在对业界的分布式KV数据库进行一系列调研后，我们选择使用Apache Cassandra作为元数据系统存储底座。多种数据分区策略，支持ByteOrderedPartitioner，与rocksdb排序规则相同；支持多表多行batch操作的原子性；无中心节点架构，可调节的一致性模型，规模可水平扩展；支持多数据中心部署，可保证元数据的异地容灾；方便与计算引擎...
为了解决这些挑战,华为云Stack推出了FusionInsight智能数据湖,以帮助企业建立完整的大数据云服务产品组合,提升数据处理能力和业务效率。 FusionInsight智能数据湖采用了领先的Lakehouse架构,将数据湖和数据仓库的优势融合在一起,提供了高效、规范、灵活、简洁的架构和低资源占用。这种架构降低了传统湖仓割裂导致的系统间复杂度...
众所周知,TP数据库对事务的要求极高,而DDL过程中涉及的数据变更、表结构变更和文件操作这三者之间需要在任何一个时间点都要满足Consistency的要求。而在基于共享存储的PolarDB MySQL中,这一问题变得更加复杂:不仅在所有阶段(正常数据同步、数据库Recovery、按时间点还原等等)需要满足多节点在数据变更、表结构变更和文件操...
最终,数据飞轮的概念在出行行业的实践中体现为一个持续自我优化的过程。数据仓库提供了存储和分析的基础,数据中台实现了数据的整合和服务的标准化,而数据飞轮则通过技术的不断迭代和业务的深度结合,推动业务连续增长。 在总结上述出行行业的数据技术应用时,可以发现,技术的快速发展和正确应用直接影响着业务的效率和成本。
网络虚拟化技术解析数据中心网络架构演进与优化网络虚拟化技术解析数据中心网络虚拟化技术1.数据中心网络虚拟化定义:在数据中心网络中实现网络资源的抽象、隔离和动态分配,使得网络资源能够被多个租户或应用程序共享,从而实现数据中心网络资源的优化利用。2.数据中心网络虚拟化的优势:-提高网络资源的利用率,降低网络建设成本...
大规模分布式系统设计:万亿级数据处理平台的架构演进与性能优化实录 一、背景和挑战 万亿级数据处理平台的定义 在当今信息爆炸的时代,像腾讯、阿里巴巴、百度、字节跳动等大型互联网公司面临的数据规模已经达到了万亿级别,这种庞大的数据规模对系统的设计和性能提出了前所未有的挑战。
团队负责基于 Hudi 的 EB 级数据湖解决方案,在字节内部的实时数仓、离线数仓和推荐系统等多个场景落地,还负责火山引擎产品LakeHouse Analytics Service 的相关技术。目前聚焦于湖仓一体和批流一体的架构演进,在大数据计算、存储、数仓优化等领域有丰富的经验。
本文主要内容是360大数据中心数据处理平台Titan的架构演进,以及一些具体的实践过程。 背景介绍 在当今的大数据时代,大数据计算引擎已经从原先最早的Hadoop生态系统演变到了第三代甚至是第四代计算引擎,比如Spark以及Flink等;存储引擎也是呈现多样化的发展,如支持MPP的关系型存储、分布式存储、时序数据库等。大数据生态的多...
分布式数据库写入性能优化研究:从B+树到LSM树的存储引擎演进分析 一、B+树存储引擎 树结构简介 树是一种平衡的多路查找树,常用于数据库和文件系统的索引结构。它的特点是所有数据都存储在叶子节点,并且叶子节点使用指针连接,使得范围查询非常高效,适合查找大量有序数据。
在云原生数据库PolarDB中，DDL操作往往因其对系统性能的影响而备受关注。本文深入探讨了PolarDB在全链路MDL锁治理方面所积累的经验与进展，致力于优化用户的使用体验，以“DDL无锁”为目标，为用户打造最佳的云原生数据库。首先，我们探讨了MDL锁在DDL操作中的关键作用。MDL锁用于确保在修改元数据、文件操作...