Append Only 的写入(不支持随机写) - 顺序和随机读 - 超大数据规模 - 易扩展,容错率高## HDFS 在字节跳动的发展字节跳动已经应用 HDFS 非常长的时间了。经历了 9 年的发展,目前已直接支持了十多种数... 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...
* Append Only 的写入(不支持随机写)* 顺序和随机读* 超大数据规模* 易扩展,容错率高**HDFS 在字节跳动的发展**字节跳动已经应用 HDFS 非常长的时间了。经历了 9 年的发展,目前已直接支... 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...
**提效优化**:企业借助字节跳动A/B测试,推荐算法等服务,希望通过迁移上云来整改优化已经老旧的业务系统,最终通过迁移并重新优化业务、IT架构来激活企业的创新,打开企业的新局面。- **法律安全合规**: - 汽车行业:自动驾驶场景,涉及采集地理信息中包含涉密测绘成果,需要按照《中华人民共和国保守国家秘密法》中的相关规定要求进行监管合规存储与处理。 - 金融行业:金融数据天然具有保密、资质等方面的要求,金融机构数据合规...
我们使用的存储系统维护成本较高,有一定的运维压力,于是想要寻求替代方案。在这个过程中,我们试验了很多存储系统, **其中MySQL是重点投入调研和开发的备选之一。** 另一方面,除了字节内部外,在ToB场景,... 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;==============================================...
本文介绍表格数据库 HBase 版实例中监控告警支持的指标项及相关说明。 注意事项云监控默认每 30 秒 获取一次数据,但会根据查看监控数据时选择的查询时间范围,将获取的数据根据不同的周期和方式进行聚合展示,具体规... 网络输出速率 B/s 实例每秒输出的网络流量。 网络输入速率 B/s 实例每秒输入的网络流量。 QPS Count/s 实例的 QPS。 TPS Count/s 实例的 TPS。 存储(热存)使用情况 B 实例存储空间(热存)的实时使用情况。 存储(热...
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... 912332 通过命令建表并写入数据 undefined /usr/lib/emr/current/phoenix/bin/psql.py us_population.sql us_population.csv交互式 执行命令进入交互式 undefined /usr/lib/emr/current/phoenix/bin/sqlline.py 进...
Append Only 的写入(不支持随机写) - 顺序和随机读 - 超大数据规模 - 易扩展,容错率高## HDFS 在字节跳动的发展字节跳动已经应用 HDFS 非常长的时间了。经历了 9 年的发展,目前已直接支持了十多种数... 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...
* Append Only 的写入(不支持随机写)* 顺序和随机读* 超大数据规模* 易扩展,容错率高**HDFS 在字节跳动的发展**字节跳动已经应用 HDFS 非常长的时间了。经历了 9 年的发展,目前已直接支... 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...
HBase集群中集成Knox组件用于访问代理;并集成了YARN和MapReduce2; 【组件】Flink引擎支持avro,csv,debezium-json和avro-confluent等格式; 【组件】修复Presto写入TOS的潜在问题; 【组件】Hive适配CFS, 支持外部... Iceberg适配TOS的读写,支持与PySpark的交互; 【组件】Dolphin Scheduler升级至3.1.3; 【组件】存算分离场景下,优化Spark引擎和MapReudce的写入性能。 已知问题通过Sqoop从SQL Server导入数据时,存在编码异常问题...
**提效优化**:企业借助字节跳动A/B测试,推荐算法等服务,希望通过迁移上云来整改优化已经老旧的业务系统,最终通过迁移并重新优化业务、IT架构来激活企业的创新,打开企业的新局面。- **法律安全合规**: - 汽车行业:自动驾驶场景,涉及采集地理信息中包含涉密测绘成果,需要按照《中华人民共和国保守国家秘密法》中的相关规定要求进行监管合规存储与处理。 - 金融行业:金融数据天然具有保密、资质等方面的要求,金融机构数据合规...
我们使用的存储系统维护成本较高,有一定的运维压力,于是想要寻求替代方案。在这个过程中,我们试验了很多存储系统, **其中MySQL是重点投入调研和开发的备选之一。** 另一方面,除了字节内部外,在ToB场景,... 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;==============================================...
LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 **Table Format** 的存储标准。Table format 有四个典型的特征:* **支持 ACID 和历史快照** ,保证数据并发访问安全,同时历史快照功能方便流、AI 等场景需求。* **满足多引擎... 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;* 与现有生态之间存在gap:开源社区暂不支持和 Table format 之间的表同步,自...
我们使用的存储系统维护成本较高,有一定的运维压力,于是想要寻求替代方案。在这个过程中,我们试验了很多存储系统,其中 MySQL 是重点投入调研和开发的备选之一。 另一方面,除了字节内部外,在 ToB 场景,MySQL ... 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 ...