格式**除了索引系统之外,Hudi 的 Merge On Read 表格式也是一个我们看重的核心功能之一。这种表格式让实时写入、近实时查询成为了可能。在大数据体系的建设中,写入引擎...
干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
**HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key ... 字节跳动数据湖团队在逻辑层开发了一种基于哈希的索引,使得在插入过程中,定位传入 Record 的待写入文件位置信息时,无需读历史的 Record ,并贡献到了社区的 **RFC-29**。**改造过后,索引层变成了一层简单的哈希操...
干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
**HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key 到 Fil... 字节跳动数据湖团队在逻辑层开发了一种基于哈希的索引,使得在插入过程中,定位传入 Record 的待写入文件位置信息时,无需读历史的 Record ,并贡献到了社区的 **RFC-29**。 **改造过后,索引层变成了一层简单的...
干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
Hbase index 类型,但在字节跳动大规模数据入湖、探索分析等场景中,我们仍然碰到了现有索引类型无法解决的挑战,因此在实践中我们开发了 Bucket Index 的索引方式。## 业务场景挑战字节跳动某业务部门需要利用实... 字节跳动数据湖团队在逻辑层开发了一种基于哈希的索引,使得在插入过程中,定位传入 Record 的待写入文件位置信息时,无需读历史的 Record ,并贡献到了社区的 **RFC-29**。**改造过后,索引层变成了一层简单的哈希操...
