## 背景新项目涉及大数据方面。之前接触微服务较多,趁公司没反应过来,赶紧查漏补缺。Kafka 是其中之一。Apache Kafka 是一个开源的分布式事件流平台,可跨多台计算机读取、写入、存储和处理事件,并有发布和订阅事... pull 更支持批处理,吞吐量高且有效利用了缓冲区。但 pull 也存在缺陷:如果 broker 中没有数据,consumer 可能会 busy-waiting 直到数据到来 (busy-waiting 会一直循环检测是否有数据,占用线程和 CPU)。为了避免...
在面对众多的消息队列时,我们往往会陷入选择的困境:“消息队列那么多,该怎么选啊?Kafka 和 RabbitMQ 比较好用,用哪个更好呢?”想必大家也曾有过类似的疑问。对此本文将在接下来的内容中以 Kafka 和 RabbitMQ 为例分... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715530830&x-signature=cOxAp2twbnbShP3nPTQZgN2L1Vg%3D)上图通过举例账户和红包的消息队列说明,通过解耦不同服务,可以使整个系统更加灵活和可扩展。 **削峰**最...
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... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715358031&x-signature=XA88Yo4mgsI63Z%2FhW7YCcKenYXU%3D)- **操作界面优化** - ByteHouse 数据库实现了 SQL 的底层能力进行数据重分布,实现了开销更低、适应性更强的重...
支持各种消息模式(例如发布/订阅、工作队列等),有丰富的客户端库和广泛的语言支持。1. Apache Kafka:Kafka是一个高吞吐量、可持久化、分布式的发布/订阅消息队列系统。它将消息持久化到磁盘,保证数据的持久性,并支持高度可扩展的分布式架构。Kafka适用于大规模数据流处理和实时数据管道。1. ActiveMQ:ActiveMQ是一个开源的、多种语言和协议支持的消息中间件。它支持JMS(Java消息服务)规范,并且提供了丰富的特性,例如事务、集...
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... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715358031&x-signature=XA88Yo4mgsI63Z%2FhW7YCcKenYXU%3D)- **操作界面优化** - ByteHouse 数据库实现了 SQL 的底层能力进行数据重分布,实现了开销更低、适应性更强的重...
环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux (Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_302 应用程序版本 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 OpenSearch集... 就可以用 StarRocks 来支持多种数据分析场景的极速分析。 StarRocks 能很好地支持实时数据分析,并能实现对实时更新数据的高效查询。StarRocks 还支持现代化物化视图,进一步加速查询。 在OLAP 多维分析、实时数据...
支持各种消息模式(例如发布/订阅、工作队列等),有丰富的客户端库和广泛的语言支持。1. Apache Kafka:Kafka是一个高吞吐量、可持久化、分布式的发布/订阅消息队列系统。它将消息持久化到磁盘,保证数据的持久性,并支持高度可扩展的分布式架构。Kafka适用于大规模数据流处理和实时数据管道。1. ActiveMQ:ActiveMQ是一个开源的、多种语言和协议支持的消息中间件。它支持JMS(Java消息服务)规范,并且提供了丰富的特性,例如事务、集...
xA%3D)![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ae03db47d92a4b169eba1c36766f9256~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715530866&x-signature=KohPMhwaC2FoQTBLMmSdOcROGzc%3D)内部业务的实时导入需求 ByteHouse 实时导入技术的演进动机,起初于字节跳动内部业务的需求。在字节内部,ByteHouse 主要还是以 Kafka 为实时导入的主...
火山引擎ByteHouse技术专家以Kafka和物化MySQL两种实时导入技术为例,介绍了ByteHouse的整体架构演进以及基于不同架构的实时导入技术实现。# 架构整体的演进过程## 分布式架构概述ByteHouse是基于社区ClickHo... 由于无中心化节点以及事务的缺失,一致性问题是目前社区最为人吐槽的缺陷。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8a9796f5acc8401abf48bbe375d9aa25~tplv-tlddhu82...
ByteHouse 主要还是以 Kafka 为实时导入的主要数据源(*本文都以 Kafka 导入为例展开描述,下文不再赘述*)。对于大部分内部用户而言,其数据体量偏大;所以用户更看重数据导入的性能、服务的稳定性以及导入能力的可扩展... 很好地支持唯一键等场景。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/dea4da15f5834ae38d466d0c84bc93bf~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715...
我们使用 DataX 把 Kafka 的数据集成到 Hive 数仓,再生成 BI 报表。BI 报表使用了 Superset 组件来进行结果展示;在 **实时场景** 中,一条线使用 GoSink 进行数据集成,把 GoSink 的数据集成到 ClickHouse,另外一... 以及对分布式事务的支持。**使用 ClickHouse 遇到的问题****问题一:读写一体容易抢占资源,无法保证读/写稳定**业务高峰期时,数据写入将大量挤占 IO 和 CPU 资源,导致查询受到影响(查询时间变长)。数据查...
(https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/3bc43109454d4164bcca964eca92e0e9~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)# 数据一致性原理预备知识在探讨业务中台数据一致性方案之前,我们先来一起回顾下数据库事务... 我们可以将分布式事务分为刚性事务以及柔性事务。## 1、刚性事务所谓的刚性事务就是追求数据的强一致性,必须满足数据库事务的 ACID 特性。典型的刚性事务解决方案就是 XA 模型。它通过引入一个事务协调者的角色...
Kafka 或消息队列 Kafka 版时,创建订阅任务后,请勿修改分区 Partition 的数量。 仅支持 SASL 认证且认证机制为 PLAIN,此处应指定为 PLAIN 机制的用户名。关于如何创建 PLAIN 机制的 SASL 用户,请参见创建 SASL 用户。 在消息订阅到 RocketMQ 时,具有以下限制条件:成功创建订阅任务后,不支持修改 RocketMQ 队列的接收策略。 如果消费端为消息队列 RocketMQ 版时,创建订阅任务后,请勿修改分区队列的数量。 RocketMQ 不支持事务消...