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hbase写数据涉及的接口和类

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

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 涉及多种格式的转换、溢出磁盘引起额外 IO 等。此外 Hudi 不支持原生 Python API,只能通过 PySpark 的方式对于算法工程师来说不太友好。- Apache Iceberg 是一种开放的表格式,记录了一张表的元数据:包括表的 Sc...

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和... 涉及多种格式的转换、溢出磁盘引起额外 IO 等。此外 Hudi 不支持原生 Python API,只能通过 PySpark 的方式对于算法工程师来说不太友好。* Apache Iceberg 是一种开放的表格式,记录了一张表的元数据:包括表的 Sche...

干货|DataLeap数据资产实战:如何实现存储优化?

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;==============================================... **●** 在存储中仅有key和value两部分,此处的key相当于KVC模型中的key+column;**●** 如果要根据column进行过滤,需要额外的适配工作;**●** 对应的接口为:KeyValueStoreManager,该接口有子OrderedKeyValu...

火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!

我们引入了字节内部独有的业务元数据的属性和子任务定义,最终把任务相关的元数据存储起来。 Atlas本身也支持血缘的查询能力,通过Apache Atlas暴露的接口来转换成图上查找某个节点对应血缘关系的边,以... 目前主要基于Apache Atlas原生图数据库——JanusGraph。**JanusGraph底层支持HBase。我们将每条边的关系作为两边的资产节点的属性,存入到对应RowKey的独立cell中。 另外,我们也对存储做了相关的改造...

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hbase写数据涉及的接口和类-优选内容

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> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 涉及多种格式的转换、溢出磁盘引起额外 IO 等。此外 Hudi 不支持原生 Python API,只能通过 PySpark 的方式对于算法工程师来说不太友好。- Apache Iceberg 是一种开放的表格式,记录了一张表的元数据:包括表的 Sc...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和... 涉及多种格式的转换、溢出磁盘引起额外 IO 等。此外 Hudi 不支持原生 Python API,只能通过 PySpark 的方式对于算法工程师来说不太友好。* Apache Iceberg 是一种开放的表格式,记录了一张表的元数据:包括表的 Sche...
干货|DataLeap数据资产实战:如何实现存储优化?
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;==============================================... **●** 在存储中仅有key和value两部分,此处的key相当于KVC模型中的key+column;**●** 如果要根据column进行过滤,需要额外的适配工作;**●** 对应的接口为:KeyValueStoreManager,该接口有子OrderedKeyValu...
火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!
我们引入了字节内部独有的业务元数据的属性和子任务定义,最终把任务相关的元数据存储起来。 Atlas本身也支持血缘的查询能力,通过Apache Atlas暴露的接口来转换成图上查找某个节点对应血缘关系的边,以... 目前主要基于Apache Atlas原生图数据库——JanusGraph。**JanusGraph底层支持HBase。我们将每条边的关系作为两边的资产节点的属性,存入到对应RowKey的独立cell中。 另外,我们也对存储做了相关的改造...

hbase写数据涉及的接口和类-相关内容

火山引擎DataLeap数据血缘技术建设实践

首先介绍一下字节内部数据血缘遇到的挑战。随着公司业务扩张、用户数量持续增长以及数仓建设不断完善,元数据类和数量也经历了非线性增长,并在此期间涌现出一些问题。第一,扩展性。好的扩展性可以在面对新型元... 数据血缘模型-存储层在存储层,目前主要基于Apache Atlas原生图数据库——JanusGraph。JanusGraph底层支持HBase。我们将每条边的关系作为两边的资产节点的属性,存入到对应RowKey的独立cell中。另外,我们也对存...

