hbase中快速查询秋季
社区干货
如何快速构建企业级数据湖仓?
宽表查询性能优异 - Doris:近实时全场景 OLAP 引擎 - Druid:牺牲明细查询,将 OLAP 实时化,毫秒级返回- 流引擎 - Flink:流计算逐步扩大市场份额 - Kafka SQL:基于 Kafka 实现实时化分... 快速形成大数据分析能力。火山引擎 EMR 有以下 4 个特点:- **开源兼容&开放环境**:100% 兼容社区主流版本,满足应用开发需求;同时提供半托管的白盒环境,支持引导操作与集群脚本能力。- **引擎企业级优化**:引...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
宽表查询性能优异+ Doris:近实时全场景 OLAP 引擎+ Druid:牺牲明细查询,将 OLAP 实时化,毫秒级返回* **流引擎**+ Flink:流计算逐步扩大市场份额+ Kafka SQL:基于 Kafka 实现实时化分析+ Streaming Database... 快速形成大数据分析能力。火山引擎 EMR 有以下 4 个特点:* **开源兼容&开放环境** :100% 兼容社区主流版本,满足应用开发需求;同时提供半托管的白盒环境,支持引导操作与集群脚本能力。* **引擎企业级优化** :引入...
案例 | 火山引擎 EMR StarRocks 在旅游和广告行业中的应用
实时同步到 Primary key 主键模型中同时提供高并发的查询服务。此外,StarRocks 还支持联邦查询,可以无缝同步外部 Catalog,包括 Hive、Iceberg、Hudi、Delta lake 的外表,实现离线和实时的统一、湖和仓的联邦分析... 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...
字节跳动数据湖索引演进
减少更新过程中的 IO 操作,引入了索引的概念:索引将数据的主键与文件名进行映射,可以快速找到未更新数据所在的文件,有效地减少读取和写入文件的数量。
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hbase中快速查询秋季-优选内容
hbase中快速查询秋季-相关内容
火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践
来查找解决自己业务场景的数据,并浏览详情介绍,字段描述,产出关系等,进一步的理解和信任数据。另外,Data Catalog系统中的各类元数据,也会向上服务于数据开发、数据治理两大类产品体系。在大数据领域,各类计算和... 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...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
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情况可以使用 MySQL,对于单条数据大小比较小,查询 QPS 比较高的情况,可以使用 fusion 存储,降低机器内存资源占用,对于数据量比较大,对维表数据... Elasticsearch 等支持快速查询的关系型、非关系型数据库中,接下来应用层就可以基于这些数据进行 BI 报表开发、用户画像,或基于 Presto 这种 OLAP 工具进行交互式查询等。,当时最主要的功能是支持定制点和边的接口。在 2019 年-2021 年,ByteGraph 已经支持了属性图模型和 Gremlin 语法,也在公司内部广泛落地,集群数量快速扩张,并逐步...
火山引擎DataLeap的Data Catalog系统公有云实践
主要介绍Data Catalog在公有云部署和发布中遇到挑战及解决方案。# 背景- Data Catalog是一种元数据管理的服务,会收集技术元数据,并在其基础上提供更丰富的业务上下文与语义,通常支持元数据编目、查找、详情浏... **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...
字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践
比如简单的点查,往往要求高 QPS。如果采用传统大数据的方案,把主键拼起来,那么中间的结合是松耦合的,如果要同时达到高 QPS,这种拼接方案在计算上和资源上的投资都会很大,性能问题也很严重。针对上述困境,字节团... Merge Tree 是用于实时计算核心的内部基础,FlinkState,ClickHouse 及 HBase,包括 HSAP,都是基于 Merge Tree 的。Merge Tree 本身支持大量快速更新的能力,包括更新写增量文件,以及基于 Sorted File 按需 Merge。 ...
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... 还是 HBase、MongoDB,它们都旨在解决 OLTP 型数据库吞吐量、扩展性不足的问题。到 2010 年,Google 开始大量使用 NoSQL 和 BigData 数据库系统,但很快它就发现了不少问题,比如 NoSQL 不支持事务且每个产品的 NoSQ...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.07
审批中心 - 数据质量支持 EMR 引擎的数据监控、数据探查、数据对比等能力 - 数据地图支持数据检索、专题、血缘、元数据采集支持 EMR Hive/Doris/StarRocks - 数据服务支持创建数据集、QUERY,并支... 指标平台支持 HBase 数据源创建模型绑定 - 数据地图支持 GaussDB 元数据采集 - 数据安全新增审计日志功能- **【** **公有云** **-功能迭代更新】** - 数据开发:新增 EMR Doris、EM...
干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践
更新的数据可以快速被定位到对应的 File Group,以下面的官方的示意图为例,1. 避免读取不需要的文件 2. 避免更新不必要的文件 3. 无需将更新数据与历史数据做分布式关联,只需要在 File Group 内做合并