减少中间值的集合hbase
社区干货
9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战
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![]()# **字节跳动特色的** **HDFS** **架构**在深入相关的技术细节之前,我们先看看字节跳动的 H... ### **Quota 限制**使用过 HDFS 的同学会知道 Quota 这个概念。我们给每个目录集合分配了额定的空间资源,一旦使用超过这个阈值,就会被禁止写入。这个工作就是由 NNProxy 完成的。NNProxy 会通过 Quota 实时监控系...
案例 | 火山引擎 EMR StarRocks 在旅游和广告行业中的应用
然后持久化到 HBase 中。这套历史框架给客户带来了许多困扰:1. Cube 定义成本高:增加一个 Cube 数据的成本较高,需要配置各种任务;1. 运维成本高:Kylin 依赖组件多,需要管理 Hive/Spark,HBase,调度平台的可用性... 极大降低了客户的运维压力,简化了数据开发的链路,并降低了存储和计算成本。在 Ad-hoc 查询场景里,原来经常使用的 Presto 方案,在这个场景使用 StarRocks 的性能存在极大的提升,但是因为语法兼容和鉴权统一的问题...
关于大数据计算框架 Flink 内存管理的原理与实现总结 | 社区征文
Hbase,为了获取C一样的性能以及避免OOM的发生。### Flink内存管理因为Java对象及jvm内存管理存在的问题,flink针对这些问题基于jvm进行了优化, Flink内存管理主要会涉及内存管理、定制的序列化工具、缓存友好的... 由众多MemorySegment组成的超大集合。Flink中的算法(如sort/shuffle/join)会向这个内存池申请MemorySegment,将序列化后的数据存于其中,使用完后释放回内存池。默认情况下,池子占用了堆内存的70%的大小。- Reman...
火山引擎 DataLeap 构建Data Catalog系统的实践(三):关键技术与总结
业务报表集合等相关联。这种思想,类似编程中的组合或者是切面的概念。2. **调整类型加载机制**在实践中我们意识到,跟某种数据源相关联的能力,应该尽可能收敛到一起,这可以极大的降低后续的维护成本。对于一种... 其底层存储支持HBase/Cassadra/BerkeleyDB等KCV结构的存储,同时,使用ElasticSearch作为索引查询支持。当火山引擎 DataLeap 研发人员将越来越多的元数据接入系统,图存储中的点和边分别到达百万和千万量级,读写性能...
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减少中间值的集合hbase-优选内容
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关于大数据计算框架 Flink 内存管理的原理与实现总结 | 社区征文
Hbase,为了获取C一样的性能以及避免OOM的发生。### Flink内存管理因为Java对象及jvm内存管理存在的问题,flink针对这些问题基于jvm进行了优化, Flink内存管理主要会涉及内存管理、定制的序列化工具、缓存友好的... 由众多MemorySegment组成的超大集合。Flink中的算法(如sort/shuffle/join)会向这个内存池申请MemorySegment,将序列化后的数据存于其中,使用完后释放回内存池。默认情况下,池子占用了堆内存的70%的大小。- Reman...
火山引擎 DataLeap 构建Data Catalog系统的实践(三):关键技术与总结
业务报表集合等相关联。这种思想,类似编程中的组合或者是切面的概念。2. **调整类型加载机制**在实践中我们意识到,跟某种数据源相关联的能力,应该尽可能收敛到一起,这可以极大的降低后续的维护成本。对于一种... 其底层存储支持HBase/Cassadra/BerkeleyDB等KCV结构的存储,同时,使用ElasticSearch作为索引查询支持。当火山引擎 DataLeap 研发人员将越来越多的元数据接入系统,图存储中的点和边分别到达百万和千万量级,读写性能...
火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践
将接入新型元数据的成本从月级别降低为星期甚至天级别,架构精简,单人业余时间可运维# 调研与思路## 业界产品调研站在巨人的肩膀上,动手之前火山引擎 DataLeap 研发人员针对业界主流DataCatalog产品做了产品功... 当前使用的是HBase- Index Store:存放用于加速查询,支持全文索引等场景的索引,当前使用的是ElasticSearch- Model Store:存放推荐、打标等的算法模型信息,使用HDFS,当ML Service启用时使用### 元数据的消费...
干货 | 字节跳动构建Data Catalog数据目录系统的实践(下)
业务报表集合等相关联。这种思想,类似编程中的组合或者是切面的概念。**调整类型加载机制**在实践中我们意识到,跟某种数据源相关联的能力,应该尽可能收敛到一起,这可以极大降低后续的维护成本。对于一种元数... 其底层存储支持HBase/Cassadra/BerkeleyDB等KCV结构的存储,同时,使用ElasticSearch作为索引查询支持。当我们将越来越多的元数据接入系统,图存储中的点和边分别到达百万和千万量级,读写性能都遇到了比较大的问题...
9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战
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... 我们给每个目录集合分配了额定的空间资源,一旦使用超过这个阈值,就会被禁止写入。这个工作就是由 NNProxy 完成的。NNProxy 会通过 Quota 实时监控系统获取最新 Quota 使用情况,当用户进行元数据操作的时候,NNProxy...
干货|DataLeap数据资产实战:如何实现存储优化?
汇集了字节内部多年积累的数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设的经验,助力企业客户提升数据研发治理效率、降低管理成本。 Data Catalog是一种元数据管理的服务,会收集技术元数据,... 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;==============================================...
万字长文,Spark 架构原理和 RDD 算子详解一网打进! | 社区征文
HBase等```cppscala> val file = sc.textFile("/spark/hello.txt")```### 3.2 通过并行化的方式创建RDD由一个已经存在的Scala集合创建。```cppscala> val array = Array(1,2,3,4,5)array: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)scala> val rdd = sc.parallelize(array)rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[27] at ...
[数据库系统] 业界列式存储浅析
从T1中M个segments 到T2中的N个segments逻辑上是M张表的一个集合,(s: SID in T2, k: Storage Key in Segment s)一个T1中给定segment的tuple对应的Join index 中的一个entry包含T2 中对应tuple的segment ID和st... 如HBASE。但是需要提供对应的storage handler。在hive中,存储效率主要决定于SerDes和文件格式。hive本来使用hadoop提供的两种简单的文件格式,textfile和sequencefile。textfile是无格式的文本数据,sequencefile是...
DataLeap 数据资产实战:如何实现存储优化?
汇集了字节内部多年积累的数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设的经验,助力企业客户提升数据研发治理效率、降低管理成本。- Data Catalog 是一种元数据管理的服务,会收集技术元数据,并在其... 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;- 同样因为人力成本,需要做极大量开发改造的方案暂时不考虑,排除了 Redis。 最终我们挑选了 MySQL ...
