hbasegc时间太长
社区干货
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... Java 版本的 GC 变得更加频繁,跨子树迁移节点代价过大,节点启动时间太长等问题。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...
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
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... 默认以时间片和请求数限定的方式分配IO资源,以此保证每个进程的IO资源占用是公平的。这个算法在IO压力大,且IO主要集中在某几个进程的时候,性能不太友好。2. DeadLine,最终期限调度这个调度算法维护了4个队列,读...
关于大数据计算框架 Flink 内存管理的原理与实现总结 | 社区征文
解决了基于事件时间处理时的数据乱序和数据迟到的问题。- Window:提供了一套开箱即用的窗口操作,如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口,支持非常灵活的自定义窗口满足特殊业务需求。- 带反压的流模型Flink是采用... GC会达到秒级甚至分钟级。- OOM问题影响稳定性:jvm奔溃,分布式对象框架的健壮性和稳定性都会收到影响。因此大数据框架都开始自己管理JVM内存了,像Spark、Flink、Hbase,为了获取C一样的性能以及避免OOM的发生。...
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... Java 版本的 GC 变得更加频繁,跨子树迁移节点代价过大,节点启动时间太长等问题。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...
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干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
也就是整个任务的运行时间通常是小时及以上级别。而 DM 层主要是支持业务的需求,对实效性要求比较高,通常运行在 DM 层上的任务时间在分钟作为单位。基于如上的分层设计的架构图可以发现,虽然目前有非常多的组件,... 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 ...
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。... 2.b 的时间窗查询小时级别的 MV,2.c 的时间窗查询明细表,最后将三部分的结果 Merge 到一起。整个 Query 的改写由 Optimizer 自动完成,用户无需感知。## Automatic Data Model Derivation另外,MV 作为一种特殊...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
也就是整个任务的运行时间通常是小时及以上级别。而DM层主要是支持业务的需求,对实效性要求比较高,通常运行在DM层上的任务时间在分钟作为单位。基于如上的分层设计的架构图可以发现,虽然目前有非常多的组件,像... 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,...
如何调优一个大型 Flink 任务 | 社区征文
耗时高通常预示着内存不足,但未必是因为分配的内存不够,也可能是 GC 策略不合适导致内存使用效率低,或存在内存泄露等,需要进一步定位。3. 如果怀疑延迟是由于磁盘 IO 造成的,那么可以找到某些 Task Manager 查看其单机磁盘监控,是否有磁盘 IO 次数过高,或者数据 size 过大。 如果怀疑延迟是由于网络 IO 造成的,那么可以查看对应 API 提供方的延迟数据。例如任务访问了 Redis、HBase 等外部资源,那么这些基础设施本身都...
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
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。... 2.b 的时间窗查询小时级别的 MV,2.c 的时间窗查询明细表,最后将三部分的结果 Merge 到一起。整个 Query 的改写由 Optimizer 自动完成,用户无需感知。 **Automatic Data Model Derivation**另外...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.04
降低作业执行时冷启动的时间成本。 - 提交 LAS SQL 任务新增队列水位校验,预览队列及服务资源使用情况,以便适配更合适的资源。 - 资源组策略调整,支持按需扩充资源并发。 - 数据资产地图中 LAS ... HBase 的必选组件;Impala、Kudu、ClickHouse、Doris、StarRocks 等服务的核心指标接入监控和告警管理;HBase 中的表支持 Snappy 压缩;Hive,组件行为与开源保持一致,不再支持中文的表字段名;Doris,版本升级至1.1.5;H...
火山引擎 EMR StarRocks 场景案例分享
GC%2ByGhypWuwEIGg%3D)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... 响应耗时等查询方面的需求。### **云原生** **数据仓库** **ByteHouse****【** **克服** **ClickHouse** **运维难题:** **ByteHouse** **水平扩容功能...
ELT in ByteHouse 实践与展望
聚合完成后将结果写入HBase或MySQL中再去取数据,将数据取出后作展示。Flink 还会去直接暴露中间状态的接口,即queryable state,让用户更好的使用状态数据。但是最后还会与批计算的结果完成对数,如果不一致,需要... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962865&x-signature=2PHhTaDJDipRTzd54oVbgm%2ByIgc%3D)我们的集群也会出现满载情况,即所有的 worker 都是不健康的或者满载/超载的,就会用查询队列来进行优化。我们直接在 se...
