数据网格(Data Mesh)是近来受到广泛重视的一种新型架构范式。每家数据和平台提供商都说明了怎样使用自己的平台来构建最好的数据网格。数据网格的故事包括像亚马逊云科技这样的云计算提供商,像 Databricks 和 Snowflake 这样的数据分析提供商,以及像 Confluent 这样的事件流解决方案。本文详细讨论了这一原理,并探索了为何没有一种技术最适合构建数据网格。本文列举的例子表明,为何像 Apache Kafka 这样的开放和可扩展的分布式实时平台一般都是数据网格基础设施的核心,而其他数据平台则是为了解决业务问题而提供支持。
导语 | ClickHouse 在近几年是大数据分析引擎界的一匹黑马,从默默无闻到一路起飞,在 DB engine Rank 上进入前50名,成为全球数据引擎界耀眼的一颗明星。在全球范围内,ClickHouse 单表查询比其他引擎要快数倍以上,在过去的4年以来未曾有对手。ClickHouse 为什么会这么快?在实际使用当中如何应用这样一个引擎?还有哪些让人振奋和欣喜的feature将会发布?本文由易观CTO、腾讯云TVP 郭炜在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海
数据用户长期以来一直寻求直接在 Kafka 中查询数据的途径,而我们正接近于通过 SQL 找到这种缺失的魔力。
前两天在刷朋友圈,看到一个视频号链接,说有个云数仓,比ClickHouse 还快3倍。我就点进去看了,原来是 SelectDB 公司的“为数而生,因云而新” SelectDB 产品发布会。这个发布会上 SelectDB 发布了云数仓产品 SelectDB Cloud。
ETL(Extract-Transform-Load)技术是数据集成领域的核心组成部分,广泛应用于数据仓库、大数据处理以及现代数据分析体系中。它涉及将数据从不同的源头抽取出来,经过必要的转换处理,最后加载到目标系统(如数据仓库、数据湖或其他分析平台)的过程。以下是ETL技术栈的主要组成部分和相关技术介绍:
Eureka(Netflix),Consul,Nacos,Etcd,Zookeeper
Kafka Connect 是一个工具,它可以帮助我们将数据从一个地方传输到另一个地方。比如说,你有一个网站,你想要将用户的数据传输到另一个地方进行分析,那么你可以使用 Kafka Connect 来完成这个任务。
DataHub 是第三代元数据平台,支持为现代数据堆栈构建的数据发现、协作、治理和端到端可观察性。DataHub 采用模型优先的理念,重点是解锁不同工具和系统之间的互操作性。
尽管商业智能分析有用,但它们无法以效益化的方式满足面向数据应用的实时性、延迟性和并发性的需求。
Apache Kafka 是一个分布式消息发布订阅系统。它最初由 LinkedIn 公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统,之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka 系统快速、可扩展并且可持久化。它的分区、可复制和可容错等特性都是非常出色的。
上一篇介绍了什么是 modern data stack,这一篇继续来梳理下,在modern data stack 下面常见的产品都有哪些。
Kafka Connect 是一种用于在 Apache Kafka 和其他系统之间可扩展且可靠地流式传输数据的工具。 它使快速定义将大量数据移入和移出 Kafka 的连接器变得简单。 Kafka Connect 可以摄取整个数据库或从所有应用程序服务器收集指标到 Kafka 主题中,使数据可用于低延迟的流处理。 导出作业可以将数据从 Kafka 主题传送到二级存储和查询系统或批处理系统进行离线分析。
企业面临着前所未有的集成挑战。信息技术的发展要求更多的技术集成,应用程序部署在边缘、混合和多云架构中,传统的中间件,如 MQ、ETL、ESB,都不能很好地扩展,仅能批量处理数据而无法实现实时处理。
2021年,我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念(尽管仍处于早期阶段)与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式,它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈,使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此,基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。 当我们已经进入2022年,我们可以
拥有工业物联网(IIoT)系统的制造商可以以此参考架构为模型,推动创新、适应性和持续改进。
这篇博文是由 Notion 数据平台团队的软件工程师 Thomas Chow 和 Nathan Louie 于 2023 年 12 月 13 日发表的题为 Notion's Journey Through Different Stages of Data Scale 的 Hudi 现场活动的简短摘要。下面的视频剪辑给出了Notion 演讲的简短摘要,还可以查看演讲幻灯片[1]或查看完整演讲[2]。
前几天写过一篇《一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了》,里边简单的介绍了九种分布式ID生成方式,但是对于像美团(Leaf)、滴滴(Tinyid)、百度(uid-generator)都是一笔带过。而通过读者留言发现,大家普遍对他们哥三更感兴趣,所以后边会结合实战,详细的对三种分布式ID生成器学习,今天先啃下美团(Leaf)。
Leaf是美团推出的一个分布式ID生成服务,名字取自德国哲学家、数学家莱布尼茨一句话:“There are no two identical leaves in the world.”(“世界上没有两片相同的树叶”),取个名字都这么有寓意,美团程序员牛掰啊!
