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hbase一对多冗余

火山引擎表格数据库 HBase 版是基于Apache HBase提供的全托管数据库服务

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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。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,也造成了大量的资源浪费。为了解决这个问题,我们设计了 Krypton(HSAP),系统的设计目标主要有几个点:1. 可伸缩。我们希望设计一款能够应对...

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。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,也造成了大量的资源浪费。为了解决这个问题,我们设计了 Krypton(HSAP),系统的设计目标主要有几个点:1. 可伸缩。我们希望设计一款能够应...

一文读懂火山引擎云数据库产品及选型

宽列型NoSQL数据库(以HBase为代表)、时序型NoSQL数据库(以InfluxDB为代表)以及图NoSQL数据库(以Neo4j为代表)。虽然这些类型都属于NoSQL数据库范畴,但是不同类型的NoSQL数据库所适用的场景各有不同,需要根据业务特征... 一主多读(最多15读)- 自动/手动切换- 自动/手动备份 | - 一主多副本- 自动/手动切换- 自动/手动备份 | - 一主多副本- 自动/手动切换- 自动/手动备份 | - 多副本冗余 ...

「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.04

HBase 的必选组件;Impala、Kudu、ClickHouse、Doris、StarRocks 等服务的核心指标接入监控和告警管理;HBase 中的表支持 Snappy 压缩;Hive,组件行为与开源保持一致,不再支持中文的表字段名;Doris,版本升级至1.1.5;H... 冗余算子消除、Outer-JOIN 转 INNER-JOIN、算子下推存储、分布式算子拆分等常见的启发式优化能力。- **CBO** **:** 基于 Cascade 搜索框架,实现了高效的 Join 枚举算法,以及基于 Histogram 的代价估算,对 1...

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万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文

并且是一对一的关系,那不就可以很快定位到元素的位置了么?只要通过函数`f(k)`就能找到`k`对应的位置,这个函数`f(k)`就是`hash`函数。它表示的是一种映射关系,但是对不同的值,可能会映射到同一个值(同一个`hash... 使用邻接表进行存储也会出现数据冗余,表头结点A所指链表中存在一个指向C的表结点的同时,表头结点C所指链表也会存在一个指向A的表结点。![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/202201091...

「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.04

HBase 的必选组件;Impala、Kudu、ClickHouse、Doris、StarRocks 等服务的核心指标接入监控和告警管理;HBase 中的表支持 Snappy 压缩;Hive,组件行为与开源保持一致,不再支持中文的表字段名;Doris,版本升级至1.1.5;H... 冗余算子消除、Outer-JOIN 转 INNER-JOIN、算子下推存储、分布式算子拆分等常见的启发式优化能力。- **CBO** **:** 基于 Cascade 搜索框架,实现了高效的 Join 枚举算法,以及基于 Histogram 的代价估算,对 10 ...

「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.05

HBase和ByteHouse Connector,支持MySQL Sink,优化多个配置,达到开箱即用;支持avro,csv,debezium-json和avro-confluent等格式;Presto、Trino优化进入客户端方式。- 新增软件栈 2.2.0:HBase集群中集成Knox组件用... **数据安全:** 主要专注于清理冗余权限,完善分类分级,提供自定义能力,由业务内部发起 review,完成冗余权限的识别和定义规则,识别之后复用诊断能力。- **SLA 治理:** 业务按需申报,发起之后在团队内部进行审...

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字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践

**数据和系统冗余**,流批两套系统采用了两套技术栈,两套存储系统,在使用过程中需要分别维护,这使工程师运维和学习的成本非常高; **2. 数据一致性和正确性问题**,数据来自多个源头,采用了流批两种处理方式,... 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。 Merge Tree 还可以支持高效分析和点查,它的全局有序...

ELT in ByteHouse 实践与展望

计算冗余以及存储冗余所带来的成本压力也会愈发变大,同时,存储空间的膨胀也会让弹性扩容变得不便利。## 复杂场景从OLAP场景扩展出去,随着数据量的增长和业务复杂度的提升,ClickHouse渐渐不能满足要求,体现在以... 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...

干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望

计算冗余以及存储冗余所带来的成本压力也会愈发变大,同时,存储空间的膨胀也会让弹性扩容变得不便利。/ 复杂场景 /---------从 **OLAP**场景扩展出去,随着数据量的增长和业务复杂度的提升,**ClickHouse*... 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...

字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践

**数据和系统冗余**,流批两套系统采用了两套技术栈,两套存储系统,在使用过程中需要分别维护,这使工程师运维和学习的成本非常高; 2、**数据一致性和正确性问题**,数据来自多个源头,采用了流批两种处理方式,处理... 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。 ...

字节跳动数据库的过去、现状与未来

还是 HBase、MongoDB,它们都旨在解决 OLTP 型数据库吞吐量、扩展性不足的问题。到 2010 年,Google 开始大量使用 NoSQL 和 BigData 数据库系统,但很快它就发现了不少问题,比如 NoSQL 不支持事务且每个产品的 NoSQ... 无需关注数据和维护多种数据库。在事务处理层面,veDB 已经能做到数据可见性秒级,并且强一致,支持 snapshot 隔离级别。通过存储层的技术整合,veDB 也大幅优化了数据的存储成本,显著降低了数据冗余系数。**其次是纵...

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