任务运行的时间越长,出现错误的概率越高,对于此类组件的使用业界最佳实践的建议也是不超过 30 分钟左右的查询使用这类引擎是比较合适的。而在离线数仓场景下,几乎所有任务都是长时任务,也就是任务运行时常在小时... MapReduce 和 HBase,形成了早期 Hadoop 的三大利器。然而这三大利器更聚焦在异构数据的信息提取处理上,没有提供对结构化数据很友好的类似 SQL 语法的分析入口,同时在编程态的支撑也不够友好,只有 Map 和 Reduce ...
排除了 HBase 和 Cassandra;- 从当前数据量与将来的可扩展性考虑,单机方案不可选,排除了 BerkeleyDB;- 同样因为人力成本,需要做极大量开发改造的方案暂时不考虑,排除了 Redis。 最终我们挑选了 MySQL ... 启动之后会为各个租户分别初始化数据库连接,所有和 JanusGraph 的请求都会通过 Context 传递租户信息,以便在操作数据库时选择该租户对应的连接。**具体代码**:- **MysqlKcvTx**:实现了`AbstractStoreTransac...
以及任务以MapReduce分布式任务运行在YARN上。标准的JDBC接口,标准的SQL服务器,分布式任务执行,以及元数据中心,这一系列组合让Hive完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有特性,并且Hive的SQL服务器是目前... MapReduce和HBase,形成了早期Hadoop的三大利器。然而这三大利器更聚焦在异构数据的信息提取处理上,没有提供对结构化数据很友好的类似SQL语法的分析入口,同时在编程态的支撑也不够友好,只有Map和Reduce两阶段,...
HBase,日志服务,Kafka 数据存储 - Yarn,Flink 的计算框架平台数据 - Spark,MapReduce 的计算相关数据存储![]()# **字节跳动特色的** **HDFS** **架构**在深入相关的技术细节之前,我们先看看字节跳动的 H... 单机承载能力始终受限。于是 HDFS 引入了联邦(Federation)机制。一个集群中可以部署多组 Name Node,它们独立维护自己的元数据,共用 Data Node 存储资源。这样,一个 HDFS 集群就可以无限扩展了。但是这种 Federatio...
以及任务以MapReduce分布式任务运行在YARN上。标准的JDBC接口,标准的SQL服务器,分布式任务执行,以及元数据中心,这一系列组合让Hive完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有特性,并且Hive的SQL服务器是目前... MapReduce和HBase,形成了早期Hadoop的三大利器。然而这三大利器更聚焦在异构数据的信息提取处理上,没有提供对结构化数据很友好的类似SQL语法的分析入口,同时在编程态的支撑也不够友好,只有Map和Reduce两阶段,...
HBase,日志服务,Kafka 数据存储 - Yarn,Flink 的计算框架平台数据 - Spark,MapReduce 的计算相关数据存储![]()# **字节跳动特色的** **HDFS** **架构**在深入相关的技术细节之前,我们先看看字节跳动的 H... 单机承载能力始终受限。于是 HDFS 引入了联邦(Federation)机制。一个集群中可以部署多组 Name Node,它们独立维护自己的元数据,共用 Data Node 存储资源。这样,一个 HDFS 集群就可以无限扩展了。但是这种 Federatio...
以及任务以 MapReduce 分布式任务运行在 YARN上。标准的 JDBC 接口,标准的 SQL 服务器,分布式任务执行,以及元数据中心,这一系列组合让 Hive 完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有特性,并且 Hive 的 SQL 服务... 一旦发生任务异常,例如网络抖动引起的任务失败,机器宕机引起的节点丢失,再次重试所消耗的时间几乎等于全新重新提交一个任务,在分布式任务的背景下,任务运行的时间越长,出现错误的概率越高,对于此类组件的使用业界最...
排除了HBase和Cassandra;==================================================**●**从当前数据量与将来的可扩展性考虑,单机方案不可选,排除了BerkeleyDB;==============================================... 启动之后会为各个租户分别初始化数据库连接,所有和JanusGraph的请求都会通过Context传递租户信息,以便在操作数据库时选择该租户对应的连接。 **具体代码:****●****MysqlKcvTx:**实现了AbstractS...
降低作业执行时冷启动的时间成本。 - 提交 LAS SQL 任务新增队列水位校验,预览队列及服务资源使用情况,以便适配更合适的资源。 - 资源组策略调整,支持按需扩充资源并发。 - 数据资产地图中 LAS ... HBase 的必选组件;Impala、Kudu、ClickHouse、Doris、StarRocks 等服务的核心指标接入监控和告警管理;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;H...
降低作业执行时冷启动的时间成本。 - 提交 LAS SQL 任务新增队列水位校验,预览队列及服务资源使用情况,以便适配更合适的资源。 - 资源组策略调整,支持按需扩充资源并发。 - 数据资产地图中 LAS ... HBase 的必选组件;Impala、Kudu、ClickHouse、Doris、StarRocks 等服务的核心指标接入监控和告警管理;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;H...
降低作业执行时冷启动的时间成本。 - 提交 LAS SQL 任务新增队列水位校验,预览队列及服务资源使用情况,以便适配更合适的资源。 - 资源组策略调整,支持按需扩充资源并发。 - 数据资产地图中 LAS ... HBase 的必选组件;Impala、Kudu、ClickHouse、Doris、StarRocks 等服务的核心指标接入监控和告警管理;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;H...
那个时候大多数公司还是聚焦在单机上,如何尽可能提升单机的性能,需求更贵的服务器,谷歌通过把许多廉价的服务器通过分布式技术组成一个大的存储、计算集群给业界应对存储计算问题提供了新的发展思路。2006 年 had... 然后运行到 Hadoop 集群中。Pig 有个问题虽然比直接编写 MR 成需要容器但是仍然需要去学习新的脚本语法,于是 Facebook 又发明了 HIve 支持使用 SQL 语言进行大数据计算,然后转化成 MR 计算程序运行,极大的简化了...
进行整个集群和系统的运行和管理。主节点主要的工作是注册应用、元数据管理、资源分配与再分配;从节点是实际进行数据存储与运算的节点,两者通过心跳模式链接,从而实现主节点对从节点的监听与管理。## **3.2 CAP原则与节点容错**1)CAP原则分布式系统相较于单机系统,就像足球与网球单打。足球是一个团体运动,需要团队成员之间的协调与调度、配合与补防,而网球单打则完全是自己能力的体现,在场上没有团队的概念。> 分布式系统...