hbase数据单元层次图
社区干货
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
另外离线数仓中应用层数据在数仓内部,但实时数仓中,app 应用层数据已经落入应用系统的存储介质中,可以把该层与数仓的表分离;- 应用层少建设的好处:实时处理数据的时候,每建一个层次,数据必然会产生一定的延迟;- ... 明细数据或者汇总数据都会存在 Kafka 里面,但是像城市、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...
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
常用的4种数据结构有:- 集合:只有同属于一个集合的关系,没有其他关系- 线性结构:结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系- 树形结构:结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系- 图状结构或者网状结构:图状... 除了插入数据,还要插入到上一层的链表中,保证查询效率。`redis` 中使用了跳表来实现`zset`,`redis`中使用一个随机算法来计算层级,计算出每个节点到底多少层索引,虽然不能绝对保证比较平衡,但是基本保证了效率,实...
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
上图是字节典型的广告后端架构,数据通过 Kafka 流入不同的系统。对于离线链路,数据通常流入到 Spark/Hive 中进行计算,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... 是数据读写的基本单元,整个文件分成了 Data、Index、Meta 三部分,每一部分都是按照 Column 进行分区。处理 Query 时,先利用 Index 来过滤出需要读的 Data Page,然后再访问 Data Page。 **Encoding and Inde...
Pulsar 在云原生消息引擎领域为何如此流行?| 社区征文
图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/89051a1c7d7147948a81e53cc2caf21a.png)## 三、核心概念### 3.1 Messages(消息)|Component| Description ||--|--|| Value / data payload | 消息携带的数据,所有 Puls... topic 的管理单元,相关 topic 组的管理机制。大多数的 topic 配置在 namespace 层面生效。每个 tenant 可以有多个 namespace。 || topic | 主题名称的最后组成部分,topic 的名称很自由,没有什么特殊的含义。 |...
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hbase数据单元层次图-优选内容
hbase数据单元层次图-相关内容
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
上图是字节典型的广告后端架构,数据通过 Kafka 流入不同的系统。对于离线链路,数据通常流入到 Spark/Hive 中进行计算,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... 是数据读写的基本单元,整个文件分成了 Data、Index、Meta 三部分,每一部分都是按照 Column 进行分区。处理 Query 时,先利用 Index 来过滤出需要读的 Data Page,然后再访问 Data Page。## Encoding and Index Alg...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
**导读:** 本讲嘉宾是来自抖音电商实时数仓团队的大数据工程师马汶园,分享主题为基于数据湖技术的近实时场景实践。主要包括以下几部分内容:- 数据湖技术的特性- 近实时技术的架构- 电商数仓实践- 未... 离线和实时数仓的数据交互主要发生在DIM维表,对于缓慢变化的属性信息,会加工离线的数据,导入到实时的 Redis 或 HBase 存储,然后复用到实时计算中。 下图是基于Hudi...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
检索三个方向阐述了海量数据下一种新的分布式数据加工处理技术,这三个方向被雅虎 Nutch 团队实现后贡献给 Apache,也就是目前大家看到的 HDFS,MapReduce 和 HBase,形成了早期 Hadoop 的三大利器。然而这三大利器更... 如上图所示,一个典型的数据仓库架构需要包含不同层次的模型构建。由于数据量大,数据结构异构等多种原因,大数据架构下的企业数仓构建抛弃了基于关系型数据库下的 Cube 设计,直接采用基于分布式任务进行处理来构建多...
干货|数据湖技术在抖音近实时场景的实践
主要包括以下几部分内容:数据湖技术的特性、近实时技术的架构、电商数仓实践、未来的挑战与规划。> ======================================================================> > > 