hbase各种搭建方式优劣
社区干货
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
但理想状态是纯流式方式。分析实时化的表现有(近)实时引擎和流引擎。 * **(近)实时引擎**+ ClickHouse:近实时 OLAP 引擎,宽表查询性能优异+ Doris:近实时全场景 OLAP 引擎+ Druid:牺牲明细查询,将 OLAP 实... 要搭建整个数据链路也很复杂,比如数据回流需要写数据库;日志要回流,要基于回流数据做指标计算,回流数据还需要转储以及 CDC;基于转储数据还要做 ETL 分析。* **湖仓需求多样** :如果存在机器学习需求,即要完成特征...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
但理想的状态是纯流式的方式。分析实时化的表现有(近)实时引擎和流引擎。- (近)实时引擎 - ClickHouse:近实时 OLAP 引擎,宽表查询性能优异 - Doris:近实时全场景 OLAP 引擎 - Druid:牺牲明... 要搭建起整个数据链路也是很复杂的,比如数据回流需要写数据库;日志要回流,要基于回流数据做指标计算,回流数据还要转储,还要做 CDC;基于转储数据还要做 ETL 进行分析。 - 湖仓需求多样:如果有机器学习的需求,就需...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
会使用不同的方式进行存储。比如常见的情况下,明细数据或者汇总数据都会存在 Kafka 里面,但是像城市、渠道等维度信息需要借助 Hbase,mysql 或者其他 KV 存储等数据库来进行存储。接下来,根据顺风车实时数仓架构图... 我们是怎么搭建实时数仓的,就是上面介绍的实时计算引擎的输出,放到消息队列中保存,可以提供给下游多用户复用。我们可以看下,在我们建设实时数据仓库前后,开发一个实时应用的区别。没有数仓的时候,我们需要消费千...
字节跳动实时数据湖构建的探索和实践
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Spark的离线链路资源消耗严重,每次产出新数据... State索引和Hbase索引来做到高效率的全局索引**。这两个例子说明了不同场景下,索引的选择也会决定了整个表读写性能。Hudi提供多种开箱即用的索引,已经覆盖了绝大部分场景,用户使用成本非常低。### 02 - Merge ...
特惠活动
hbase各种搭建方式优劣-优选内容
hbase各种搭建方式优劣-相关内容
火山引擎上云迁移指南(一):上云迁移背景与流程
需要有成熟的迁移方法论、配套的迁移工具和专业的迁移团队保驾护航。- 成熟的迁移方法论:将帮助用户更好控制迁移风险,助保障客户业务系统、平稳地迁移上云。- 配套的迁移工具:提高迁移效率和降低人为操作的失误风... 根据业务场景确定搬迁方式、迁移步骤,为每个业务系统制定应急预案、回退方案,指定迁移验证方案、用例,根据业务之间关联情况和业务关键程度对应用进行分组,制定最终的详细迁移计划,确定各个应用迁移实际流程和分工。...
如何快速构建企业级数据湖仓?
但理想状态是纯流式方式。分析实时化的表现有(近)实时引擎和流引擎。- (近)实时引擎 - ClickHouse:近实时 OLAP 引擎,宽表查询性能优异 - Doris:近实时全场景 OLAP 引擎 - Druid:牺牲明细查... 要搭建整个数据链路也很复杂,比如数据回流需要写数据库;日志要回流,要基于回流数据做指标计算,回流数据还需要转储以及 CDC;基于转储数据还要做 ETL 分析。- **湖仓需求多样**:如果存在机器学习需求,即要完成特征...
干货|字节跳动数据湖技术选型的思考
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Spark的离线链路资源消耗严重,每次产出新数据... 以及便于搭建增量ETL管道的增量查询功能。一番对比下来,两个框架各有千秋,并且离我们想象中的数据湖最终形态都有一定距离,于是我们的核心问题便集中在了以下两个问题:* 哪个框架可以更好的支持我们CDC数据处...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
但理想的状态是纯流式的方式。分析实时化的表现有(近)实时引擎和流引擎。* (近)实时引擎+ ClickHouse:近实时 OLAP 引擎,宽表查询性能优异+ Doris:近实时全场景 OLAP 引擎+ Druid:牺牲明细查询,将 OLAP 实时化... 要搭建起整个数据链路也是很复杂的,比如数据回流需要写数据库;日志要回流,要基于回流数据做指标计算,回流数据还要转储,还要做 CDC;基于转储数据还要做 ETL 进行分析。* **湖仓需求多样**:如果有机器学习的需求,就...
任务创建
Hbase, SQLServer, MaxCompute, ADB, MongoDB, Hana, Teradata, Db2, Vertica, GreenPlum等20几种主流的数据源 已支持数据清洗节点:字段设置、筛选行、添加计算列、聚合、连接、合并、行列转置等 已支持的AI建模... 采用抽取方式获得数据 实时:对接kafka流式数据,实现秒级数据消费 2.2 应用示例模板在可视化建模任务编辑页面,提供多样化的算子模板,点击 全部模板 可快速查看。每个模板均支持 预览 或 应用 。点击 预览 ,将详...
字节跳动数据湖技术选型的思考
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 Spark 的离线链路资源消耗严重,每次... 以及便于搭建增量 ETL 管道的增量查询功能。一番对比下来,两个框架各有千秋,并且离我们想象中的数据湖最终形态都有一定距离,于是我们的核心问题便集中在了以下两个问题:* 哪个框架可以更好的支持我们 CDC 数...
「火山引擎」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组件用于... ### 【干货】一家企业,如何0-1搭建数据治理体系?系统的实践
当前使用的是HBase- Index Store:存放用于加速查询,支持全文索引等场景的索引,当前使用的是ElasticSearch- Model Store:存放推荐、打标等的算法模型信息,使用HDFS,当ML Service启用时使用### 元数据的消费- 数据的生产者和消费者,通过Data Catalog的前端与系统交互- 下游在线服务可通过OpenAPI访问元数据,与系统交互- Metadata Outputs Layer:提供除了API之外的另外一种下游消费方式 - MQ:用于暂存各...
【送书福利】5 本大数据热门好书!
以最舒服的方式,获得最核心的知识。书中的理论观点来自作者在 OLAP 领域 10 余年的工作思考与总结;功能与实操的素材来自作者在工作中对 ClickHouse 的深度应用与实践;原理解析部分的素材来自对大量专业文献的钻研与... 搭建一个真实可用、安全可靠的大数据平台** 。本书可分为三个部分:背景篇(1-2 章),指出企业级大数据平台需要具备的能力,介绍了通过 Hadoop 生态体系构建企业级大数据平台可以使用的技术栈核心概念,如 HDFS、HBase、...
