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火山引擎表格数据库 HBase 版是基于Apache HBase提供的全托管数据库服务

社区干货

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

SeaQuest将底层的数据存储和访问引擎移植到HBase/Hadoop上,并创新地开发出HBase分布式事务处理等新技术,从而推出了Trafodion,并将全部代码开源,贡献给社区。应客户的要求,为了能够让业务系统在国产化环境下性能达到最优,对系统从硬件到软件做了全方位的性能优化,包括BIOS、OS、DB以及应用等。# 二、优化原则性能是指操作系统完成任务时的有效性、稳定性和响应速度。Linux平台经常会遇到系统不稳定、响应速度等问题,操作系...

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![]()# **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... 节点问题,更细粒度服务分级问题,成本问题和元数据瓶颈进一步凸显。我们在架构上也向着包括多租户体系构建、重构数据节点和元数据分层等方向进一步演进。这些演进涉及到非常多优化点,我们将在下文中给出详细的慢...

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... 查询等指标。通过收集到的各项参数指标,找到业务应用或云数据库的性能瓶颈所在,并进行相应的调优。**火山引擎云数据库线上文档也有性能测试相关白皮书,提供了测试工具、测试方法和性能结果等内容,可以作为性能...

观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势

但是Hive集成的节奏却非常。* 解耦程度:分布式任务必然需要多个组件的协调,例如分布式存储,资源管理,调度等,像Hive就重度依赖于YARN体系,计算引擎也与MR强绑定,在解耦方面较弱,如果企业考虑在K8S上构建自己的... 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两阶段,...

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hbasespilt慢-优选内容

HBase Shell
火山引擎 E-MapReduce(EMR)集群中,您可以使用 HBase Shell 命令的方式进入交互式命令。本文为您介绍常用的 HBase Shell 命令。 1 前提条件已创建包含 HBase 组件服务的 EMR 集群。详见创建集群。 2 基本命令2.1 DDL Shell 命令Create创建一个表。传递一个表名和一组列族规范(至少一个),以及表配置(可选)。列说明规范可以是一个简单的字符串(名称),也可以是一个字典,必须包括 NAME 属性。例如: javascript 创建一个 namespace=ns1...
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
SeaQuest将底层的数据存储和访问引擎移植到HBase/Hadoop上,并创新地开发出HBase分布式事务处理等新技术,从而推出了Trafodion,并将全部代码开源,贡献给社区。应客户的要求,为了能够让业务系统在国产化环境下性能达到最优,对系统从硬件到软件做了全方位的性能优化,包括BIOS、OS、DB以及应用等。# 二、优化原则性能是指操作系统完成任务时的有效性、稳定性和响应速度。Linux平台经常会遇到系统不稳定、响应速度等问题,操作系...
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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... 查询等指标。通过收集到的各项参数指标,找到业务应用或云数据库的性能瓶颈所在,并进行相应的调优。**火山引擎云数据库线上文档也有性能测试相关白皮书,提供了测试工具、测试方法和性能结果等内容,可以作为性能...

hbasespilt慢-相关内容

火山引擎 DataLeap 构建Data Catalog系统的实践(三):关键技术与总结

其底层存储支持HBase/Cassadra/BerkeleyDB等KCV结构的存储,同时,使用ElasticSearch作为索引查询支持。当火山引擎 DataLeap 研发人员将越来越多的元数据接入系统,图存储中的点和边分别到达百万和千万量级,读写性能... 与关系型数据库查询优化类似,我们通过监控埋点收集到慢查询语句,借助gremlin的profile函数,分析query plan中的问题,并通过构建索引或者改写语句与配置等,做相应的优化。开启JanusGraph的MutilPreFetch查询开关...

干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓

但是 Hive 集成的节奏却非常。- 解耦程度:分布式任务必然需要多个组件的协调,例如分布式存储,资源管理,调度等,像 Hive 就重度依赖于 YARN 体系,计算引擎也与 MR 强绑定,在解耦方面较弱,如果企业考虑在 K8S 上... 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 ...

干货 | 字节跳动构建Data Catalog数据目录系统的实践(下)

其底层存储支持HBase/Cassadra/BerkeleyDB等KCV结构的存储,同时,使用ElasticSearch作为索引查询支持。当我们将越来越多的元数据接入系统,图存储中的点和边分别到达百万和千万量级,读写性能都遇到了比较大的问题... 与关系型数据库查询优化类似,我们通过监控埋点收集到慢查询语句,借助gremlin的profile函数,分析query plan中的问题,并通过构建索引或者改写语句与配置等,做相应的优化。开启JanusGraph的MutilPreFetch查询开关...

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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... 查询等指标。通过收集到的各项参数指标,找到业务应用或云数据库的性能瓶颈所在,并进行相应的调优。火山引擎云数据库线上文档也有性能测试相关白皮书,提供了测试工具、测试方法和性能结果等内容,可以作为性能测...

干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践

**HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key ... 这造成了 Upsert 速度逐渐缓慢的情况,这严重影响了任务产出时间,甚至导致任务无法跑下去。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ff8aa4aa23f54144abf9a1e89d4d683...

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**HBase Index** | 维护每一个 Record Key 的 Partition Path 和 File Group,在插入 File Group定位阶段所有 task 向 HBase 发送 Batch Get 请求,获取 Record Key 的 Mapping 信息。 | 重量级,Record Key 到 Fil... 这造成了 Upsert 速度逐渐缓慢的情况,这严重影响了任务产出时间,甚至导致任务无法跑下去。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a35370d7c7464e289861bb3c8f168...

干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践

Hbase index 类型,但在字节跳动大规模数据入湖、探索分析等场景中,我们仍然碰到了现有索引类型无法解决的挑战,因此在实践中我们开发了 Bucket Index 的索引方式。## 业务场景挑战字节跳动某业务部门需要利用实... 这造成了 Upsert 速度逐渐缓慢的情况,这严重影响了任务产出时间,甚至导致任务无法跑下去。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/787545a779a844d5a27cf97570686137~tplv-k3u1fbpfcp-...

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... 节点问题,更细粒度服务分级问题,成本问题和元数据瓶颈进一步凸显。我们在架构上也向着包括多租户体系构建、重构数据节点和元数据分层等方向进一步演进。这些演进涉及到非常多优化点,我们将在下文中给出详细的...

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

扫描海量样本时会变得非常缓慢。另外,当需要添加列或加特征时使用写时复制(Copy-On-Write)的方式会导致存储量翻倍,大幅增加成本负担的同时也会因为读写放大的本质导致不必要的计算资源开销。其次是通过**传统数据... 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等。相比其他索引,使用 HFile 文件索引能够减少运维组件、复用存储资源...

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