MapReduce 和 HBase,形成了早期 Hadoop 的三大利器。然而这三大利器更聚焦在异构数据的信息提取处理上,没有提供对结构化数据很友好的类似 SQL 语法的分析入口,同时在编程态的支撑也不够友好,只有 Map 和 Reduce ... Hive 在构建企业数仓过程中存在的主要局限围绕在以下几个方面:- 性能:Hive 基于 MapReduce 虽然带来了非常好的稳定性,同时也降低了它的性能,虽然有 TEZ 做一定的优化,但是与同类的计算引擎 Spark 相比依旧有非...
在这套协议存在的前提下,字节在内部其实做了非常多的定制化,以及各种各样的重写,付出了非常大的工程力量,让整体性能得到了非常大的提升。虽然用户可能用起来跟原来的接口差不多,但是实际上底下其实已经发生了翻天覆... 比如为大数据作业提前下载 Jar 包,这个过程又称为 Localization。统一的资源池使得资源占用成本更加透明化,可以清晰看到各个业务线在资源侧的投入情况,不同的级别采用不同的资源保证策略,所以离线和在线任务不会...
HBase、MongoDB 和 InfluxDB。此外自研的平台上提供了 ByteGraph 和 ABase,这两者和字节跳动的业务息息相关,也是内部业务重度依赖的两大产品。## 字节跳动 NoSQL 的最新实践字节跳动的大部分业务数据可归纳为以... 为了解决冲突,ABase 将数据的 HLC 时间戳编码在 key 结构上,这样用户冲突就可以自然解决了。然而引入这种机制之后,要找同一个 Key 的所有版本中时间戳最大的一个,这样点查询的性能会恶化。为了解决这个问题,我们...
JanusGraph底层支持HBase。我们将每条边的关系作为两边的资产节点的属性,存入到对应RowKey的独立cell中。 另外,我们也对存储做了相关的改造,如字节内部自研的存算分离key-value存储。我们也在独立环... 一些中小企业在引擎侧都可能面临的一个问题是同一个引擎可能在线上运行会有多个版本,那么适配的成本就会比较高,需要每个版本都适配一次。2.Hook还有一定的侵入性,会对本身的作业有一定的负担。 *...
环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_302 应用程序版本 Hadoop 集群 Flink 集群 Kafka 集群 Presto 集群 Trino 集群 HBase 集群 OpenSe... 不需要用户拷贝额外的 jar 包和配置密钥等。 【组件】Kafka 网络拓扑优化,当开启 EIP 后,Kafka 组件的内部通信仍然使用内网,提升集群性能和降低成本。 【组件】ClickHouse 支持 TOS 存储。对二进制包进行优化,减...
环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_352 应用程序版本 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Pulsar集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 S... 加载本地jar到ClassPath,替换从HDFS下载。 【组件】StarRocks组件适配火山云对象存储TOS服务,同时该组件中增加CN服务。 【组件】Hue组件版本由4.10.0升级至4.11.0版本。 【组件】Delta Lake组件版本由2.0.0升级...
MapReduce 和 HBase,形成了早期 Hadoop 的三大利器。然而这三大利器更聚焦在异构数据的信息提取处理上,没有提供对结构化数据很友好的类似 SQL 语法的分析入口,同时在编程态的支撑也不够友好,只有 Map 和 Reduce ... Hive 在构建企业数仓过程中存在的主要局限围绕在以下几个方面:- 性能:Hive 基于 MapReduce 虽然带来了非常好的稳定性,同时也降低了它的性能,虽然有 TEZ 做一定的优化,但是与同类的计算引擎 Spark 相比依旧有非...
在这套协议存在的前提下,字节在内部其实做了非常多的定制化,以及各种各样的重写,付出了非常大的工程力量,让整体性能得到了非常大的提升。虽然用户可能用起来跟原来的接口差不多,但是实际上底下其实已经发生了翻天覆... 比如为大数据作业提前下载 Jar 包,这个过程又称为 Localization。统一的资源池使得资源占用成本更加透明化,可以清晰看到各个业务线在资源侧的投入情况,不同的级别采用不同的资源保证策略,所以离线和在线任务不会...
HBase、MongoDB 和 InfluxDB。此外自研的平台上提供了 ByteGraph 和 ABase,这两者和字节跳动的业务息息相关,也是内部业务重度依赖的两大产品。## 字节跳动 NoSQL 的最新实践字节跳动的大部分业务数据可归纳为以... 为了解决冲突,ABase 将数据的 HLC 时间戳编码在 key 结构上,这样用户冲突就可以自然解决了。然而引入这种机制之后,要找同一个 Key 的所有版本中时间戳最大的一个,这样点查询的性能会恶化。为了解决这个问题,我们...
JanusGraph底层支持HBase。我们将每条边的关系作为两边的资产节点的属性,存入到对应RowKey的独立cell中。 另外,我们也对存储做了相关的改造,如字节内部自研的存算分离key-value存储。我们也在独立环... 一些中小企业在引擎侧都可能面临的一个问题是同一个引擎可能在线上运行会有多个版本,那么适配的成本就会比较高,需要每个版本都适配一次。2.Hook还有一定的侵入性,会对本身的作业有一定的负担。 *...
Hive面临的局限会更加明显。* 性能:整体架构是否拥有更好的性能。* 安全:是否支持不同级别,不同力度的用户访问和数据安全鉴权体系。对于企业数仓架构来说,最重要的是如何基于企业业务流程来设计架构,而不... MapReduce和HBase,形成了早期Hadoop的三大利器。然而这三大利器更聚焦在异构数据的信息提取处理上,没有提供对结构化数据很友好的类似SQL语法的分析入口,同时在编程态的支撑也不够友好,只有Map和Reduce两阶段,...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790048&x-signature=OJArWYnXFvY3BoCDAQ5a%2BT1SlRY%3D)**文 | 国祥 火山引擎DataLeap团队** ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i... 排除了HBase和Cassandra;==================================================**●**从当前数据量与将来的可扩展性考虑,单机方案不可选,排除了BerkeleyDB;==============================================...
我们需要面临以下挑战:基于 HDFS 这种不可变的文件存储,如何实现低成本低读写放大的数据修改。在没有使用数据湖之前,用户做离线特征调研之前需要复制样本,修改并另存一份。其中消耗了巨大的计算和存储资源,伴随样本量的增大,这样的方案将消耗数个 EB 的存储,使得迭代变得不可能。我们基于 Hudi 实现了 ColumnFamily 的能力。这个方案受到了经典 BigTable 存储 Apache HBase 的启发,将 IO pattern 不同的数据使用不同的文件进行...