hbase+并发写+瓶颈
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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
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, 数据会直接进入到 HBase/ES 提供高并发低时延的在线查询服务,另一方面数据会流入到 ClickHouse/Druid 提供在线的查询聚合服务。... 但是写的带宽是性能瓶颈。 PMem 写带宽仅为 DRAM 写带宽的六分之一,低于读带宽的并发访问水平,并且在跨 NUMA 节点访问时性能还会剧烈下降。# **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... 单集群规模很快在元数据服务器 Name Node 侧遇到瓶颈。引入联邦机制(Federation)实现集群的横向扩展。联邦又带来统一命名空间问题,因此,需要统一视图空间帮助业务构建统一接入。这里我们引入了 Name Node Proxy ...
基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文
有效解决传统架构的性能瓶颈。系统从应用架构上构建了完善的业务中台能力,真正做到系统解耦,支持对业务服务场景进行整合重构,为产品创新和服务创新提供强有力的支撑。系统总体架构设计如下所示:、时序型 NoSQL 数据库(以 InfluxDB 为代表)以及图 NoSQL 数据库(以 Neo4j 为代表)**。虽然这些类型都属于 NoSQL 数据库范畴,但是不同类型的 NoSQL 数据库所适用的场景各有不同,需要根据业务特征选择合适的 NoSQL 数据库。其中 KV 型 NoSQL 数据库适用于需要超高性能,读远多于写,并且可以容忍数据部分丢失的场景,例如作为关系型数据库的外部缓存,用于提升系统整体的读性能,减轻关系型数据...
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hbase+并发写+瓶颈-优选内容
hbase+并发写+瓶颈-相关内容
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
成为海量数据存储时高并发-大规模请求的瓶颈; **3、** 随着时间的推移,数据规模越来越庞大-加并发MPP架构,数据存储横向水平扩展,存储服务增加/删除,但若所有节点参与运算,水平扩展到一定程度硬件必然很难hol... HBase、Vertica、Impala、Greenplum、 ClickHouse. 其中,**Hive:** 使用一种类似SQL查询语言,作用在分布式存储系统的文件之上,通常用于进行离线数据处理操作-MapReduce,支持多种不同的执行引擎-Hive on Ma...
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... 单集群规模很快在元数据服务器 Name Node 侧遇到瓶颈。引入联邦机制(Federation)实现集群的横向扩展。联邦又带来统一命名空间问题,因此,需要统一视图空间帮助业务构建统一接入。这里我们引入了 Name Node Proxy...
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
可以使用 HBase 存储。命名规范:DIM 层的表命名使用英文小写字母,单词之间用下划线分开,总长度不能超过 30 个字符,并且应遵循下述规则:`dim_{业务/pub}_{维度定义}[_{自定义命名标签}]`:- {业务/pub}:参考业务... 支持高并发、预聚合、高性能实时多维 OLAP 查询。可以看到,Hbase、Tdsql 和 ES 都不能满足要求,Druid 有一个缺陷,它是按照时序划分 Segment,无法将同一个内容,存放在同一个 Segment 上,计算全局 TopN 只能是近似值...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
MapReduce 和 HBase,形成了早期 Hadoop 的三大利器。然而这三大利器更聚焦在异构数据的信息提取处理上,没有提供对结构化数据很友好的类似 SQL 语法的分析入口,同时在编程态的支撑也不够友好,只有 Map 和 Reduce ... 并发受限于 HiveServer2,企业需要维护多个高配的 HiveServer2 实例才能支持更好的并非,通常 Hive 的瓶颈都在 HiveServer2 而不是更底层的分布式计算。- 容错成本:Hive 基于 HiveServer2 进行 SQL 的分析处理,多...
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... 业务原有的多维分析的框架主要是基于 Kylin+Saiku 的多维分析平台,会产生日报表和月报表。由于 Kylin 是预计算模型,需要事先构建维度模型,调度任务,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....
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 写入的可以采用 Update 更新操作。这部分我们参考了 Apache Hudi 的设计,除了支持 HBase 全局索引,还支持 HFile 文件索引、即直接使用 HBase 底层的数据格式作为索引并托管在 Iceberg 元数据中,优化了性能和并发性...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型... 写入的可以采用 Update 更新操作。这部分我们参考了 Apache Hudi 的设计,除了支持 HBase 全局索引,还支持 HFile 文件索引、即直接使用 HBase 底层的数据格式作为索引并托管在 Iceberg 元数据中,优化了性能和并发性...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
宽列型 NoSQL 数据库(以 HBase 为代表)、时序型 NoSQL 数据库(以 InfluxDB 为代表)以及图 NoSQL 数据库(以 Neo4j 为代表)** 。虽然这些类型都属于 NoSQL 数据库范畴,但是不同类型的 NoSQL 数据库所适用的场景各有不同,需要根据业务特征选择合适的 NoSQL 数据库。其中 KV 型 NoSQL 数据库适用于需要超高性能,读远多于写,并且可以容忍数据部分丢失的场景,例如作为关系型数据库的外部缓存,用于提升系统整体的读性能,减轻关系型数...
云原生环境下的日志采集、存储、分析实践
不同的组件配置不均衡还会导致性能瓶颈浪费资源。ES 的原始数据和索引使用相同的资源配置,也会导致高成本。 - 功能不足:比如 ES 的投递和消费能力弱、分析能力固化、没有告警能力、可视化能力有限。## 火山引擎... 按照用户的 Shard 数控制写入高速缓冲区的流量。- 当数据从高速缓冲区流向存储集群时,按存储集群控制单个存储集群的流量。- 从存储集群到索引集群,按索引集群控制单个索引集群的写入流控以及查询分析并发数。##...