作者 | 郑思宇 在愈发复杂的大数据场景下,数据仓库与数据湖各自的弊端开始显现,湖仓一体架构走向舞台中央。此前,InfoQ 也曾在 《湖仓一体会成为企业的必选项吗?》 一文中提到,对于高速增长的企业来说,选择湖仓一体架构来替代传统的独立仓和独立湖,将成为不可逆转的趋势。 虽然业界对于湖仓一体的价值是高度认同的,但作为一种新兴的架构,大多数公司对于湖仓一体仍处在初期的探索阶段,有些企业甚至对于要选择怎样的湖仓一体架构仍旧是云里雾里。本文,我们希望从技术选型的角度出发,让你重新理解湖仓一体的本质与要求,扫除技
在石墨文档的部分业务中,例如文档分享、评论、幻灯片演示和文档表格跟随等场景,涉及到多客户端数据同步和服务端批量数据推送的需求,一般的 HTTP 协议无法满足服务端主动 Push 数据的场景,因此选择采用 WebSocket 方案进行业务开发。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
通过《基于TimeLine模型的消息同步机制》一文,我们了解到Timeline模型有非常多的优点,也是钉钉采用的消息同步机制。实际工作中,我们也将该模型应用在了C端用户的消息场景中。实施过程中也遇到了一些问题,积累了一些经验。本文将介绍极端情况丢失消息的问题及解决办法。
数据治理意义重大,传统的数据治理采用文档的形式进行管理,已经无法满足大数据下的数据治理需要。而适合于Hadoop大数据生态体系的数据治理就非常的重要了。
十年的轮回,正如大数据的发展一般,它既是一个轮回的结束,也是崭新的起点。大数据在过去的二十年中蓬勃发展,从无到有,崛起为最具爆炸性的技术领域之一,逐渐演变成为每个企业不可或缺的基础设施。然而,在这个时刻,我们不禁要问:当前的大数据架构是否已经趋于完美?2023 年,伴随着人工智能的跃变式爆发,数据平台将如何演进,以适应未来的数据使用场景?