干货|数据湖技术在抖音近实时场景的实践

底层存储兼容各文件系统 (HDFS、Amazon S3、GCS、OSS)* Hudi 使用 Timeline Service机制对数据版本进行管理,实现了数据近实时增量读、。* Hudi 支持 Merge on Read / Copy on Write 两种表类型,以及Read... 从业务系统中抽取数据,ODS 层到 App 层逐层加工。离线和实时数仓的数据交互主要发生在DIM维表,对于缓慢变化的属性信息,会加工离线的数据,导入到实时的 Redis 或 HBase 存储,然后复用到实时计算中。 ![pictu...

2023 年大数据个人技术能力提升心得体会|社区征文

涉及到的技术,框架学会即可。**首先第一步是获取数据**,也叫数据采集,只有把数据放到大数据平台,我们才能进行后面的操作,那么都获取哪些数据呢,无非就下面这几种:- 第一:业务库中的数据,比如存储用户信息的,订单信息的数据。这些数据一般都是存在关系型数据库如MySql中。- 第二:日志数据,日志数据包括,埋点的数据和系统产生的日志数据,埋点数据就是存储 哪个用户在什么时间什么地点,点击了平台上的什么按钮等等这类的数据...

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字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践

Hudi 支持各计算、查询引擎(Flink、Spark、Presto、Hive),底层存储兼容各类文件系统 (HDFS、Amazon S3、GCS、OSS)- Hudi 使用 Timeline Service机制对数据版本进行管理,实现了数据近实时增量读、。- ... 离线和实时数仓的数据交互主要发生在DIM维表,对于缓慢变化的属性信息,会加工离线的数据,导入到实时的 Redis 或 HBase 存储,然后复用到实时计算中。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com...

字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践

Hudi 支持 Merge on Read / Copy on Write 两种表型,以及Read Optimized / Real Time 两种Query模式,用户可以在海量的低加工的数据之上,根据实际需求,在 “数据可见实时性“和 “数据查询实时性” 上做出灵活... 离线和实时数仓的数据交互主要发生在DIM维表,对于缓慢变化的属性信息,会加工离线的数据,导入到实时的 Redis 或 HBase 存储,然后复用到实时计算中。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbp...

字节跳动数据库的过去、现状与未来

面对如此庞大的应用规模和数据规模,如何在数据库领域进行数据管理和数据治理,成了摆在数据库团队面前的巨大难题。而在字节跳动内部,数据库建设主要面临三大挑战:**业务种繁多**。以抖音为例,为了管理用户之间... 作业处理系统上的数据,加之商业化数据库和存储带来的巨大成本使企业难以承受,以 NoSQL 和 BigData 为代表的数据库革命正式爆发,无论是 Google 开源的 HDFS、Bigtable,还是 HBase、MongoDB,它们都旨在解决 OLTP 型数...

字节跳动实时数据湖构建的探索和实践

数据落盘,中间所消耗的储存以及计算资源都比较严重。- 同时,随着字节跳动业务的快速发展,近实时分析的需求也越来越多。- 最后,整条链路流程太长,涉及到Spark和Flink两个计算引擎,以及3个不同的任务型,用户... 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,索引的选择也会决定了整个表读写性能。Hudi提供多种开...

字节跳动数据库的过去、现状与未来

面对如此庞大的应用规模和数据规模,如何在数据库领域进行数据管理和数据治理,成了摆在数据库团队面前的巨大难题。而在字节跳动内部,数据库建设主要面临三大挑战:**业务种繁多。** 以抖音为例,为了管理用户之间... 作业处理系统上的数据,加之商业化数据库和存储带来的巨大成本使企业难以承受,以 NoSQL 和 BigData 为代表的数据库革命正式爆发,无论是 Google 开源的 HDFS、Bigtable,还是 HBase、MongoDB,它们都旨在解决 OLTP 型数...

ELT in ByteHouse 实践与展望

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... 根据算子型插入 exchange 算子。执行阶段根据 exchange 算子将整个执行计划进行 DAG 切分,并且分 stage 进行调度。stage 之间的 exchange 算子负责完成数据传输和交换。关键点:1. exchange 节点插入2. 切分...

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