基于hbase的应用场景
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
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和其后续产品SeaQuest。SeaQuest将Neoview从其专有的硬件,和专有的NonStop OS操作系统中移植到通用的x86服务器和通用的Linux操作系统上。2014年,乘着大...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
作者:王佳毅|火山引擎存储&数据库解决方案负责人> 本文整理自火山引擎开发者社区技术大讲堂第三期演讲,主要为大家介绍了 NoSQL 的前世今生和发展脉搏,以及字节跳动 NoSQL 的实践。## NoSQL 应用的现状什么是... BytrGraph 也支持以下典型场景:- 风控反作弊:在风控场景,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...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
BytrGraph 也支持以下典型场景:- 风控反作弊:在风控场景,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+...
火山引擎DataLeap的Data Catalog系统公有云实践
**数据库和中间件:** 是和业界主流云厂商对齐的存储和中间件领域的标准云服务,和公司内部对应组件也会有若干差异,Data Catalog为此也做了多版本的兼容。Data Catalog在元数据存储上使用到了Hbase/MySQL/ES/Redis,然后在元数据采集和同步场景使用了Kafka,同时用到了日志服务来提高研发运维效率。# Data Catalog公有云遇到的挑战Data Catalog经历了一个从0到1在火山引擎公有云部署并逐步优化和迭代发布10+版本的过程,在这个...
特惠活动
基于hbase的应用场景-优选内容
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火山引擎DataLeap的Data Catalog系统公有云实践
**数据库和中间件:** 是和业界主流云厂商对齐的存储和中间件领域的标准云服务,和公司内部对应组件也会有若干差异,Data Catalog为此也做了多版本的兼容。Data Catalog在元数据存储上使用到了Hbase/MySQL/ES/Redis,然后在元数据采集和同步场景使用了Kafka,同时用到了日志服务来提高研发运维效率。# Data Catalog公有云遇到的挑战Data Catalog经历了一个从0到1在火山引擎公有云部署并逐步优化和迭代发布10+版本的过程,在这个...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
Table 格式:本质上是基于存储的、 Table 的数据+元数据定义。具体来说,这种数据格式有三个具体的实现:Delta Lake、Iceberg 和 Hudi。三种格式提出的出发点略有不同,但是它们的场景需求里都不约而同地包含了... 对业务吸引不够:由于以上三点原因,Table Format 对业务的吸引力就大打折扣了。要怎么去解这些问题呢?现在业界已经有基于这些 Table Format 应用的经验、案例或者商业公司,比如 Data Bricks,基于 Iceberg 的 ...
干货| 火山引擎DataLeap的Data Catalog系统公有云实践
Data Catalog主要使用这类基础服务来进行自身服务的部署运维,并且进行较多的兼容性改造,包括容器部署、网络打通、内外部CICD和监控报警流程一致性等方面。* **数据库和中间件:** 是和业界主流云厂商对齐的存储和中间件领域的标准云服务,和公司内部对应组件也会有若干差异,Data Catalog为此也做了多版本的兼容。Data Catalog在元数据存储上使用到了Hbase/MySQL/ES/Redis,然后在元数据采集和同步场景使用了Kafka,同时用到了日志...
干货|字节跳动数据湖技术选型的思考
今日头条等大家耳熟能详的应用。**整个系统主要分成3种模式——批式集成、流式集成和增量集成。*** 批式集成模式基于Flink Batch模式打造,将数据以批的形式在不同系统中传输,目前支持了20多种不同数据源类... 我们依旧使用了一条基于Spark的批处理链路,通过T-1增量合并的方式,将前一天的Hive表和新增的Binlog进行合并从而产出当天的Hive表。随着业务的快速发展,这条链路暴露出来的问题也越来越多。* 首先,这条基于Sp...
干货 | 字节跳动构建Data Catalog数据目录系统的实践(上)
添加应用场景描述,字段解释等。对于数据消费者来说,他们通过Data Catalog查找和理解他们需要的数据。在用户数量和角色上看,消费者远多于生产者,涵盖了数据分析师、产品、运营等多种角色的同学。通常,消费者会通... 同时使用了MySQL、ElasticSearch、图数据库等系统存储元数据,维护成本很高;接入一种元数据会增加2~3个ETL任务,运维成本直线上升。**04 -****新版本目标**基于上述痛点,我们重新设计实现Data Ca...
火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践
添加应用场景描述,字段解释等。对于数据消费者来说,他们通过Data Catalog查找和理解他们需要的数据。在用户数量和角色上看,消费者远多于生产者,涵盖了数据分析师、产品、运营等多种角色的同学。通常,消费者会通过... 同时使用了MySQL、ElasticSearch、图数据库等系统存储元数据,维护成本很高;接入一种元数据会增加2~3个ETL任务,运维成本直线上升## 新版本目标基于上述痛点,火山引擎 DataLeap 研发人员重新设计实现Data Catalo...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
# **本文为字节跳动基于****数据湖****技术的近实时场景实践,主要包括以下几部分内容:数据湖技术的特性、近实时技术的架构、电商****数仓****实践、未来的挑战与规划。** # ▌**数据湖**技术特性1. ## **数据湖**概念从数据研发与应用的角度,数据湖技术具有以下特点:首先,数据湖可存储海量、低加工的原始数据。在数据湖中开发成本较低,可以支持灵活的构建,构建出来的数据的复用性也比较强。其次,在存储方面,成本比...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
公司应用侧容器数量从 5 万个增长到了 750 万个,截至目前已经突破 **1000 万** 。这 1000 万个容器筑成了字节跳动坚实的云原生基础设施,支撑着整个业务体系的发展。从在线数据角度看,1000 万个容器构成了超过 ... 包括用户的使用成本和学习成本?基于以上思考,字节跳动数据库团队产生了两个重要的观察思考:* **应用场景方面的融合:提升用户效率,降低用户的接入和使用成本**;* **基础设施层面的分离和整合:提升系统层面的...
开票操作指引
操作场景如果您需要开具发票,本文档将为您提供操作指引。 前提条件发票申请前需完成实名认证前往实名认证,否则无法申请成功。充值的金额不可直接申请发票,基于消费生成订单或账单后方可申请开具发票。单个订单或账单不可拆分开为多张发票,但多个订单或账单可以合并,开具一张发票。 操作流程1)登录 火山引擎控制台 ,单击页面上方 费用 进入费用中心,再单击左侧导航栏中 发票管理 ,单击 申请发票 。2)您可以选择 按账期开...