对于单体系统来说,主键ID可能会常用主键自动的方式进行设置,这种ID生成方法在单体项目是可行的,但是对于分布式系统,分库分表之后,就不适应了,比如订单表数据量太大了,分成了多个库,如果还采用数据库主键自增的方式,就会出现在不同库id一致的情况,虽然是不符合业务的
0.7.0版本中支持了对Hudi表数据进行Clustering(对数据按照数据特征进行聚簇,以便优化文件大小和数据布局),Clustering提供了更灵活地方式增加文件大小,有了Clustering特性,便可更快速地摄取数据,然后聚簇为更大的文件,实验数据表明查询性能可以提升3~4倍,文件数可以减少10~20倍;另外Clustering对于查询侧优化也很明显,在查询时通常会基于字段进行Clustering,通过完全跳过一些文件来极大提升查询性能,这与云数仓Snowflake提供的Clustering功能非常类似,我们非常高兴地宣称这个特性在0.7.0版本中完全开源免费。
本文由石墨文档技术杜旻翔分享,原题“石墨文档 Websocket 百万长连接技术实践”,有修订。
很多场景需要使用全局唯一ID,用来标识唯一一条消息,唯一一笔交易,唯一一个用户,唯一一张图片等等。 传统数据库表的自增主键是很简单的一种实现方式,前提是你没有分库,也没有分表,如果你分表了,id就会重复,失去唯一性:
2021年,我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念(尽管仍处于早期阶段)与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式,它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈,使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此,基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。
这几年数据治理爆火,但迟迟没有一个优秀的开源数据治理平台的出现。很多公司选择元数据管理平台作为基础,再构建数据质量,数据血缘等工具。
Jerry 是一家位于北美的科技公司,利用人工智能和机器学习技术,简化汽车保险和贷款的比价和购买流程。在美国,Jerry 的应用在其所属领域排名第一。
本文介绍了分布式ID的几种实现方式,及其优缺点。最后深入聊聊美团开源的Leaf组件,展示了它的实现亮点。
ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着公司的业务发展,数据量将越来越大,需要对数据进行分表,而分表后,每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增,很有可能出现ID冲突。这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID,生成出来的ID也可以叫做分布式ID,或全局ID。下面来分析各个生成分布式ID的机制。
在入口文件中,首先启用了一些库的宏(Macro),并声明了 Actix-Web 框架的 main 函数;
数据量上来后,单库单表承受不住的时候,我们就需要引入分库分表。 但是分库分表后,主键id就不能依赖于MySQL,需要从外部去获取id。
如果数据库是跨机房部署,分布式ID是必须的,不然后续做数据分析和统计、跨机房路由会踩大坑。
20世纪90年代,使用MPP架构的Netezza和Teradata的数据库设备对Oracle,IBM和Microsoft在anlytics数据库市场的主导地位提出了挑战,并且随着“大数据”的出现以及带有分布式处理的Hadoop的严峻考验。
毋庸置疑,Hudi 是一个非常成功和有影响力的开源项目,它已经为许多公司提供了 7+ 年,在云上管理多个 EB。但考虑到我们所处的位置以及市场上人为的双头垄断叙事,很高兴看到一些数据来获得观点。
Snowflake(雪花) 是一项服务,用于为 Twitter 内的对象(推文,直接消息,用户,集合,列表等)生成唯一的 ID。这些 IDs 是唯一的 64 位无符号整数,它们基于时间,而不是顺序的。完整的 ID 由时间戳,工作机器编号和序列号组成。当在 API 中使用 JSON 数据格式时,请务必始终使用 id_str 字段而不是 id,这一点很重要。这是由于处理JSON 的 Javascript 和其他语言计算大整数的方式造成的。如果你遇到 id 和 id_str 似乎不匹配的情况,这是因为你的环境已经解析了 id 整数,并在处理的过程中仔细分析了这个数字。
提取,转换和加载(ETL)工具使组织能够跨不同的数据系统使其数据可访问,有意义且可用。通常,公司在了解尝试编码和构建内部解决方案的成本和复杂性时,首先意识到对ETL工具的需求。
美团的 Leaf 也是一个分布式 ID 生成框架。它非常全面,即支持号段模式,也支持 Snowflake 模式。
在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求;特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢?
数据仓库、数据湖和数据流的概念和架构数据库可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。
Apache Hudi是一个开源数据湖管理平台,用于简化增量数据处理和数据管道开发,该平台可以有效地管理业务需求,例如数据生命周期,并提高数据质量。Hudi的一些常见用例是记录级的插入、更新和删除、简化文件管理和近乎实时的数据访问以及简化的CDC数据管道开发。
该数据仓库用例与规模有关。用户是中国联通,全球最大的电信服务提供商之一。使用 Apache Doris 在数十台机器上部署多个 PB 级集群,以支持 30 多个业务线每日添加的 150 亿条日志。如此庞大的日志分析系统是网络安全管理的一部分。出于实时监控、威胁追踪和警报的需求,用户需要一个能够自动收集、存储、分析和可视化日志和事件记录的日志分析系统。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云