storm–hbase解释
社区干货
火山引擎DataLeap的Data Catalog系统公有云实践
**数据库和中间件:** 是和业界主流云厂商对齐的存储和中间件领域的标准云服务,和公司内部对应组件也会有若干差异,Data Catalog为此也做了多版本的兼容。Data Catalog在元数据存储上使用到了Hbase/MySQL/ES/Red... 这里先对多租户相关概念做一些解释:- **租户:** 一个客户、公司、个人开通或购买了火山引擎的云产品,火山引擎就会通知对应的服务提供者,对应云产品会感知到他的开通,这个客户就是这个云产品的一个租户,实际场景...
干货 | 字节跳动构建Data Catalog数据目录系统的实践(上)
字段解释等。对于数据消费者来说,他们通过Data Catalog查找和理解他们需要的数据。在用户数量和角色上看,消费者远多于生产者,涵盖了数据分析师、产品、运营等多种角色的同学。通常,消费者会通过关键字检索,或者... 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**...
火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践
字段解释等。对于数据消费者来说,他们通过Data Catalog查找和理解他们需要的数据。在用户数量和角色上看,消费者远多于生产者,涵盖了数据分析师、产品、运营等多种角色的同学。通常,消费者会通过关键字检索,或者目... 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...
大数据学习架构实践|社区征文
HBase:建立在HDFS之上的列式数据库,HBase的存储依旧是以HDFS文件的形式存在的。## **4.3 数据计算**### **4.3.1 离线计算**1)Hive:Hadoop平台上的数据仓库工具,可以用来做ETL与数据分析。可以用SQL语句操作。Hive会把SQL语句转换成MapReduce作业。2)Pig:处理非结构化数据的Hive;3)Spark SQL:类似Hive SQL;### **4.3.2 实时计算**1)Spark Streaming:微批处理计算框架,通过小微批处理实现实时计算。2)Storm:流式计...
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20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
分别是:Storm、SparkStreaming、Flink,计算框架越来越成熟。一方面,实时任务的开发已经能通过编写 SQL 的方式来完成,在技术层面能很好地继承离线数仓的架构设计思想;另一方面,在线数据开发平台所提供的功能对实时任... 渠道等维度信息需要借助 Hbase,mysql 或者其他 KV 存储等数据库来进行存储。接下来,根据顺风车实时数仓架构图,对每一层建设做具体展开:---#### 1. ODS 贴源层建设根据顺风车具体场景,目前顺风车数据源主要...
干货| 火山引擎DataLeap的Data Catalog系统公有云实践
Data Catalog在元数据存储上使用到了Hbase/MySQL/ES/Redis,然后在元数据采集和同步场景使用了Kafka,同时用到了日志服务来提高研发运维效率。 #创建Kafka消费者和生产者consumer=KafkaC...
三分钟了解大数据技术发展史|社区征文
相应的有 Storm、Flink、SparkStreaming、等流计算框架来处理实时在线产生的数据去满足实时大数据的应用场景,这类计算也称为大数据实时计算。当然大数据业务场景需要同时采用批处理技术对历史数据进行计算,同时采用实时计算处理实时新增的数据,而像 Flink 这样的计算引擎,就可以同时支持流批一体计算了。另外除了大数据计算外,还会有解决大规模数据存储与访问的 NoSql 系统也被称之为大数据技术,比如 Hbase、Cassandra、ClickH...
搞流式计算,大厂也没有什么神话
计算引擎用的还是 ApacheStorm——诞生于 2011 年的、Twitter 开发的第一代流处理系统,只支持一些 low level 的 API。“所有的 Storm 任务都是在开发机上用脚本提交,运维平台处于非常原始的状态。如果 Storm ... ** 李本超解释,所谓“流式计算 flink 版”,其实就是团队在六年时间里,让 Apache Flink 在字节内部实现了大规模应用,并把积累的大量的产品经验和技术能力“包装”了一下,而不是重新做了一个产品。它是基于 Apa...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品季刊 VOL.10
分析和解释,以支持决策制定、规划和管理。目前 ByteHouse 已支持 Point、 LineString、Polygon 三种类型,在支持上述几何类型的基础上,我们还需要定义基本的空间函数操作,包括空间位置关系(相等,相交,覆盖,交叉等... Hbase、Phoenix 组成的复杂架构,最终通过一套系统解决多维分析、高并发查询、预计算、实时分析查询等场景,降低系统复杂度、多技术栈开发与维护成本。- **数据湖联邦查询** **:** 通过multi-catalog的方式联邦分...
干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践
主要使用PyJStorm和基于Python的规则引擎构建主要的流式数据处理链路。其特点是比较灵活,可以快速支持业务需求。但随着埋点流量快速上涨,PyJStorm暴露出很多稳定性和运维上的问题,性能也不足以支撑业务的增长... 这里解释一下我们为什么让每个TaskManager通过一个MetaData updater定时去更新元数据,而不是通过增加一条元数据流来更新。这么做的原因主要是因为使用元数据流更新的方式需要开启Checkpoint以保存元数据的状态,而在...
搞流式计算,大厂也没有什么神话
计算引擎用的还是 Apache **Storm——诞生于 2011 年的、Twitter 开发的第一代流处理系统,只支持一些 low level 的 API。“所有的 Storm 任务都是在开发机上用脚本提交,运维平台处于非常原始的状态。如果 Storm ... ** 李本超解释,所谓“流式计算 flink 版”,其实就是团队在六年时间里,让 Apache Flink 在字节内部实现了大规模应用,并把积累的大量的产品经验和技术能力“包装”了一下,而不是重新做了一个产品。它是基于 Apache...
干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践
主要使用PyJStorm和基于Python的规则引擎构建主要的流式数据处理链路。其特点是比较灵活,可以快速支持业务需求。但随着埋点流量快速上涨,PyJStorm暴露出很多稳定性和运维上的问题,性能也不足以支撑业务的增长。... 这里解释一下我们为什么让每个TaskManager通过一个MetaData updater定时去更新元数据,而不是通过增加一条元数据流来更新。这么做的原因主要是因为使用元数据流更新的方式需要开启Checkpoint以保存元数据的状态,而在...
