hbase数据存入字典
社区干货
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
主要介绍了数据湖仓开源趋势、火山引擎 EMR 的架构及特点,以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。> > > > 演讲,主要为大家介绍了数据湖仓... 流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重; - 有一定的维护成本:使用 Table Format 的用户需要自己维护,会给用户造成一定的负担; - 与现有生态之间有一些 gap:开源社区暂不支持和 Table format 之间的...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
负责清洗和加工上层业务所需要的数据,用来支撑整个企业的数仓构建。一个企业在实施数据平台的时候,由多个不同组件各自工作在不同的架构层中,无法相互取代,相互协作配合,承载整个企业的数据平台业务。# 企业级数仓技术选择Google 发表的三篇论文从存储,计算,检索三个方向阐述了海量数据下一种新的分布式数据加工处理技术,这三个方向被雅虎 Nutch 团队实现后贡献给 Apache,也就是目前大家看到的 HDFS,MapReduce 和 HBase,形成...
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基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文
数据库采用国产分布式数据库,QianBase;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... 另外也可以从计算数据的读取规律层面进行优化,如:开启数据库预读等特性,降低磁盘IO等待。- 调整磁盘文件预读参数文件预取的原理,就是根据局部性原理,在读取数据时,会多读一定量的相邻数据缓存到内存。如果预读的...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
作者:辛现银,火山引擎开源大数据平台 E-MapReduce 技术架构师> 本文整理自火山引擎开发者社区[技术大讲堂第四期](https://developer.volcengine.com/activity/7127929233808031774)演讲,主要为大家介绍了数据湖仓... 流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重; - 有一定的维护成本:使用 Table Format 的用户需要自己维护,会给用户造成一定的负担; - 与现有生态之间有一些 gap:开源社区暂不支持和 Table format 之间的...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
负责清洗和加工上层业务所需要的数据,用来支撑整个企业的数仓构建。一个企业在实施数据平台的时候,由多个不同组件各自工作在不同的架构层中,无法相互取代,相互协作配合,承载整个企业的数据平台业务。# 企业级数仓技术选择Google 发表的三篇论文从存储,计算,检索三个方向阐述了海量数据下一种新的分布式数据加工处理技术,这三个方向被雅虎 Nutch 团队实现后贡献给 Apache,也就是目前大家看到的 HDFS,MapReduce 和 HBase,形成...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
该层主要的工作是把实时汇总数据写入应用系统的数据库中,包括用于大屏显示和实时 OLAP 的 Druid 数据库(该数据库除了写入应用数据,也可以写入明细数据完成汇总指标的计算)中,用于实时数据接口服务的 Hbase 数据库,... 在几十亿级别数据量的情况下,我们再去关联数据服务化,这就是一种比较可行的状态,相当于去关联用户画像的 RPC 接口,得到 RPC 接口之后,最终写入到了目标 Topic。这个目标 Topic 会导入到 OLAP 引擎,供给多个不同的服...
火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!
一个模型本身的插入和更新效率会直接影响数据的导入导出的流程,这些都会带来更直观的业务上的感受,所以需要考虑如何保证环节高效性。 **第三,时效性。**很多应用场景对正确率格外敏感,如果血缘数据... 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...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
主要介绍了数据湖仓开源趋势、火山引擎 EMR 的架构及特点,以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。作者:辛现银,火山引擎开源大数据平台 E-MapReduce 技术架构师 数据湖仓开源趋势... 流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重;* 有一定的维护成本:使用 Table Format 的用户需要自己维护,会给用户造成一定的负担;* 与现有生态之间有一些 gap:开源社区暂不支持和 Table format 之间的表同...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
数据库技术一直是信息技术中极其重要的一环,在步入云原生时代后,云基础设施和数据库进一步整合,弥补了传统数据库的痛点,带来了高可扩展性、全面自动化、快速部署、节约成本、管理便捷等优势。从 2018 到 2021 年... 可以动态地在数据中心里做分布和调度。最下方是存储层,我们把数据库日志、数据库 Page 和对应的处理逻辑都卸载到里面,它支持 HDD、SSD、PM。其次是 **日志和数据的分离** 。我们把数据库的 Wal 和 Page 放到不...
火山引擎DataLeap数据血缘技术建设实践
好的扩展性可以在面对新型元数据血缘时保证快速接入和迭代,而扩展性不佳则会导致在业务变化时需要不停地重构来适应业务,对业务造成很多影响。第二,性能。一个模型本身的插入和更新效率会直接影响数据的导入导出的... 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...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
> 日前,字节跳动技术社区 ByteTech 举办的第四期字节跳动技术沙龙圆满落幕,本期沙龙以《字节云数据库架构设计与实战》为主题。在沙龙中,字节跳动基础架构数据库资深工程师张雷,跟大家分享了《[字节跳动数据库的过去... 可以动态地在数据中心里做分布和调度。最下方是存储层,我们把数据库日志、数据库 Page 和对应的处理逻辑都卸载到里面,它支持 HDD、SSD、PM。其次是日志和数据的分离。我们把数据库的 Wal 和 Page 放到不同介质里...
