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hbase属于典型的什么

火山引擎表格数据库 HBase 版是基于Apache HBase提供的全托管数据库服务

社区干货

9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战

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... 对于小 IO 场景(字节跳动的一些业务是以大量随机小 IO 为典型使用场景的),这些个积攒的 Packet 已经造成了问题。 - 后续,我们研发了 Hedged Read 的读优化。Hedged Read 对每一次读取设置一个超时时间。如果读取...

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

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... 无论在哪种 Workload 下,不管是 Latency 还是 Throughput,ZonedStore 相比 RocksDB 都有比较大的提升。# 存储格式为了同时应对 Serving 和 AP 两种 Workload,Krypton 设计了自己的存储文件格式。Data Page (1M...

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... BytrGraph 也支持以下典型场景:- 风控反作弊:在风控场景,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...

基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文

它提供了一个成熟的企业级SQL on HBase解决方案。Trafodion的主要设计思想是处理operational类型的工作负载,或者是传统的OLTP应用。2006年,NonStop SQL的OLAP分支Neoview诞生,而Trafodion直接继承于Neoview和其后续产品SeaQuest。SeaQuest将Neoview从其专有的硬件,和专有的NonStop OS操作系统中移植到通用的x86服务器和通用的Linux操作系统上。2014年,乘着大数据的浪潮,SeaQuest将底层的数据存储和访问引擎移植到HBase/Hadoop上,...

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hbase属于典型的什么-优选内容

什么是表格数据库 HBase
火山引擎表格数据库 HBase 版是基于 Apache HBase 提供的全托管 NoSQL 服务,兼容标准 HBase 访问协议,具备低成本存储、高扩展吞吐等优势。 产品优势表格数据库 HBase 版具备以下优势,帮助您构建理想应用。 支持宽表模型。 高可用架构,Master 为包含两个节点的主备模式,支持 HA 实时检测。 存储和计算分离保证数据的高可靠,存储采用多副本机制,可用性不低于 99.9%。 支持实例变配,包括横向扩容和纵向扩缩容,还提供了监控告警等功能...
常见问题
本文汇总了表格数据库 HBase 版使用过程中的常见问题和解答。 基本问题什么是表格数据库 HBase 版?火山引擎表格数据库 HBase 版是基于 Apache HBase 提供的全托管 NoSQL 服务,兼容标准 HBase 访问协议,具备低成本存储、高扩展吞吐等优势。更多信息,请参见什么是表格数据库 HBase 版。 表格数据库 HBase 版支持的引擎版本是什么?表格数据库 HBase 版支持 2.x 的 Apache HBase 引擎版本。关于 HBase 版本的更多信息,请参见 Apache...
新功能发布记录
本文介绍表格数据库 HBase 版的产品功能动态和相关文档。 2024 年 04 月功能 功能描述 发布时间 发布地域 相关文档 支持开启登录认证 支持在创建实例时,开启登录认证。开启后需要通过账号和密码来连接 HBase 实例。登录认证,仅对 Java 客户端生效,Thrift 连接依旧采用直连方式。 2024-04-28 全部 创建实例 连接实例 新增账号管理 开启登录认证后,支持创建账号、删除账号和重置账号密码。该账号仅用于登录认证,不涉及对 Name...
9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战
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... 对于小 IO 场景(字节跳动的一些业务是以大量随机小 IO 为典型使用场景的),这些个积攒的 Packet 已经造成了问题。 - 后续,我们研发了 Hedged Read 的读优化。Hedged Read 对每一次读取设置一个超时时间。如果读取...

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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... BytrGraph 也支持以下典型场景:- 风控反作弊:在风控场景,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...

基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文

它提供了一个成熟的企业级SQL on HBase解决方案。Trafodion的主要设计思想是处理operational类型的工作负载,或者是传统的OLTP应用。2006年,NonStop SQL的OLAP分支Neoview诞生,而Trafodion直接继承于Neoview和其后续产品SeaQuest。SeaQuest将Neoview从其专有的硬件,和专有的NonStop OS操作系统中移植到通用的x86服务器和通用的Linux操作系统上。2014年,乘着大数据的浪潮,SeaQuest将底层的数据存储和访问引擎移植到HBase/Hadoop上,...

我的大数据学习总结 |社区征文

此外还了解其他技术如HBase、Sqoop等。同时学习计算机网络知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库MySQL和数据仓库理论。学习分布式原理和架构也很重要。这个学习顺序参考了我之前的工作和学习经历情况后订定。需要注意,大数据领域的技术很多很广,如Flink也值得研究。本人给出的仅作为一个参考案例,学习者还需结合实际情况选择合适的学习路径。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-t...

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字节跳动 NoSQL 的探索与实践

时序等新兴的数据库也都属于 NoSQL 范畴。如今 NoSQL 在字节跳动有非常广泛的应用:数万 NoSQL 应用实例,10W+ 台物理服务器资源,字节跳动超过 90% 的在线服务都是 NoSQL 系统提供的。### NoSQL 产品矩阵![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/18579de54d0e4a829c2451f2c9990550~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)上图是字节跳动 NoSQL 的产品矩阵。我们对内对外提供了生态类产品,包括 Redis、HBase、...

万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文

[](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/数据结构.png)# 数据结构是什么?> 程序 = 数据结构 + 算法是的,上面这句话是非常经典的,程序由数据结构以及算法组成,当然数据结构和算法也是相... 典型的用途是实现[关联数组](https://baike.baidu.com/item/关联数组/3317025)。 [1] >> 红黑树是在1972年由[Rudolf Bayer](https://baike.baidu.com/item/Rudolf Bayer/3014716)发明的,当时被称为平衡二叉B树(s...

浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文

> **那么我们究竟应该到何种级别呢?**维度建模认为事实表应该包含最底层的、最原子性的细节,因为这样会带来最大的灵活性 维度建模中,细节的级别称为事实表的粒度,比如上文顾客购买行为事实表的粒度就应该是小票子... 典型的粒度定义包括:- 超市顾客小票的每一个子项;- 医院收费单的明细子项;- 个人银行账户的每一次存款或者取款行为;- 个人银行账户每个月的余额快照;对于维度设计来说,在事实表粒度上达成一致非常重要,如果...

干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓

LakeHouse是什么?简言之,LakeHouse是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构化、非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据质量的特点。LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 **Table Format** 的存储标准。Table format 有四个典型的特征:* **支持 ACID 和历史快照** ,保证数据并发访问安全,同时历史快照功能方便流、AI 等场景...

「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.05

HBase和ByteHouse Connector,支持MySQL Sink,优化多个配置,达到开箱即用;支持avro,csv,debezium-json和avro-confluent等格式;Presto、Trino优化进入客户端方式。- 新增软件栈 2.2.0:HBase集群中集成Knox组件用于... 为大家详细介绍离线加速和实时分析这两个典型应用场景。【文章链接】 ### **【干货】Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tld...

干货|字节跳动数据湖技术选型的思考

没有什么规律可言,并且底表的数据量会比较大,新增的数据量通常相比底表会比较小。在这种场景下,我们可以 **选用哈希索引、State索引和Hbase索引来做到高效率的全局索引**。这两个例子说明了不同场景下,索... 将重点介绍字节跳动数据湖集成技术方案及典型落地场景。**同时数据湖集成技术也已经通过**火山引擎大数据研发治理套件DataLeap** 对外开放。**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.c...

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