QianBase是基于Trafodion架构。Trafodion是HP公司资助的一个开源项目。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和其后续产品SeaQuest。SeaQuest将Neoview从其专有的硬件,和专有的NonStop OS操作系统中移植到通用的x86服务器和通用的Linux操作系统上。2014年,乘着大...
字节跳动已经应用 HDFS 非常长的时间了。经历了 9 年的发展,目前已直接支持了十多种数据平台,间接支持了上百种业务发展。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 数据存储 - Yarn,Flink 的计算框架平台数据 - Spark,MapReduce 的计算相关数据存储![]()#...
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...
应用管理、系统管理等全量功能- **【** **公有云** **-华东区服务部署】** - 支持 LAS、流式计算 Flink 引擎下的离线流式任务 - 数据地图、数据质量、数据安全支持 LAS 服务能力- **【私有化-功能迭代更新】** - 离线数据集成支持 Gbase8S2LAS、OceanBase2LAS、实时集成 Kafka2LAS - 数据开发支持 LAS Flink 任务类型 - 指标平台支持 HBase 数据源创建模型绑定 - 数据地图支持 G...
作者:王佳毅|火山引擎存储&数据库解决方案负责人> 本文整理自火山引擎开发者社区技术大讲堂第三期演讲,主要为大家介绍了 NoSQL 的前世今生和发展脉搏,以及字节跳动 NoSQL 的实践。## NoSQL 应用的现状什么是... HBase、MongoDB 和 InfluxDB。此外自研的平台上提供了 ByteGraph 和 ABase,这两者和字节跳动的业务息息相关,也是内部业务重度依赖的两大产品。## 字节跳动 NoSQL 的最新实践字节跳动的大部分业务数据可归纳为以...
应用实例,10W+ 台物理服务器资源,字节跳动超过 90% 的在线服务都是 NoSQL 系统提供的。### NoSQL 产品矩阵![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/18579de54d0e4a829c2451f2c9990550~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)上图是字节跳动 NoSQL 的产品矩阵。我们对内对外提供了生态类产品,包括 Redis、HBase、MongoDB 和 InfluxDB。此外自研的平台上提供了 ByteGraph 和 ABase,这两者和字节跳动的业务息息相...
对业务吸引不够:由于以上三点原因,Table Format 对业务的吸引力就大打折扣了。要怎么去解这些问题呢?现在业界已经有基于这些 Table Format 应用的经验、案例或者商业公司,比如 Data Bricks,基于 Iceberg 的 ... 基于离线的数据,可以通过 Spark 进行特征抽取及特征工程,然后把提取出来的特征再返存到湖仓或者 HBase 等键值存储。 基于这些离线的数据可以进行离线训练,比如通过 Spark MLlib 搭建传统的机型学习模型,或者通过 T...
# **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...
我们的血缘能力已经广泛应用于字节的数据资产、数据开发和数据治理等领域。**05 -****存储层优****化**如前面介绍,在存储层,我们借用了Atlas的设计与实现。Atlas的底层使用JanusGraph做图引擎。JanusGraph 是基于Gremlin 图查询语义实现的计算引擎,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...
生产者会将某一批相关的元数据以目录等形式编排到一起,方便维护。另外,生产者会持续在技术元数据的基础上,丰富业务相关的属性,比如打业务标签,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 C... 是基于LinkedIn Wherehows进行二次改造 。Wherehows架构相对简单,采用Backend + ETL的模式。初期版本,主要利用Wherehows的存储设计和ETL框架,自研实现前后端的功能模块。随着字节跳动业务的快速发展, 公司内各类...
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。 ... 积极将相关优化回馈社区,在[[FLINK-25318] Improvement of scheduler and execution for Flink OLAP ](https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-25318)下创建了20多个子任务,有部分已经合并入主分支,剩余的也...
生产者会将某一批相关的元数据以目录等形式编排到一起,方便维护。另外,生产者会持续的在技术元数据的基础上,丰富业务相关的属性,比如打业务标签,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 ... 是基于LinkedIn Wherehows进行二次改造 。Wherehows架构相对简单,采用Backend + ETL的模式。初期版本,主要利用Wherehows的存储设计和ETL框架,自研实现前后端的功能模块。随着字节跳动业务的快速发展, 公司内各类...
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实的云原生基础设施,支撑着整个业务体系的发展。从在线数据角度看,1000 万个容器构成了超过 10 万个... HTAP 相关的一些技术。### veDB主体架构veDB 自身即一个较大的产品矩阵。它除了提供 MySQL、PG、MongoDB,也在字节跳动内部研发扩展了 Elastic Search 服务,包括自研的、用于处理 TP/AP 相关事务的产品 HTAP。数...