hbase写入并发读取
社区干货
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... Data Node 负责实际的数据存储和读取。用户文件被切分成块,复制成多副本,每个副本都存在不同的 Data Node 上,以达到容错容灾的效果。每个副本在 Data Node 上都以文件的形式存储,元信息在启动时被加载到内存中。...
字节跳动基于 Hudi 的机器学习应用场景
流式批式数据流都会访问元数据服务获取 meta 信息。因此,我们对于批式的特征存储有若干种特定的访问 pattern。读方面有以下读数据 pattern:大范围的按天批式读取,关注吞吐指标;秒级的点查;高效的谓词下推查询能力... 为了能够让 Hudi 支持并发读写,我们参考 HBase 支持了 Bulkload 的功能来解决并发写需求。所有写数据都会写成功,并由数据内部的 mvcc 来决定数据冲突。我们首先将数据文件生成到一个临时缓冲区,每个缓冲区对应一...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 **Table Format** 的存储标准。Table format 有四个典型的特征:* **支持 ACID 和历史快照** ,保证数据并发访问安全,同时历史快照功能方便流、AI 等场景需求。* **满足多引擎... 流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重;* 有一定维护成本:使用 Table Format 的用户需要自己维护,会给用户造成一定的负担;* 与现有生态之间存在gap:开源社区暂不支持和 Table format 之间的表同步,自...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 Table Format 的存储标准。Table format 有四个典型的特征:- 支持 ACID 和历史快照,保证数据并发访问安全,同时历史快照功能方便流、AI 等场景需求。 - 满足多引擎访问:能够... 流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重; - 有一定的维护成本:使用 Table Format 的用户需要自己维护,会给用户造成一定的负担; - 与现有生态之间有一些 gap:开源社区暂不支持和 Table format 之间的...
特惠活动
hbase写入并发读取-优选内容
hbase写入并发读取-相关内容
字节跳动基于 Hudi 的机器学习应用场景
流式批式数据流都会访问元数据服务获取 meta 信息。因此,我们对于批式的特征存储有若干种特定的访问 pattern。读方面有以下读数据 pattern:大范围的按天批式读取,关注吞吐指标;秒级的点查;高效的谓词下推查询能力... 为了能够让 Hudi 支持并发读写,我们参考 HBase 支持了 Bulkload 的功能来解决并发写需求。所有写数据都会写成功,并由数据内部的 mvcc 来决定数据冲突。我们首先将数据文件生成到一个临时缓冲区,每个缓冲区对应一...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 **Table Format** 的存储标准。Table format 有四个典型的特征:* **支持 ACID 和历史快照** ,保证数据并发访问安全,同时历史快照功能方便流、AI 等场景需求。* **满足多引擎... 流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重;* 有一定维护成本:使用 Table Format 的用户需要自己维护,会给用户造成一定的负担;* 与现有生态之间存在gap:开源社区暂不支持和 Table format 之间的表同步,自...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 Table Format 的存储标准。Table format 有四个典型的特征:- 支持 ACID 和历史快照,保证数据并发访问安全,同时历史快照功能方便流、AI 等场景需求。 - 满足多引擎访问:能够... 流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重; - 有一定的维护成本:使用 Table Format 的用户需要自己维护,会给用户造成一定的负担; - 与现有生态之间有一些 gap:开源社区暂不支持和 Table format 之间的...
Shell 调用 DataX 最佳实践
HBase、FTP 等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。DataX 作为数据同步框架,它将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的 Reader 插件,以及向目标端写入数据的 Writer 插件,使用 DataX 框架可以支持多... Shell 任务访问私有网络服务或资源时,需通过独享计算资源组访问,Shell 任务界面不支持单独修改网络配置。独享计算资源组操作详见独享资源组管理。 已开通并创建火山引擎 云数据库 MySQL 与 文档数据库 MongDB 的实...
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
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。这带来的问题就像引言中所说,数据被冗余存储了多份,导致了很多一致性问题,也造成了大... 标准对象存储接口 S3 等;元数据也放在了外部的存储系统中,例如:ZK 及分布式 KV 等系统。3. **读写分离**1. Ingestion Server 负责数据的导入,Compaction Server 负责将数据定期 Merge。数据导入后,Ingestion Se...
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
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。这带来的问题就像引言中所说,数据被冗余存储了多份,导致了很多一致性问题,也造成了大... 标准对象存储接口 S3 等;元数据也放在了外部的存储系统中,例如:ZK 及分布式 KV 等系统。1. **读写分离** - Ingestion Server 负责数据的导入,Compaction Server 负责将数据定期 Merge。数据导入后,Ingest...
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
SeaQuest将底层的数据存储和访问引擎移植到HBase/Hadoop上,并创新地开发出HBase分布式事务处理等新技术,从而推出了Trafodion,并将全部代码开源,贡献给社区。应客户的要求,为了能够让业务系统在国产化环境下性能达... 读写密集型业务尽可能IO分流。l **网络层面**:提升网络IO速率、尽量减少不必要的网络数据传输。l **应用层面**:提升线程并发数,充分利用CPU的多核特点,降低热点资源竞争、减少或避免锁、微服务化、分布式架构...
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**02****字节跳动特色的 HDFS 架构**在深入相关的技术细节之前,我... Data Node 负责实际的数据存储和读取。用户文件被切分成块,复制成多副本,每个副本都存在不同的 Data Node 上,以达到容错容灾的效果。每个副本在 Data Node 上都以文件的形式存储,元信息在启动时被加载到内存中。...
揭秘|字节跳动基于Hudi的实时数据湖平台
会先读取旧的 base file,然后合并更新数据,生成新的 base file。* **MOR 表**:适用于实时高频更新场景,更新数据会直接写入 log file 中,读时再进行合并。为了减少读放大的问题,会定期合并 log file 到 base fil... 需要将数据从类 Hbase的存储导出到离线存储中,并且可以提供高效的 OLAP 访问。因此我们基于数据湖构建BigTable 的 CDC。