QianBase是基于Trafodion架构。Trafodion是HP公司资助的一个开源项目。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...
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... 字节跳动 HDFS 架构 ### **接入层**接入层是字节版 HDFS 区别于社区版本最大的一层,社区版本中并无这一层定义。在字节跳动的落地实践中,由于集群的节点过于庞大,我们需要非常多的 NameNode 实现联邦机制来接入...
然后着重学习Hadoop核心技术如HDFS和MapReduce;接触数据库Hive后,学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。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...
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, 数据会直接进入到 HBase/ES 提供高并发低时延的在线查询服务,另一方面数据会流入到 ClickHouse/Druid 提供在线的查询聚合服务。这带来的问题就像引言中所说,数据被冗余存储了多份,导致了很多一致性问题,也造成了大量的资源浪...
本文汇总表格数据库 HBase 版的 API 接口中使用的数据结构定义详情。 AllowListObject白名单信息。被 DescribeAllowLists 接口引用。 名称 类型 示例值 描述 AllowListDesc String test 白名单的备注。 AllowListId String acl-d1fd76693bd54e658912e7337d5b**** 白名单 ID。 AllowListName String test 白名单名称。 AllowListIPNum Integer 2 白名单内的 IP 地址(或地址段)总数。 AllowListType String IPv4 白名单内的 IP 地址...
本文介绍表格数据库 HBase 版的 API 返回结构信息。 说明 HTTP 状态码为 200,表示接口请求成功。 所有非 200 的 HTTP 状态码,表示接口请求失败。具体的失败信息,以 JSON 的形式返回。 返回结果示例请求调用成功返回结果json { "ResponseMetadata": { "RequestId": "202204151506390101940591001265****", "Action": "DescribeRegions", "Version": "2018-01-01", "Service": "hbase", "Region": "cn-beijing" }, "Result":...
QianBase是基于Trafodion架构。Trafodion是HP公司资助的一个开源项目。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...
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... 字节跳动 HDFS 架构 ### **接入层**接入层是字节版 HDFS 区别于社区版本最大的一层,社区版本中并无这一层定义。在字节跳动的落地实践中,由于集群的节点过于庞大,我们需要非常多的 NameNode 实现联邦机制来接入...
然后着重学习Hadoop核心技术如HDFS和MapReduce;接触数据库Hive后,学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。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...
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, 数据会直接进入到 HBase/ES 提供高并发低时延的在线查询服务,另一方面数据会流入到 ClickHouse/Druid 提供在线的查询聚合服务。这带来的问题就像引言中所说,数据被冗余存储了多份,导致了很多一致性问题,也造成了大量的资源浪...
> **王志雷**,火山引擎存储&数据库解决方案架构师,专注于存储&数据库产品的解决方案规划、设计和拓展工作。 > **贾伟力**,火山引擎存储&数据库解决方案架构师,专注于存储&数据库产品的解决方案规划、设计和拓展工作。> **火山引擎存储&数据库解决方案团队**,由资深的存储&数据库解决方案架构师组成。团队致力于帮助企业与组织更好的使用火山引擎云存储与云数据库产品,针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织...
> **魏巍**,**火山引擎存储&数据库产品解决方案架构师**,负责存储&数据库产品在泛互联网行业的解决方案拓展工作。 > **火山引擎存储&数据库产品解决方案团队**,由资深的存储&数据库解决方案架构师组成。团队致力于帮助企业与组织更好的使用火山引擎云存储与云数据库产品,针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织和企业实现业务成功。## 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...
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... 我们需要非常多的 NameNode 实现联邦机制来接入不同上层业务的数据服务。但当 NameNode 数量也变得非常多了以后,用户请求的统一接入及统一视图的管理也会有很大的问题。为了解决用户接入过于分散,我们需要一个独立...