hbase的特点和应用场景
社区干货
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
广泛应用于以互联网业务为代表的场景。NoSQL 数据库又可以**细分为 KV 型 NoSQL 数据库(以 Redis 为代表)、文档型 NoSQL 数据库(以 MongoDB 为代表)、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 NoS...
9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战
# 背景## **HDFS** **简介**HDFS 全名 Hadoop Distributed File System,是业界使用最广泛的开源分布式文件系统。原理和架构与 Google 的 GFS 基本一致。它的特点主要有以下几项:- 和本地文件系统一样的目录... 从集群规模和数据量来说,HDFS 平台在公司内部已经成长为总数十万台级别服务器的大平台,支持了 10 EB 级别的数据量。**当前在字节跳动,** **HDFS** **承载的主要业务如下:**- Hive,HBase,日志服务,Kafka 数据...
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
敏捷交付等特点,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:... 它提供了一个成熟的企业级SQL on HBase解决方案。Trafodion的主要设计思想是处理operational类型的工作负载,或者是传统的OLTP应用。2006年,NonStop SQL的OLAP分支Neoview诞生,而Trafodion直接继承于Neoview和其后续...
一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
广泛应用于以互联网业务为代表的场景。NoSQL 数据库又可以 **细分为 KV 型 NoSQL 数据库(以 Redis 为代表)、文档型 NoSQL 数据库(以 MongoDB 为代表)、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...
特惠活动
hbase的特点和应用场景-优选内容
hbase的特点和应用场景-相关内容
火山引擎DataLeap的Data Catalog系统公有云实践 (上)
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群# **前言**Data Catalog 通过汇总技术和业务元数据,解决大数据生产者组织梳理数据、数据消费者找数和理解数的业务场景。... OpenAPI和元数据采集等ToB场景新特性。# Data Catalog公有云整体架构系统的实践
添加应用场景描述,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... 针对不同场景,选用的不同的存储:- Meta Store:存放全量元数据和血缘关系,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...
干货 | 字节跳动构建Data Catalog数据目录系统的实践(上)
添加应用场景描述,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... 针对不同场景,选用的不同的存储:* Meta Store:存放全量元数据和血缘关系,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...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
# **本文为字节跳动基于****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、未来的挑战与规划。** # ▌**数据湖**技术特性1. ## **数据湖**概念从数据研发与应用的角度,数据湖技术具有以下特点:首先,数据湖可存储海量、低加工的原始数据。在数据湖中开发成本较低,可以支持灵活的构建,构建出来的数据的复用性也比较强。其次,在存储方面,成本比...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
这种方案更多适用于处理少量样本的场景,当海量数据达到 PB、EB 级时会遇到困难。此外由于训练代码无法直接读取数据库底层文件,读取吞吐量可能受限制,即使在实时拼接特征、标签的应用场景也会导致训练吞吐速度的下降... Apache Hudi 和 Apache Iceberg 都是基于数据湖的新兴样本存储方案,各自有着不同的特点和优势。虽然 Hudi 在某些方面存在一些性能上的问题并且不支持 Python,但它的 MOR 方式在加调研特征方面表现出色。而 Iceberg...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
伴随业务和数据的迅猛增长,字节跳动的分布式数据库系统取得了令人振奋的发展。如下图所示,在这 4 年间,公司应用侧容器数量从 5 万个增长到了 750 万个,截至目前已经突破 1000 万。这 1000 万个容器筑成了字节跳动坚... 包括用户的使用成本和学习成本?基于以上思考,字节跳动数据库团队产生了两个重要的观察思考:- **应用场景方面的融合:提升用户效率,降低用户的接入和使用成本;**- **基础设施层面的分离和整合:提升系统层面...
案例 | 火山引擎 EMR StarRocks 在旅游和广告行业中的应用
应用场景,也可以同步 MySQL 等数据库的 Binlog 变更,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,满足跨引擎查询的功能。StarRocks 极速全场景数据分析,可提升整体分析效率,实现数据价值最大化。在充分集成 StarRocks 技术特性的基础上,火山引擎 EMR StarRoc...
字节跳动数据库的过去、现状与未来
伴随业务和数据的迅猛增长,字节跳动的分布式数据库系统取得了令人振奋的发展。如下图所示,在这 4 年间,公司应用侧容器数量从 5 万个增长到了 750 万个,截至目前已经突破 **1000 万** 。这 1000 万个容器筑成了字节... 包括用户的使用成本和学习成本?基于以上思考,字节跳动数据库团队产生了两个重要的观察思考:* **应用场景方面的融合:提升用户效率,降低用户的接入和使用成本**;* **基础设施层面的分离和整合:提升系统层面的...
