为什么hbase二级索引快-优选内容
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
## 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。在基础软件领域,有三大基础软... 宽列型 NoSQL 数据库(以 HBase 为代表)、时序型 NoSQL 数据库(以 InfluxDB 为代表)以及图 NoSQL 数据库(以 Neo4j 为代表)**。虽然这些类型都属于 NoSQL 数据库范畴,但是不同类型的 NoSQL 数据库所适用的场景各有不...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
然后把提取出来的特征再返存到湖仓或者 HBase 等键值存储。 基于这些离线的数据可以进行离线训练,比如通过 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... 3. **拥抱开源**:我们希望将工作合入到开源社区,包括 Data Block Alluxio 的功能和性能优化;Doris MultiCatalog、元数据服务化、冷热分离优化;Iceberg 二级索引等。 4. **AI4Data**(数据智能管家):我们的长期规划...
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
(https://baike.baidu.com/item/索引/5716853)技术有关。简单讲,数据结构就是组织,管理以及存储数据的方式。虽然理论上所有的数据都可以混杂,或者糅合,或者饥不择食,随便存储,但是计算机是追求高效的,如果我们能... ### 为什么有了原码还要反码和补码?我们知道加减法是高频的运算,人可以很直观的看出加号减号,马上就可以算出来,但是计算机如果区分不同的符号,那么加减就会比较复杂,比如正数+正数,正数-正数,正数-负数,负数+负数...
EMR 1.3.0版本说明
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 组件 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 OpenS... Iceberg二级索引适配:SparkSQL集成Iceberg,适配Iceberg二级索引。 【组件】Ranger优化 审计日志收集由Solr迁移到集群外统一Elastic Search,以减少集群内存开销; 为与权限管理配合使用,对 Ranger admin 的UI进...
为什么hbase二级索引快-相关内容
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
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。... Krypton 实现了两级的资源隔离策略。随着查询越... HBase、Vertica、Impala、Greenplum、 ClickHouse. 其中,**Hive:** 使用一种类似SQL查询语言,作用在分布式存储系统的文件之上,通常用于进行离线数据处理操作-MapReduce,支持多种不同的执行引擎-Hive on Ma...
如何快速构建企业级数据湖仓?
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服务... Iceberg 二级索引等。- **AI4Data(数据智能管家)** :我们长期规划是成为一个智能数据管家,具体包括: - 自动诊断高频低性价比 SQL 及作业; - 自动优化用户 SQL 及作业,智能地从数据分布、Cache、I...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
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... 服务器规模 1W+ 台。字节跳动为什么要自研这样一个庞大的系统?作为业内最大的图生态之一,现有的一些开源解决方案还不能满足字节跳动对图场景的需求。所以在 2018-2019 年,字节跳动就尝试自研分布式图数据库,...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
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,对每一层建设做具体展开:---#### 1. ODS 贴源层建设根据顺风车具体场景,目前顺风车数据源主要... 腾讯看点业务为什么要构建实时数仓,因为原始的上报数据量非常大,一天上报峰值就有上万亿条。而且上报格式混乱。缺乏内容维度信息、用户画像信息,下游没办法直接使用。而我们提供的实时数仓,是根据腾讯看点信息流的...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
# 1、为什么要做数据库选型## 1.1、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。在基础软件领域,有三... 宽列型NoSQL数据库(以HBase为代表)、时序型NoSQL数据库(以InfluxDB为代表)以及图NoSQL数据库(以Neo4j为代表)。虽然这些类型都属于NoSQL数据库范畴,但是不同类型的NoSQL数据库所适用的场景各有不同,需要根据业务特征...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
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+ 图计算任务- 服务器规模 1W+ 台字节跳动为什么要自研这...