我们也随之需要根据新的技术潮流不断地进行调整甚至做技术转型。以 Hadoop 三大组件来说,计算引擎 MapReduce 基本被 Spark 取代。在数据上云的时代,对象存储也取代了一部分 HDFS 文件系统。近几年,云原生又火了起来... 在这套协议存在的前提下,字节在内部其实做了非常多的定制化,以及各种各样的重写,付出了非常大的工程力量,让整体性能得到了非常大的提升。虽然用户可能用起来跟原来的接口差不多,但是实际上底下其实已经发生了翻天覆...
是指把客户端访问的流量通过负载均衡器,然后根据指定的一些负载均衡策略进行转发,最终可以均匀的分摊到后端上游服务器上,然后上游服务器进行响应后再返回数据给客户端。负载均衡的最常见应用是充当反向代理,通过负... 而实际上,我们的容器平台,必须要提供集群外部访问的功能,因为你的用户(客户端)都是在集群外部。Kubernetes 负载均衡相关的方案,包括:* 集群内部负载均衡【内置】 * Pod IP 在集群内部都是互通的,因此集群内...
用户通过遵守许可证的要求来获取其授予的权利。作品没有依据任何开源许可证发布的话,根据著作权法默认不授予第三人权利,而非进入共有领域。用户如果不接受条款那也就没有权利复制和分发这些项目及其派生作品。... 前者实际上也是大多数开源许可证都要求的归属声明义务,只是 Apache 选择将其详细描述为具体的做法。后者则是其特有的,要求对原项目任何文件的修改都必须列举出来。 **05** **Copyl...
字节跳动埋点数据流 **峰值流量超过1亿每秒**,每天处理超过**万亿**量级埋点, **PB级**数据存储增量。* **ETL任务规模:**目前,字节跳动数据流在多个机房部署**超过1000个Flink任务**和 **超过1000个MQ ... 数据分流场景**目前,抖音业务的 **埋点Topic晚高峰流量超过1亿/秒**,而下游电商、直播、短视频等不同业务的实时数仓关注的埋点范围实际上都只是其中的一小部分。如果各业务分别使用一个Flink任务,...
数据服务层,和下层的 Hudi 做数据打通,实现数据的直接查询,避免数据反复导入导出。* 另外,通过打通 Hive Metastore,来直接访问 Hive Metastore 获取库表的元数据,而不是通过表映射来关联字段,从而大大提升了数据... 因为读取时要做大量的合并操作。我们这个功能还没和社区合并,社区现在最新版本的 unique key 实现有了很大的优化,我们还是基于老版本去实现的。后续我们也计划基于新的 unique key 模型,将多流 Upsert 能力也贡献...
conventional-changelog 生成文件流,主要依赖 git log ,获取对应 tag 下的所有 commit 信息,具体原理如下:1、获取当前仓库下的所有 tags```var reverseTags = context.gitSemverTags.slice(0).reverse() ... 实际上是在控制台执行:```git log --format=%B%n-hash-%n%H%n-gitTags-%n%d%n-committerDate-%n%ci%n-authorName-%n%an%n-authorEmail-%n%ae%n 换成你自己的版本号 --no-merges ```会得到当前...
我们也随之需要根据新的技术潮流不断地进行调整甚至做技术转型。以 Hadoop 三大组件来说,计算引擎 MapReduce 基本被 Spark 取代。在数据上云的时代,对象存储也取代了一部分 HDFS 文件系统。近几年,云原生又火了起来... 在这套协议存在的前提下,字节在内部其实做了非常多的定制化,以及各种各样的重写,付出了非常大的工程力量,让整体性能得到了非常大的提升。虽然用户可能用起来跟原来的接口差不多,但是实际上底下其实已经发生了翻天覆...
Node 等,同时又运行在非常复杂的环境中,比如容器、虚拟机、物理机等。这些微服务在整个抖音春晚活动的不同阶段,可能又需要使用不同的流量治理策略来保证稳定性。因此基础架构就需要为这些来自不同团队、用不同语... 图中蓝色矩形的 Proxy 节点是 Service Mesh 的数据面,它是一个单独的进程,和运行着业务逻辑的 Service 进程部署在同样的运行环境(同一个容器或同一台机器)中。由这个 Proxy 进程来代理流经 Service 进程的所有流量...
我们也随之需要根据新的技术潮流不断地调整甚至做技术转型。以 Hadoop 三大组件来说,计算引擎 MapReduce 基本被 Spark 取代。在数据上云的时代,对象存储也取代了一部分 HDFS 文件系统。近几年,云原生又火了起来,行... 在这套协议存在的前提下,字节在内部其实做了非常多的定制化,以及各种各样的重写,付出了非常大的工程力量,让整体性能得到了非常大的提升。虽然用户可能用起来跟原来的接口差不多,但是实际上底下已经发生了翻天覆地的...
在进行大量数据的读取时减少比较次数,从而提高性能。**02****多路归并算法介绍**多路归并算法主要用于外排序,主要按照排序-归并的策略进行。当需要处理的数据量非常大,内存无法全量装入时,会将这些数据先组织为多个有序的子文件,然后再对这些子文件进行归并。在 Paimon 中,每个 RecordReader 已经是有序的,因此我们只需要进行归并流程操作。下面会主要对堆排序和 LoserTree 算法进行介绍,并对...
因此接下来讨论我们将不会涉及 Federation/NameService 等概念。* **数据管理**:即 DataNode,负责存放用户的实际数据,前面提到 NameNode 一个功能是管理数据块的位置信息,在具体实现上,NameNode 不会持久化这些块... NameNode(DanceNN) 实际上是需要通过 ZooKeeper 去发现 BookKeeper 的 EndPoint 信息的,这里为了方便理解,没有把这部分通信关系画出来。> > > > 对比图(1) 和 图(2), 我们可以发现,字节跳动的 HDF...
在此之前,查询 Hudi 需要通过一些导入工具,把 Hudi 的数据加载到 Doris 的内表中进行计算。但这样会带来一个坏处,数据链路相对来说会更长。- 因此我们把 Doris 作为一个数据服务层,和下层的 Hudi 做数据打通... 实现数据的直接查询,避免数据反复导入导出。- 另外,通过打通 Hive Metastore,来直接访问 Hive Metastore 获取库表的元数据,而不是通过表映射来关联字段,从而大大提升了数据开发的效率。**基于这三方面的能力...
「读取-求值-输出」循环:输入一段代码,立刻得到相应的结果,并继续等待下一次输入。它通常使得探索性的开发和调试更加便捷。在 Notebook 环境,你可以交互式地在其中编写你的代码、运行代码、查看输出、可视化数据并... 同项目下的用户共享一个实例(即一个项目实际上在 JupyterHub 是一个用户)。这也与 DataLeap 的项目权限体系保持了一致。注意这里的「Notebook 实例」,在我们的配置下,是拉起一个运行 JupyterLab 的环境。另外,由于...