默认的索引方式 包含在数据文件的footer中。默认配置,不依赖外部系统,数据和索引保持一致性 || **HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key 到 File Group 的 mapping 记录在 HBase。对于小批次的keys,查询效率高,依赖外部系统。Hbase Index 会引入额外的外部系统...
数据和索引保持一致性 || **HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key 到 File Group 的 mapping 记录在 HBase。对于小批次的keys,查询效率高,依赖外部系统。Hbase Index 会引入额外的外部系统,从而提升运...
默认的索引方式 包含在数据文件的footer中。默认配置,不依赖外部系统,数据和索引保持一致性 || **HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key 到 File Group 的 mapping 记录在 HBase。对于小批次的keys,查询效率高,依赖外部系统。Hbase Index 会引入额外的外部系统,从而...
数据和索引保持一致性 || **HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key 到 File Group 的 mapping 记录在 HBase。对于小批次的keys,查询效率高,依赖外部系统。Hbase Index 会引入额外的外部系统,从而提升运...
数据和索引保持一致性 || **HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key 到 File Group 的 mapping 记录在 HBase。对于小批次的keys,查询效率高,依赖外部系统。Hbase Index 会引入额外的外部系统,从而提升运...
来完成一次完整流程。基于不同的场景,划分出两种方案,详细见下方描述。 详细方案 方案一服务端上传用户资料(有源:身份证+姓名/无源:基准图),完成整体流程。 对接步骤调用STS接口,获取临时密钥(获取临时密钥(STS)部分) 调用Token接口,上传用户资料和参数配置(服务端API接入部分) 端上集成3.1 若使用SDK接入,进行端上活体(客户端SDK接入部分)3.2 若使用H5接入,进行端上活体(客户端H5接入部分) 调用Query接口,查询认证数据(服务...
默认的索引方式 包含在数据文件的footer中。默认配置,不依赖外部系统,数据和索引保持一致性 || **HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key 到 File Group 的 mapping 记录在 HBase。对于小批次的keys,查询效率高,依赖外部系统。Hbase Index 会引入额外的外部系统,从而...
数据和索引保持一致性 || **HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key 到 File Group 的 mapping 记录在 HBase。对于小批次的keys,查询效率高,依赖外部系统。Hbase Index 会引入额外的外部系统,从而提升运...
Data Catalog是一种元数据管理的服务,会收集技术元数据,并在其基础上提供更丰富的业务上下文与语义,通常支持元数据编目、查找、详情浏览等功能。目前Data Catalog作为火山引擎大数据研发治理套件DataLeap产品的... **数据库和中间件:** 是和业界主流云厂商对齐的存储和中间件领域的标准云服务,和公司内部对应组件也会有若干差异,Data Catalog为此也做了多版本的兼容。Data Catalog在元数据存储上使用到了Hbase/MySQL/ES/Red...
查询分析:增强“SQL 编辑器”能力,智能补全包含库表联想、关键字填充、子句自动输入、语法自动识别等能力。- **【** **私有化 2.0 上线** **】** - 更加面向 Hadoop 开源生态 - 本次迭代统一管控了 Hadoop、HBase、Kafka、Hive、OpenSearch、Tez、Kerberos、ZooKeeper,元数据配置上新增了 Hive Meta 支持集群内置 MySQL、独立 RDS。 - 面向生态提供开源组件的技术能力。 - ...
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... 自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。这三种数据关联到一起就会形成图状结构。### 自研分布式图数据库为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了分布式图存储数据库 ByteGraph。针对...
从集群规模和数据量来说,HDFS 平台在公司内部已经成长为总数十万台级别服务器的大平台,支持了 10 EB 级别的数据量。**当前在字节跳动,** **HDFS** **承载的主要业务如下:**- Hive,HBase,日志服务,Kafka 数据... 表中记录若干条路径到集群的映射关系。例如 **/user ->** **hdfs** **://namenodeB**,这条映射关系的含义就是 /user 及其子目录这个目录在 **namenodeB** 这个集群上,所有对 /user 及其子目录的访问都会由 NNPro...
内外部CICD和监控报警流程一致性等方面。* **数据库和中间件:** 是和业界主流云厂商对齐的存储和中间件领域的标准云服务,和公司内部对应组件也会有若干差异,Data Catalog为此也做了多版本的兼容。Data Catalog在元数据存储上使用到了Hbase/MySQL/ES/Redis,然后在元数据采集和同步场景使用了Kafka,同时用到了日志服务来提高研发运维效率。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn...