hbase取最后一条数据
社区干货
9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战
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... 能够使整个 Federation 集群对外提供一个完整目录树的视图。### **数据层**相比元数据层,数据层主要节点是 Data Node。Data Node 负责实际的数据存储和读取。用户文件被切分成块,复制成多副本,每个副本都存在不...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
这是我们最终期望的形态。### 趋势二:计算向精细化内存管理和高效执行方向发展,榨干硬件性能数据湖的本质是起一堆 task 然后做暴力的计算,当引擎逐渐完善之后,对于性能的需求就会上来,不可避免地要朝精细化的内... 但是现在人们发现可能向量化是一个更好的选择,向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的一些特性,比如 SIMD,Pipeline 执行等。### **趋势三:多模计算,即组件边界逐渐模糊,向全...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
向量化是一个更好的选择,因为向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的特性,如 SIMD,Pipeline 执行等。**趋势三:多模计算,即组件边界逐渐模糊,向全领域能力扩展**S... 技术会逐渐收敛到一个最优解,最终只有一两个引擎获得成功。差别比较大的场景,则在每个场景形成一两个寡头,寡头跨场景的能力则竞争力很弱。**趋势四:分析实时化**大数据最早是批式计算的形式,但理想状...
ELT in ByteHouse 实践与展望
可以去做一个数据的预计算,提前将配的指标的cube或一些视图算好。实际SQL查询时,可以直接用里面的cube或视图做替换,之后直接返回。- **流批一体** **派**:如Flink、Risingwave。在数据流进时,针对一些需要出报表或者需要做大屏的数据直接内存中做聚合。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...
特惠活动
hbase取最后一条数据-优选内容
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9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战
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... 能够使整个 Federation 集群对外提供一个完整目录树的视图。### **数据层**相比元数据层,数据层主要节点是 Data Node。Data Node 负责实际的数据存储和读取。用户文件被切分成块,复制成多副本,每个副本都存在不...
EMR-2.2.0 版本说明
EMR V2.2.0为火山引擎EMR V2.2.x的第一个版本。发布日期: 2023 年 03 月 28 日 更改、增强和解决的问题【集群】HBase集群中集成Knox组件用于访问代理;并集成了YARN和MapReduce2; 【组件】Flink引擎支持avro,csv,debezium-json和avro-confluent等格式; 【组件】修复Presto写入TOS的潜在问题; 【组件】Hive适配CFS, 支持外部表方式访问数据; 【组件】presto-cli和trino-cli支持非明文方式输入密码,避免潜在的暴露密码风险; 【...
EMR-2.1.1 版本说明
环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_352 应用程序版本 Hadoop集群 HBase集群 Flume 1.9.0 - OpenLDAP 2.4.58 2.4.58 Ranger 1.2.0 - Z... hive_metastore 2.3.9 Hive元数据存储服务。 hive_server 2.3.9 用于将 Hive 查询作为 Web 请求接受的服务。 hive_client 2.3.9 Hive命令行客户端。 hdfs_namenode 2.10.2 用于跟踪HDFS文件名和数据块的服务。 hd...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
这是我们最终期望的形态。### 趋势二:计算向精细化内存管理和高效执行方向发展,榨干硬件性能数据湖的本质是起一堆 task 然后做暴力的计算,当引擎逐渐完善之后,对于性能的需求就会上来,不可避免地要朝精细化的内... 但是现在人们发现可能向量化是一个更好的选择,向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的一些特性,比如 SIMD,Pipeline 执行等。### **趋势三:多模计算,即组件边界逐渐模糊,向全...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
向量化是一个更好的选择,因为向量化可以一次处理一批数据,而不只是一条数据。其好处是可以充分利用 CPU 的特性,如 SIMD,Pipeline 执行等。**趋势三:多模计算,即组件边界逐渐模糊,向全领域能力扩展**S... 技术会逐渐收敛到一个最优解,最终只有一两个引擎获得成功。差别比较大的场景,则在每个场景形成一两个寡头,寡头跨场景的能力则竞争力很弱。**趋势四:分析实时化**大数据最早是批式计算的形式,但理想状...
EMR-2.4.0 版本说明
环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_352 应用程序版本 Hadoop集群 HBase集群 HDFS 2.10.2 2.10.2 YARN 2.10.2 2.10.2 MapReduce2 2.10... 大幅提升存算分离场景下写数据到 TOS 的性能。 【组件】Hue组件升级至4.11.0版本。 组件版本 下面列出了 EMR 和此版本一起安装的组件。 组件 版本 描述 zookeeper_server 3.7.0 用于维护配置信息、命名、提供分布...
ELT in ByteHouse 实践与展望
可以去做一个数据的预计算,提前将配的指标的cube或一些视图算好。实际SQL查询时,可以直接用里面的cube或视图做替换,之后直接返回。- **流批一体** **派**:如Flink、Risingwave。在数据流进时,针对一些需要出报表或者需要做大屏的数据直接内存中做聚合。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...
干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
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...
干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
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...
