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社区干货
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.04
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;Hudi,修复开源社区版本存在潜在数据丢失等问题。 - **新增** **EMR** **软件** **栈** **2.1.1:** Impala、Kudu、ClickHouse、Doris 等服务的核心组件接入告警管理;为 Oozie 系统用户赋予 HDFS 全路径、Hive ...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.04
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;Hudi,修复开源社区版本存在潜在数据丢失等问题。 - **新增** **EMR** **软件** **栈** **2.1.1:** Impala、Kudu、ClickHouse、Doris 等服务的核心组件接入告警管理;为 Oozie 系统用户赋予 HDFS 全路径、Hive 库...
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
zU4%3D)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,... 他造成了大量的空间浪费和读写放大。为了解决这个问题,我们设计了 ZonedStore。ZonedStore 把 SSD 切分成了多个相等大小的 Zones,其中只有一个 Zone 是可写的,新写入的数据会顺序的追加写在当前可写 Zone 中,这可...
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。... 他造成了大量的空间浪费和读写放大。为了解决这个问题,我们设计了 ZonedStore。ZonedStore 把 SSD 切分成了多个相等大小的 Zones,其中只有一个 Zone 是可写的,新写入的数据会顺序的追加写在当前可写 Zone 中,...
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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
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。... 他造成了大量的空间浪费和读写放大。为了解决这个问题,我们设计了 ZonedStore。ZonedStore 把 SSD 切分成了多个相等大小的 Zones,其中只有一个 Zone 是可写的,新写入的数据会顺序的追加写在当前可写 Zone 中,...
干货| 火山引擎DataLeap的Data Catalog系统公有云实践
Data Catalog在元数据存储上使用到了Hbase/MySQL/ES/Redis,然后在元数据采集和同步场景使用了Kafka,同时用到了日志服务来提高研发运维效率。 **Data Catalog公有云遇到...
干货 | 字节跳动构建Data Catalog数据目录系统的实践(下)
biz=MzkwMzMwOTQwMg==&mid=2247492653&idx=1&sn=2a74b3c1908049ad320a9b2b1b8e202e&chksm=c09a9518f7ed1c0e7cc8dcbaa7e23d29b2f90202dabae2358bbae860cc4b087104c60ca40cf9&scene=21#wechat_redirect) **下篇重... 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...
OLAP 在火山引擎 EMR 的最佳实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839681&x-signature=4uUwSjHwMUK2dU4c07yZodvDwmU%3D)从Kylin使用情况可以看出,存储资源放大比较严重,数据查询频率低,存储基本处于无用状态;Kylin预计算的资源使用量和延迟比较大;Kylin对接了包含计算、HBase及调度等多个系统,维护工作大。此外,Kylin还对接了BI系统,相关数据主要提供BI工具使用,相关架构的替换还需要考虑BI兼容性问题。相关架构升级后,SR与MySQL及BI工具的适配性好;性能好,无...
ELT in ByteHouse 实践与展望
存储空间的膨胀也会让弹性扩容变得不便利。## 复杂场景从OLAP场景扩展出去,随着数据量的增长和业务复杂度的提升,ClickHouse渐渐不能满足要求,体现在以下几点:- 业务变复杂后,单纯大宽表不能满足业务需求。... 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,需要进行回查操作,整...
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... 联邦又带来统一命名空间问题,因此,需要统一视图空间帮助业务构建统一接入。这里我们引入了 Name Node Proxy 组件实现统一视图和多租户管理等功能。为了解决这个问题,我们引入了 Name Node Proxy 组件实现统一视图和...
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... 通过扩展来获取更强的数据处理能力以及更大的数据存储空间,以保证业务应用可以平稳运行。,它是兼具NoSQL扩展性又不丧失传统关... 增加空间成本。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。这套历史框架给客户带来了许多困扰:1. Cube 定义成本高:增加一个 Cube 数据的成本较高,需要配置各种任务;1. 运维成本高:Kylin 依赖组件多,需要管理 Hive/Spark,H...
