hbase索引二级解决方案
社区干货
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
> **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...
字节跳动数据湖索引演进
这是默认的索引方案,基于布隆过滤器实现,索引信息存储在 Parquet 文件的 Footer 当中。② Hbase Index。索引信息存储在 Hbase 数据库上。③ Bucket Index。字节提出的一种基于哈希的实现,不需要额外存储索引信息,可... **Q5:Hudi Schema 自动更新有什么解决方案吗?** A5:Hudi 目前已经支持了 Schema Evolution,字节在元数据服务上也做了一些适配工作。 **Q6:在字节里对 Hudi 的 OLAP 查询,主要使用哪些执行引擎?** A6:主要用 Sp...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
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,向全领域能力扩展**这种趋势近年来已经越来越明显... 企业往往需要根据平台进行二次开发:基础设施无法直接对接业务,根据业务特点灵活定制平台,解决方案平台化、产品化等。这样就衍生出来一系列问题,主要包括稳定性、扩展性、功能、性能、成本、运维、安全、生态...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
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**Spark ,最早为批处理引擎,... 解决方案平台化、产品化等。由此衍生出一系列问题,包括稳定性、扩展性、功能、性能、成本、运维、安全、生态这 8 个方面。企业如果要单方面解决这些问题,哪怕是其中一个,可能也要花费巨大的人力物力。火山引...
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hbase索引二级解决方案-优选内容
hbase索引二级解决方案-相关内容
EMR 1.3.0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_302 应用程序版本组件 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 OpenSear... Iceberg二级索引适配:SparkSQL集成Iceberg,适配Iceberg二级索引。 【组件】Ranger优化 审计日志收集由Solr迁移到集群外统一Elastic Search,以减少集群内存开销; 为与权限管理配合使用,对 Ranger admin 的UI进...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.09
实时整库解决方案中新增 DataSail 内置缓存通道;新增 DataSail 数据源配置;TOS 数据源支持离线写入;新增ClickHouse、Hive、MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLServer、StarRocks、火山引擎HBase、 Doris 、VeDB MySQL... 二级索引:支持 HNSW 索引(向量查询用)、 R-Tree(地理检索用)。 ### **湖仓一体分析服务 LAS**- **【** **新增功能** **】** - **华东 Region 开服:** 公有云 LAS 在华东区域全线开服,与原有华...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
DIM 层数据来源于两部分:一部分是 Flink 程序实时处理 ODS 层数据得到,另外一部分是通过离线任务出仓得到;- DIM 层维度数据主要使用 MySQL、Hbase、fusion(滴滴自研 KV 存储) 三种存储引擎,对于维表数据比较少的... 快手场景问题及解决方案**1. PV/UV 标准化**_1.1 场景_第一个问题是 PV/UV 标准化,这里有三个截图:第一张图是春晚活动的预热场景,相当于是...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设计
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费。为了解决这个问题,我们设计了 Krypton(HSAP),系统的设计目标主要有几个点:1. 可伸缩。我们希望设计一款能够应...
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 Parti... 为了解决 Upsert 数据场景逐步缓慢的情况,字节跳动数据湖团队对整体的性能下降原因做了进一步分析,并针对性地提出了解决方案。 - 原先的业务场景使用了默认的 Bloom Filter Index 的索引方式。在观察中,团队...
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 ... 为了解决 Upsert 数据场景逐步缓慢的情况,字节跳动数据湖团队对整体的性能下降原因做了进一步分析,并针对性地提出了解决方案。 * 原先的业务场景使用了默认的 Bloom Filter Index 的索引方式。在观察中,团队发...
干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
我们将介绍一个新的 Hudi 索引模块 Bucket Index 在字节跳动的设计与实践。# Bucket Index 产生背景索引带来的性能收益是非常巨大的, 尽管 Hudi 已支持 Bloom Filter Index、Hbase index 类型,但在字节跳动大规... 为了解决 Upsert 数据场景逐步缓慢的情况,字节跳动数据湖团队对整体的性能下降原因做了进一步分析,并针对性地提出了解决方案。- 原先的业务场景使用了默认的 Bloom Filter Index 的索引方式。在观察中,团队发现...
分布式数据库TiDB的设计和架构
能很好的解决复杂的数据运算及表间处理,多用于银行、电信等传统行业复杂业务逻辑场景中,以 Oracle 为代表。此类数据库挑战在于成本高,随着数据量增加,只能通过购买更贵更好的服务器;无法线性扩容,海量数据下处理能力大幅下降。 **2008年至2013年**2008年至2013年,随着搜索/社交的发展,数据量爆发增长,传统数据库高成本,无法线性扩容问题日益突显;分布式及分布式非关系型(NoSQL)开始快速发展,如 MongoDB,HBase。但此类数据库...
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 Parti... 为了解决 Upsert 数据场景逐步缓慢的情况,字节跳动数据湖团队对整体的性能下降原因做了进一步分析,并针对性地提出了解决方案。 - 原先的业务场景使用了默认的 Bloom Filter Index 的索引方式。在观察中,团队...
