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社区干货
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
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753271&x-signature=uAgblM5g1WnfL5%2B8p%2FIey0zi8H4%3D)上图是字节典型的广告后端架构,数据通过 Kafka 流入不同的系统。对于离线链路,数据通常流入到 Spark/Hive 中进行计算,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。这带...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1f165474c4464ab4af097e41ac4b9029~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666843&x-signature=tZMizSekB... 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...
干货|DataLeap数据资产实战:如何实现存储优化?
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753242&x-signature=AdjdpCCXrwDDDd2eAUQYWi7Mt2Q%3D) **●**因投入成本过高,我们不接受自己运维有状态集群,排除了HBase和Cassandra;=================================... 数据库连接池**Hikari是SpringBoot内置的数据库连接池,快速、简单,做了很多优化,如使用FastList替换ArrayList,自行研发无所集合类ConcurrentBag,字节码精简等, **在性能测试中表现的也比其他竞品要好。**...
干货|七个方向,基于开源工具构建一款智能化BI
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753248&x-signature=LpJFC1saMT0T5869O80i1KjYA5E%3D)*图:组合图表及透视图表* ### **2. 表格**在DataWind中,除了基础了二维表格渲染以外, **还为用** **户在单元格内提供条件格式的功能,包括渲染图标集、色阶、数据图等场景,**以及将单元格渲染为图片、视频、链接、迷你图表等需求。并且支持在表头上进行排序、固定列、字段配置等功能菜单。 
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数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设计
论文链接:https://www.vldb.org/pvldb/vol16/p3528-chen.pdf **背景与介绍**上图是字节典型的广告后端架构,数据通过 Kafka 流入不同的系统。对于离线链路,数据通常流入到 Spark/Hive 中进行计算,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...
干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ffb8373d6eff40a390187f911542703c~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753248&x-signature=yBA%2BjnG... 聚合完成后将结果写入 **HBase** 或MySQL中再去取数据,将数据取出后作展示。 Flink 还会去直接暴露中间状态的接口,即queryable state,让用户更好的使用状态数据。但是最后还会与批计算的结果完成对数,如...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.04
HBase 中的表支持 Snappy 压缩;Hive,组件行为与开源保持一致,不再支持中文的表字段名;Doris,版本升级至1.1.5;Hudi,修复开源社区版本存在潜在数据丢失等问题。 - **新增** **EMR** **软件** **栈** **2.1.1:** Impala、Kudu、ClickHouse、Doris 等服务的核心组件接入告警管理;为 Oozie 系统用户赋予 HDFS 全路径、Hive 库表、YARN 队列等资源的权限;在 Ranger 中默认为系统用户配置 HDFS 等资源的权限。**说明文档链接**...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494071&x-signature=i0k4XYriqd7HnI1mVpzHrYTrOFo%3D) ByteHouse 整体架构图 云原生数据仓库 ByteHouse 总体架构图如上图所示,设计目标是实现高扩展性、高性能、高可靠性、高易用性... 资源池化和弹性扩缩等功能。资源管理器是提高集群整体利用率的核心组件。- **服务节点**服务节点(CNCH Server)可以看成是 Query 执行的 master 或者是 coordinator。每一个计算组有 1 个或者多个 CNCH Serve...
ELT in ByteHouse 实践与展望
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群谈到数据仓库, 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。 将来源不同、格式各异的数... 将结果写入HBase或MySQL中再去取数据,将数据取出后作展示。Flink还会去直接暴露中间状态的接口,即queryable state,让用户更好的使用状态数据。但是最后还会与批计算的结果完成对数,如果不一致,需要进行回查操作,整...
ELT in ByteHouse 实践与展望
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753261&x-signature=Zi5DaynB2hXw%2BWZpOUgWErmrGhI%3D)谈到数据仓库, 一定离不开使用 Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。将来源不同、格式各异的... 聚合完成后将结果写入HBase或MySQL中再去取数据,将数据取出后作展示。Flink 还会去直接暴露中间状态的接口,即queryable state,让用户更好的使用状态数据。但是最后还会与批计算的结果完成对数,如果不一致,需要...
ByConity 技术详解之 ELT
谈到数据仓库, 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。 将来源不同、格式各异的数据提取到数据仓库中,并进行处理加工。传统的数据转换过程一般采用Extract-Transform-Load ... 将结果写入HBase或MySQL中再去取数据,将数据取出后作展示。Flink还会去直接暴露中间状态的接口,即queryable state,让用户更好的使用状态数据。但是最后还会与批计算的结果完成对数,如果不一致,需要进行回查操作,整...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714580448&x-signature=s1aC3Enyzy8Cq749Exv6DVe0OyA%3D) 本文主要介绍了火山引擎云原生机器学习平台在高性能计算和存储的规模化调度上的架构设计,如何对模型分布式训... 这些机器之间的网络连接肯定是越近越好。所以在调度上我们有一些相应的调度策略,包括 **多队列调度(排队、抢占)、Gang 调度、堆叠调度** 等。