有了这些机制以后,esProc SPL 就可以充分利用硬件资源,将单机性能发挥到极致,不仅原来很多单机性能问题可以得到有效解决,甚至很多原来使用集群的计算现在也可以用单机搞定(可能更快),达到单机全能的效果。
StreamPark 2.0.0 正式发布!这是 StreamPark 加入 Apache 孵化器以来发布的第一个版本,也是一个重大功能更新的版本。
就在一年前,我们发布了 Onehouse——一种开放的、完全托管的、云原生的lakehouse服务——以从根本上缩短最先进的数据湖的价值实现时间。
数据质量是基于大数据衍生的应用有效与否的重要的前提和保障之一。B站现在高速发展的业务需求以及未来能够依靠大数据孵化出更有深度和竞争力应用的愿景,都要求我们数据平台能够提供实时的、准确的、可以被各个业务方所信赖的数据。可以说,可信赖的数据,是大数据平台核心竞争力的体现。
本节我们讨论的是字节实时数仓场景的初探以及遇到的问题和解决方案。坦白地讲,在最初落地时大家对数据湖能支持线上生产的态度都是存疑的,我们开始的方案也就比较保守。我们首先挑选一些对比现有解决方案,数据湖具有凸显的优势的场景,针对其中的一些痛点问题尝试小规模的落地。
作为国内规模最大的 ClickHouse 用户,目前字节跳动内部的 ClickHouse 节点总数超过 1.8W 个。综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。
数据湖和数据仓库一直以来都有十分密切的联系但同时存在显著的差异。数据湖更注重原始信息的保留,将原始数据“原汁原味”地保存下来是数据湖的首要目标。
腾讯云数据湖计算 DLC(Data Lake Compute,DLC)提供了敏捷高效的数据湖分析与计算服务。该服务采用无服务器架构(Serverless)设计,用户无需关注底层架构或维护计算资源,使用标准 SQL 即可完成对象存储服务(COS)及其他云端数据设施的联合分析计算。
现代数据栈或数据栈是作为企业数据基础架构基础的云原生应用程序的集合。现代数据栈的概念已迅速普及,并已成为各种规模的组织从数据中提取价值的事实上的方式。与工业价值链一样,现代数据栈遵循摄取、转换、存储和产品化数据的逻辑。