主要使用PyJStorm和基于Python的规则引擎构建主要的流式数据处理链路。其特点是比较灵活,可以快速支持业务需求。但随着埋点流量快速上涨,PyJStorm暴露出很多稳定性和运维上的问题,性能也不足以支撑业务的增长... 将Groovy替换为Janino。除了规则引擎的迭代,我们在平台侧的测试、发布、监控和报警方面也做了很多建设。**测试发布环节**支持了规则的线下测试、线上调试、灰度发布等功能, **监控环节**则是支持字段...
主要使用PyJStorm和基于Python的规则引擎构建主要的流式数据处理链路。其特点是比较灵活,可以快速支持业务需求。但随着埋点流量快速上涨,PyJStorm暴露出很多稳定性和运维上的问题,性能也不足以支撑业务的增长。... 将Groovy替换为Janino。除了规则引擎的迭代,我们在平台侧的测试、发布、监控和报警方面也做了很多建设。**测试发布环节**支持了规则的线下测试、线上调试、灰度发布等功能,**监控环节**则是支持字段、规则、任...
也让同为资源管理的 YARN 地位越来越尴尬。然而,过去的技术体系在很多企业系统里仍发挥着很重要的作用,在技术更新迭代的时候,业务不能随意变动,那么我们在新旧技术共存的条件下,如何发挥新技术的最大潜力?字... 历经两年完成了从 JStorm 到 Flink 的迁移。另外在离线分析场景下,虽然 Spark 也能无短板的全面替换掉 MapReduce,但字节跳动的计算引擎也有一些特殊的地方,就是目前 Spark、Flink、Primus、MapReduce 四种计算引擎...
也让同为资源管理的 YARN 地位越来越尴尬。然而,过去的技术体系在很多企业系统里仍发挥着很重要的作用,在技术更新迭代的时候,业务不能随意变动,那么我们在新旧技术共存的条件下,如何发挥新技术的最大潜力?字节... 历经两年完成了从 JStorm 到 Flink 的迁移。另外在离线分析场景下,虽然 Spark 也能无短板的全面替换掉 MapReduce,但字节跳动的计算引擎也有一些特殊的地方,就是目前 Spark、Flink、Primus、MapReduce 四种计算引擎...
分别是:Storm、SparkStreaming、Flink,计算框架越来越成熟。一方面,实时任务的开发已经能通过编写 SQL 的方式来完成,在技术层面能很好地继承离线数仓的架构设计思想;另一方面,在线数据开发平台所提供的功能对实时任... 实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称,该名称应该准确表述实体所代表的业务含义- 样例:realtime_dwd_trip_trd_order_base---#### 3. DIM 层- 公共维度层,基于维度建模理念思想,建立整...
云原生技术在字节跳动的敏捷迭代和创新的背后发挥了重要的作用,也正是这项关键的技术让字节跳动可以在 27 天内完成央视春晚红包项目的备战。 字节跳动的大数据生态和云原生技术从早期的独立发展,到后来的大规模在离线混部, 再到今天的融合调度,大数据已经完全融入到云原生的生态中。# 字节跳动云原生计算发展历程## 流式计算引擎字节跳动的流式计算引擎经历了由 **Storm/JStorm** 完全替换为 **Flink** 的演进。在2017年...
整个过程需要在300毫秒内完成。这就对背后的计算能力提出了很高的要求,只有庞大的计算资源和极致的性能优化,才能达到这一业务需求。 云原生技术在字节跳动的敏捷迭代和创新的背后发挥了重要的作用,也正是这... 完全替换为 **Flink** 的演进。 在2017年以前,字节跳动一直在使用 Storm/JStorm 框架作为流式计算引擎。但随着业务的不断发展,Storm 不支持 Exactly Once、缺少 SQL 以及状态的支持、运维比较复杂、稳定...
也让同为资源管理的 YARN 地位越来越尴尬。然而,过去的技术体系在很多企业系统里仍发挥着很重要的作用,在技术更新迭代的时候,业务不能随意变动,那么我们在新旧技术共存的条件下,如何发挥新技术的最大潜力?字... **历经两年完成了从 JStorm 到 Flink 的迁移** 。另外在离线分析场景下,虽然 Spark 也能无短板的全面替换掉 MapReduce,但字节跳动的计算引擎也有一些特殊的地方,就是 **目前 Spark、Flink、Primus、MapReduce 四...
将各个业务关注的埋点分流到下游的小Topic中提供给各业务消费,减少不必要的资源开销,同时也降低了MQ集群出带宽。分流需求大多对SLA有一定要求,断流和数据延迟可能会影响下流的推荐效果、广告收入以及数据报表更新等。另外随着业务的发展,实时数据需求日益增加,分流规则新增和修改变得非常频繁,如果每次规则变动都需要修改代码和重启任务会对下游造成较大影响,因此在数据分流这个场景,规则的动态更新也是比较强的需求。![pi...
将各个业务关注的埋点分流到下游的小 Topic 中提供给各业务消费,减少不必要的资源开销,同时也降低了 MQ 集群出带宽。分流需求大多对 SLA 有一定要求,断流和数据延迟可能会影响下流的推荐效果、广告收入以及数据报表更新等。另外随着业务的发展,实时数据需求日益增加,分流规则新增和修改变得非常频繁,如果每次规则变动都需要修改代码和重启任务会对下游造成较大影响,因此在数据分流这个场景,规则的动态更新也是比较强的需求。...
功能开启登录 EMR 控制台。 在左侧导航栏中,单击集群列表 > 集群名称,进入到具体集群详情界面。 在集群详情界面,单击服务列表>YARN>服务参数,在服务参数页面搜索yarn.node-labels.enabled 。 修改yarn.node-lab... 即节点名称 nm_node=$(echo "$line" awk '{print $1}') 检查是否成功提取了节点名称 if [[ -n $nm_node ]]; then 执行yarn rmadmin命令,替换节点标签 yarn rmadmin -replaceLabelsOnNode "$...