hbase为何不是CAP
社区干货
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
我们知道关系型数据库强调 CAP 理论:Consistency,Availability 和 Partition Tolerance,这三者不可兼得。谈到 NoSQL,我们会引入 BASE 概念:- **Basically Available**:分布式系统在出现故障时允许损失部分可用... 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...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
BASE 理论是对 CAP 中 AP 理论的扩展,通过牺牲强一致性获得可用性。当出现故障时,允许部分不可用,但能保证核心功能可用;允许数据在一段时间内不一致,但最终要达到一致。NoSQL 大致可以分为以下几类:- KV 类:以 Redis 为代表;- 文档型:以 MongoDB 为代表;- 列存:以 HBase 为代表;- 图、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...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
其理论基础主要是由 Eric Brewer 提出的 CAP 定理以及 Dan Pritchett 提出的 BASE 原则。再往后,业界将关系型数据库与 NoSQL 数据库的优势进行了融合,出现了 NewSQL 数据库,随着云原生技术的入场与爆发,又有了云原... 宽列型 NoSQL 数据库(以 HBase 为代表)、时序型 NoSQL 数据库(以 InfluxDB 为代表)以及图 NoSQL 数据库(以 Neo4j 为代表)**。虽然这些类型都属于 NoSQL 数据库范畴,但是不同类型的 NoSQL 数据库所适用的场景各有不...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
# 1、为什么要做数据库选型## 1.1、数据库选型的重要性与难点发展数字经济是当下各行各业的重要方向。支撑数字经济的底座是软件,特别是基础软件,可以说基础软件是整个数字经济的坚实底座。在基础软件领域,有三... 宽列型NoSQL数据库(以HBase为代表)、时序型NoSQL数据库(以InfluxDB为代表)以及图NoSQL数据库(以Neo4j为代表)。虽然这些类型都属于NoSQL数据库范畴,但是不同类型的NoSQL数据库所适用的场景各有不同,需要根据业务特征...
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使用说明
Phoenix简介 Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层,能让我们用标准的JDBC APIs而不是HBase客户端APIs来创建表,插入数据和对HBase数据进行查询。Phoenix完全使用Java编写,作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描,并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器,对于简单查询来说,其性能量级是毫秒,对于百万级别的行数来说,其性能量级是秒。 Phoenix执行方...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
为什么要做数据库选型 **数据库选型的重要性与难点**发展数字经济是当下各行各业的重要方向。支撑数字经济的底座是软件,特别是基础软件,可以说基础软件是整个数字经济的坚实底座。在基础... 宽列型 NoSQL 数据库(以 HBase 为代表)、时序型 NoSQL 数据库(以 InfluxDB 为代表)以及图 NoSQL 数据库(以 Neo4j 为代表)** 。虽然这些类型都属于 NoSQL 数据库范畴,但是不同类型的 NoSQL 数据库所适用的场景各有不...
大数据学习架构实践|社区征文
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。> 分布式系统遵循CAP原则:> ... HBase列式存储在HDFS基础上,采用了列式存储的HBase数据库,解决了数据稀疏性的问题。并且由于HBase中数据结构的优化,使得快速实时查询在HBase上成为可能。# **4、大数据技术生态**字节跳动数据集成系统目前支持了几十条不同的数据传输管道,涵盖了线上数据库,例如Mysql Oracle和MangoDB;消息队列,例如Ka... 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提供多种开箱即用的索引,已经覆盖了绝大部分场景,用户使用成本非常低。02 - Mer...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
并把提取出来的特征返存到湖仓或者 HBase 等键值存储。基于离线的数据可以进行离线训练,如通过 Spark MLlib 搭建传统的机型学习模型,或者通过 TensorFlow 进行深度模型的训练,把深度训练出来的模型部署到模型服务中。在在线方面,数据通过 Kafka 流入 Flink 进行在线特征抽取,然后把在线特征放在 Redis。同时在线部分的增量数据可用 TensorFlow 进行增量训练,把增量模型也导入模型服务里。模型服务根据原来批式训练出来的模型...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.04
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;Hudi,修复开源社区版本存在潜在数据丢失等问题。 - **新增** **EMR** **软件** **栈** **2.1.1:** Impala、Kudu、ClickHouse、Doris 等服务的核心组件接入告警管理;为 Oozie 系统用户赋予 HDFS 全路径、Hive ...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
BASE 理论是对 CAP 中 AP 理论的扩展,通过牺牲强一致性获得可用性。当出现故障时,允许部分不可用,但能保证核心功能可用;允许数据在一段时间内不一致,但最终要达到一致。NoSQL 大致可以分为以下几类:* **KV 类**:以 Redis 为代表;* **文档型**:以 MongoDB 为代表;* **列存**:以 HBase 为代表;* **图、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...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.04
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;Hudi,修复开源社区版本存在潜在数据丢失等问题。 - **新增** **EMR** **软件** **栈** **2.1.1:** Impala、Kudu、ClickHouse、Doris 等服务的核心组件接入告警管理;为 Oozie 系统用户赋予 HDFS 全路径、Hive 库...
