hbase大数据求和求平均
社区干货
9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战
大数据规模 - 易扩展,容错率高## HDFS 在字节跳动的发展字节跳动已经应用 HDFS 非常长的时间了。经历了 9 年的发展,目前已直接支持了十多种数据平台,间接支持了上百种业务发展。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 数据存储 - Yarn,Flink 的计算框架...
9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战
* 超大数据规模* 易扩展,容错率高**HDFS 在字节跳动的发展**字节跳动已经应用 HDFS 非常长的时间了。经历了 9 年的发展,目前已直接支持了十多种数据平台,间接支持了上百种业务发展。从集群规模... 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**02****字节跳动特色的 HDFS 架构**在深入相关的技术细节之前,我...
字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践
由此产生的数据量和计算量也非常大:* EB 级别海量的存储空间* 每天平均 70PB 数据的增量* 每秒钟百万次数的实时推荐请求* 超过 400 万核的流式计算资源、500 万核的批式计算资源在进行大数据分析... Merge Tree 是用于实时计算核心的内部基础,FlinkState,ClickHouse 及 HBase,包括 HSAP,都是基于 Merge Tree 的。Merge Tree 本身支持大量快速更新的能力,包括更新写增量文件,以及基于 Sorted File 按需 Merge。 ...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
滴滴数据团队建设的实时数仓,基本满足了顺风车业务方在实时侧的各类业务需求,初步建立起顺风车实时数仓,完成了整体数据分层,包含明细数据和汇总数据,统一了 DWD 层,降低了大数据资源消耗,提高了数据复用性,可对外输... 降低数据计算口径和算法不统一风险;- DIM 层数据来源于两部分:一部分是 Flink 程序实时处理 ODS 层数据得到,另外一部分是通过离线任务出仓得到;- DIM 层维度数据主要使用 MySQL、Hbase、fusion(滴滴自研 KV 存储...
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字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践
由此产生的数据量和计算量也非常大:* EB 级别海量的存储空间* 每天平均 70PB 数据的增量* 每秒钟百万次数的实时推荐请求* 超过 400 万核的流式计算资源、500 万核的批式计算资源在进行大数据分析... Merge Tree 是用于实时计算核心的内部基础,FlinkState,ClickHouse 及 HBase,包括 HSAP,都是基于 Merge Tree 的。Merge Tree 本身支持大量快速更新的能力,包括更新写增量文件,以及基于 Sorted File 按需 Merge。 ...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
滴滴数据团队建设的实时数仓,基本满足了顺风车业务方在实时侧的各类业务需求,初步建立起顺风车实时数仓,完成了整体数据分层,包含明细数据和汇总数据,统一了 DWD 层,降低了大数据资源消耗,提高了数据复用性,可对外输... 降低数据计算口径和算法不统一风险;- DIM 层数据来源于两部分:一部分是 Flink 程序实时处理 ODS 层数据得到,另外一部分是通过离线任务出仓得到;- DIM 层维度数据主要使用 MySQL、Hbase、fusion(滴滴自研 KV 存储...
表计算
生成计算结果。总额百分比在指标栏生成了一个虚拟字段,展示各项在整张表中的占比。可以点击进行字段名、格式等调整。 2.2 图表的表计算第一步: 选择分析计算类型,如汇总,然后选择求和。第二步: 确认计算的指标。... 对每个指标值进行区间计算。如图所示,移动计算指标前一位到后一位的平均值,得到结果A1为BCD的平均值;位于表格两端的数据如A2,由于没有前一位数值,得到结果为BC的平均值。支持求和、平均、最大值、最小值四种计算方...
字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践
字节跳动(下称“字节”)旗下拥有今日头条、抖音等多款产品,每天服务着数亿用户,由此产生的数据量和计算量也非常大:- EB 级别海量的存储空间 - 每天平均 70PB 数据的增量 - 每秒钟百万次数的实时推荐请求 -... 超过 400 万核的流式计算资源、500 万核的批式计算资源在进行大数据分析的时候,对数据通常有两种处理方式:1、描述已经发生过的数据,比如,过去发生了什么,为什么发生,通常采用批计算来处理;2、描述正在发...
干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望
同时基于营销需求,他们会根据用户增长的模型以及销售方法论,收集用户在端内的操作行为,进行后台的查询分析。 而这种查询分析底层对接了**ByteHouse**的大数据引擎,最后实现秒级甚至是亚秒级分析的决策。... 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...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
这已经被认为是一项重大突破。然而随着时间的推移,语言模型的规模和能力不断增长。引人注目的是 GPT-3,这是一种由 OpenAI 开发的强大语言模型。相比于 BERT 的 3.4 亿个参数,GPT-3 的模型参数数量飙升至 1750 亿个... 负责实际的数据存储,支持多种文件格式,包括开源的列式存储格式 Parquet、行存格式 TFRecord 及其他自研格式。平台鼓励业务迁移到列存格式,可以平均节省存储成本约 30%~50%,并提升读取性能。最终这些文件会被存储在...
ELT in ByteHouse 实践与展望
同时基于营销需求,他们会根据用户增长的模型以及销售方法论,收集用户在端内的操作行为,进行后台的查询分析。而这种查询分析底层对接了ByteHouse的大数据引擎,最后实现秒级甚至是亚秒级分析的决策。整个过程包括智... 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...
如何调优一个大型 Flink 任务 | 社区征文
[image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/4264886cf34143439ce44c988641679f~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)# 本文目标随着实时计算的应用越来越广泛,同时实时数仓的概念逐渐深入人心,Flink 作为实时计算领域当之无愧的最优秀框架,其使用范围飞速扩张。对于一个优秀的大数据开发工程师来说,非常有必要熟练掌握 Flink 框架的使用和运维。本文不会涉及对 Flink 框架的技术剖析,而是侧重于工程实践,力求实用...
【案例】汽车用户关键行为统计
降低传统数据处理的门槛,没有专业的sql技巧也能轻松上手。 1.数据源接入目前数据准备集成了Hive, Mysql, Clickhouse, kafka, HttpApi, 飞书, Csv/Excel, Oracle, Impala, PostgreSql, Hbase, SqlServer, MaxComput... 计算列 使用Spark函数处理上游字段,用以添加新字段。也可为无业务日期的表添加业务日期字段。 筛选行 选择字段,确认筛选条件,支持两层且/或逻辑关系。 字符串索引 一种类型转换算子,它将指定的属性的值映射成数值型...
