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hbase根据关键字过滤

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

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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... 导入性能十分关键。6. 标准 SQL 支持。用户很多都是从 MySQL 这样的系统迁移过来,所以 ANSI SQL 的支持对于用户的迁移十分关键。**系统概览** **数据模型**![picture.image](...

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... 导入性能十分关键。1. 标准 SQL 支持。用户很多都是从 MySQL 这样的系统迁移过来,所以 ANSI SQL 的支持对于用户的迁移十分关键。# 系统概览## 数据模型![picture.image](https://p6-volc-community-sign....

一文读懂火山引擎云数据库产品及选型

通过 SQL 语言进行操作,容易理解,广泛应用于企业的 ERP、CRM、财务系统和交易系统等核心业务系统。其最大的特点是**支持事务,遵循 ACID,保证数据强一致性**。业界常见的关系型数据库又分商业数据库与开源数据库,其... 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...

9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战

**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![]()# **字节跳动特色的** **H... 因此我们通过重构的方式,解决了 GC,锁优化,启动加速等问题,将原 Name Node 的服务能力进一步提高。容纳更多的元数据信息。为了解决这个问题,我们也实现了字节跳动特色的 DanceNN 组件,兼容了原有 Java 版本 NameNo...

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hbase根据关键字过滤-优选内容

使用说明
HBase关键名词说明: 名词 说明 Namespace 命名空间是表的逻辑分组,类似于关系数据库系统中的数据库。这种抽象为即将到来的多租户相关功能奠定了基础。 Table 表是在架构定义时预先声明的。 Row 行键是未解释的字节... HBase 版本维以降序存储,因此从存储文件中读取时,将首先找到最新值。 2 数据模型操作HBase四个主要的数据模型操作是“获取”,“放置”,“扫描”和“删除”。通过 Table 实例应用操作。 2.1 GetGet 返回指定行的属...
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
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获取文件列表
本接口名称为ListFile。 请求参数名称 类型 是否必选 默认值 描述 prefix String 是 无 服务端路径,需要是1个文件夹 filter String 是 默认值为空,表示默认不带任何过滤条件 过滤条件。设置关键字,系统将按照关键字在本层文件夹进行搜索。 orderType String 是 asc 排序方式,取值范围如下: asc(默认值):升序 desc:降序 orderField String 是 name 排序所依据的字段,取值范围如下: name(默认值):根据名称...
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... 导入性能十分关键。1. 标准 SQL 支持。用户很多都是从 MySQL 这样的系统迁移过来,所以 ANSI SQL 的支持对于用户的迁移十分关键。# 系统概览## 数据模型![picture.image](https://p6-volc-community-sign....

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**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![]()# **字节跳动特色的** **H... 因此我们通过重构的方式,解决了 GC,锁优化,启动加速等问题,将原 Name Node 的服务能力进一步提高。容纳更多的元数据信息。为了解决这个问题,我们也实现了字节跳动特色的 DanceNN 组件,兼容了原有 Java 版本 NameNo...

数据存储

您可以通过多个维度进行筛选 EMR Hive、LAS 数据库表情况:当设置多个筛选条件时,会取各个条件的交集,进行过滤查询。 查看视角:支持从团队或个人视角查看对应视角下相关的 Hive、LAS 表资源。团队、个人:单击下拉框... 分区字段:根据表结构,下拉选择表中分区字段信息。 日期格式:支持下拉选择 yyyyMMdd、yyyy-MM-dd、yyyy.MM.dd 三类日期格式。 保留分区范围:按分区名称,设置分区数据保留的时间范围,支持自动删除 N 天前的分区,可自...

火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践

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,消费者会通过关键字检索,或者目... 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、打标等的算法模型信息,使用HDFS,当ML Service启用时使用### 元数据的消费...

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ListAccessControlPolicies

获取指定实例的访问控制策略列表,可根据策略名称关键字查询云堡垒机的访问控制策略列表,并且能够按字段进行排序。 请求说明请求方式:POST 请求地址:https://open.volcengineapi.com/?Action=ListAccessControlPoli... 最小值:1 最大值:100 默认值:10 Filter Object of PolicyFilter 否 过滤条件。 InstanceId String 是 vbh-14****0042-bhjml9w7 云堡垒机实例 ID。 OrderBy Object of OrderBy 否 排序条件。 PolicyFilter参数 ...

支持的数据源

字段类型为非完全模式,请到数据源详细文档进行查阅。详见 配置数据源。 数据源类型 数据源 离线同步 实时同步 备注 单表读 增量读(where过滤) 单表写 单表增量读 单表增量写 关系型数据库 MySQL ✅ ... HBase ✅ ✅ ✅ 大数据存储 HDFS ✅ ✅ 大数据存储 Hive(on HDFS) ✅ ✅ ✅ 大数据存储 Hive(on TOS) ✅ ✅ ✅ ✅ 大数据存储 StarRocks ✅ ✅ ✅ ✅ 大数据存储 Doris ...

日志查询

字段)DeviceID、UserID、SSID、UUID的方式来查询单点的各类由应用性能监控全链路版采集到的日志详情。方便研发精准地分析某台设备在发生异常时的日志上下文。 筛选区页面上方支持关键字过滤,可支持正向的包含过滤,... 过滤范围包含事件标题+详情、以及只包含标题。事件列表字段:发生时间、事件类型、事件标题。页面右下角区域事件详情。 事件详情由于日志量可能过大,所以查询的时间范围最大为24小时,但您可以通过单击日志流中的加载...

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

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、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机器学习样本... 通过全局索引可以知道一条写进记录是否已经写入,没写入的可以 Insert 插入;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 HB...

分布式数据库TiDB的设计和架构

只能通过购买更贵更好的服务器;无法线性扩容,海量数据下处理能力大幅下降。 **2008年至2013年**2008年至2013年,随着搜索/社交的发展,数据量爆发增长,传统数据库高成本,无法线性扩容问题日益突显;分布式及分布式非关系型(NoSQL)开始快速发展,如 MongoDB,HBase。但此类数据库的局限在于无法处理交易类数据及复杂业务逻辑的特性,限制其在非互联网领域的发展。**2013年以后**2013年以来,有个新的概念为分布式关系型数据库(N...

VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用

依托于 VikingDB 在字节内部积累的丰富经验,我们在火山引擎推出了 VikingDB 的商业化版本,以更好地对外部客户进行赋能。**应用:Retrieval-Augmented Generation**大语言模型在生成文本方面表现出色,但也存在一些限制,如知识局限性和幻觉问题。为了克服这些挑战,RAG(Retrival-Augmented Generation) 成为了当前业界最流行的解决方案。RAG 结合检索和生成两个关键组件,通过检索为大模型提供相关数据作为上下文信息。由于向量...

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