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自己的话理解hbase架构

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

社区干货

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

系统总体架构设计如下所示:![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/affa5335ea204545a17e611deb1046e5~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)- 底层芯片采用国内主流ARM路线的CPU;- 操作系统采用国产Kylin操作系统;- 数据库采用国产分布式数据库,QianBase;QianBase是基于Trafodion架构。Trafodion是HP公司资助的一个开源项目。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...

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 HDFS 架构。## **架构介绍** 字节跳动 HDFS 架构 ### **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 N...

我的大数据学习总结 |社区征文

此外还了解其他技术如HBase、Sqoop等。同时学习计算机网络知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库MySQL和数据仓库理论。学习分布式原理和架构也很重要。这个学习顺序参考了我之前的工作和学习经历情况后订... 理解RDD的转换和行动操作是一个难点。RDD本身是一个不可变的分布式数据集,它支持两类基础操作:转换操作(transformation):转换RDD会产生新的RDD。例如:map、filter、 flatMap 等。行动操作(action):RDD的转换操作是...

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

可能是基础架构不同,也可能是算法不同。在字节跳动的实践中发现,基础架构对性能或迭代效率有影响,但大部分情况下对算法效果不应该有影响。我们不希望在算法对比过程中引入基础架构的差异,所以希望有统一的基础架构... 无需理解 K8s 容器网络端口逻辑。开发机基于 Docker 镜像创建开发环境,易用性极强,能一键拉起在线 VSCode、JuypterLab 等 Web IDE。在 Job 化训练上,前面已经提到了我们有一些分布式框架多角色编排,以及硬...

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自己的话理解hbase架构-优选内容

什么是表格数据库 HBase
火山引擎表格数据库 HBase 版是基于 Apache HBase 提供的全托管 NoSQL 服务,兼容标准 HBase 访问协议,具备低成本存储、高扩展吞吐等优势。 产品优势表格数据库 HBase 版具备以下优势,帮助您构建理想应用。 支持宽表模型。 高可用架构,Master 为包含两个节点的主备模式,支持 HA 实时检测。 存储和计算分离保证数据的高可靠,存储采用多副本机制,可用性不低于 99.9%。 支持实例变配,包括横向扩容和纵向扩缩容,还提供了监控告警等功能...
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
系统总体架构设计如下所示:![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/affa5335ea204545a17e611deb1046e5~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)- 底层芯片采用国内主流ARM路线的CPU;- 操作系统采用国产Kylin操作系统;- 数据库采用国产分布式数据库,QianBase;QianBase是基于Trafodion架构。Trafodion是HP公司资助的一个开源项目。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...
9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战
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分布式数据库在抖音春晚活动中的应用

## 分布式数据库架构简介![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/9ca5ef2ef9af4cedb544547a86a09a3e~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)相信对数据库感兴趣的同学对上面这张图也不会陌生。这... SQL怎么执行都有了比较清晰的理解,下面会给大家介绍我们在内核级别做了哪些优化。- 首先是对日志子系统做了非常深入的优化,甚至说是改造。我们废除了一些原生的刷盘机制,再结合新硬件做了高效的 append only 模...

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

上图是字节典型的广告后端架构,数据通过 Kafka 流入不同的系统。对于离线链路,数据通常流入到 Spark/Hive 中进行计算,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...

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...

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火山引擎上云迁移指南(一):上云迁移背景与流程

> **王志雷**,火山引擎存储&数据库解决方案架构师,专注于存储&数据库产品的解决方案规划、设计和拓展工作。 > **贾伟力**,火山引擎存储&数据库解决方案架构师,专注于存储&数据库产品的解决方案规划、设计和拓展... HBase | 表格数据库HBase版 | 火山引擎DTS |#### 功能和性能验证基于云迁移调研评估步骤中梳理的业务涉及产品功能和性能,结合迁移方案设计,验证产品功能是否满足、产品性能是否符合业务需求,迁移工具是否可行...

业务进阶,用架构思维看云原生 | 社区征文

在我从行业小白到架构师的成长之路上,「云技术」可以说是伴随我整个工作历程。> 借此征文机会也做个小结吧,从三方面谈谈我理解的云原生,知其然也要知其所以然。> - 从虚拟化到云原生> - 业务需求主导技术选型... 在异构架构中,硬件会越来越多地通过云原生平台,给应用带来价值。软硬件协同一体调试才能让容器平台的运行达到更好的性能。在基于 K8s 的架构上,Intel 通过优化的技术实践来完成对用户云原生应用场景的支持。而在...

干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓

火山引擎 EMR 的架构及特点,以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。> > > > ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/30b32a0f0ce147fbbd5a9b... 并把提取出来的特征返存到湖仓或者 HBase 等键值存储。基于离线的数据可以进行离线训练,如通过 Spark MLlib 搭建传统的机型学习模型,或者通过 TensorFlow 进行深度模型的训练,把深度训练出来的模型部署到模型...

年终学习大礼包|云原生大数据知识地图

传统大数据架构没有 CICD 机制,缺少测试和质量控制流程;4. 传统大数据缺少开箱即用的高可用、多租户、日志、监控、告警、认识、授权、审计、计费等能力。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.b... AZ1 理解为厂商1,AZ2 是厂商2,现在发现使用同样多的 CU,在厂商2上比在厂商1上贵50%,那就可以通过多云调度把流量尽量分发到厂商1上。这是从成本角度考虑的一种情况,当然还可能存在虽然成本降低,但经常宕机,响应时间...

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... Flink 架构图跟常见的大数据组建类似,都是采用主流的主从架构,一个 JobManager,多个 TaskManager,并可对JobManager进行HA部署。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/d1e43e6e8a794...

干货|一套架构框架满足流批数据质量监控

同时介绍火山引擎数据质量平台是如何用一套架构框架来满足流批方面的数据质量监控。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/99b734c7be174f4fb501cb7e5d989f2... 及时性很容易理解,主要就是数据计算出来的速度是否够快,这点在数据质量监控中可以体现在监控结果数据是否在指定时间点前计算完成。* **规范性**:指数据是否按照要求的规则进行存储,如邮箱校验、IP 地址校验、电...

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