来自字节跳动的管梓越同学一篇关于Apache Hudi在字节跳动推荐系统中EB级数据量实践的分享. 接下来将分为场景需求.设计选型.功能支持.性能调优.未来展望五部分介绍Hudi在字节跳动推荐系统中的实践. 在推荐系统中,我们在两个场景下使用数据湖 我们使用BigTable作为整个系统近线处理的数据存储,这是一个公司自研的组件TBase,提供了BigTable的语义和搜索推荐广告场景下一些需求的抽象,并屏蔽底层存储的差异.为了更好的理解,这里可以把它直接看做一个HBase.在这过程中为了能够服务…

更多技术交流.求职机会.试用福利,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了,它强大的数据分析性能让人印象深刻.但在字节大量生产使用中,发现了ClickHouse依然存在了一定的限制.例如: 缺少完整的upsert和delete操作 多表关联查询能力弱 集群规模较大时可用性下降(对字节尤其如此) 没有资源隔离能力 因此,我们决定将ClickHouse能力进行全方位加强,打造一款更强大的数据分析平台.本篇将详细介绍我们是如…

背景 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高.​ 目前字节跳动中国区 M…

更多技术交流.求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,并进入官方交流群 DataLeap 是火山引擎数智平台 VeDI 旗下的大数据研发治理套件产品,帮助用户快速完成数据集成.开发.运维.治理.资产.安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本.挖掘数据价值.为企业决策提供数据支撑. 本篇文章主要围绕火山引擎 DataLeap 一站式数据治理实践展开分享,从数据治理思路.平台建设以及能力升级三个步骤出发,带你全面复制字节跳动数据治理经验. ▌机遇与挑战 数据治理存在落地困难的问题,体…

更多技术交流.求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 DataLeap 是火山引擎数智平台 VeDI 旗下的大数据研发治理套件产品,帮助用户快速完成数据集成.开发.运维.治理.资产.安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本.挖掘数据价值.为企业决策提供数据支撑. 数据血缘是帮助用户找数据.理解数据以及使数据发挥价值的基础能力.基于字节跳动内部沉淀的数据治理经验,火山引擎 DataLeap 具备完备的数据血缘能力,本文将从数据血缘应用背景.发展概况.架构演…

更多技术交流.求职机会.试用福利,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 ClickHouse 作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一,拥有着同类型 DBMS 难以企及的查询速度.作为该领域中的后起之秀,ClickHouse 已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮.但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂 query 场景下,ClickHouse 容易存在查询异常问题,影响业务正常推进. 字节跳动作为国内最大规模的 ClickHouse 使用者,在对 C…

作为数据目录产品,Data Catalog 通过汇总技术和业务元数据,解决大数据生产者组织梳理数据.数据消费者找数和理解数的业务场景,并服务于数据开发和数据治理的产品体系.本文介绍了字节跳动 Data Catalog 系统的构建和迭代过程,将分为上.下篇发布.上篇主要围绕 Data Catalog 调研思路及技术架构展开. 一.背景 1. 元数据与 Data Catalog 元数据,一般指描述数据的数据,对数据及信息资源的描述性信息.在当前大数据的上下文里,通常又可细分为技术元数据和业务元数据.…

基于字节跳动分布式治理的理念,数据平台数据治理团队自研了SLA保障平台,目前已在字节内部得到广泛使用,并支持了绝大部分数据团队的SLA治理需求,每天保障的SLA链路数量过千,解决了数据SLA难对齐.难保障.难管理的问题. 背景介绍 SLA(Service Level Agreement):服务级别协议,对互联网公司来说是网站服务可用性的保证.数据SLA,即数据可用性保证,一般以数据产出时间作为SLA. 在海量数据任务开发场景中,因业务多样化.数据量大.数据任务复杂等问题,导致数据任务链路依赖复杂…

背景 字节跳动 Data Catalog 产品早期,是基于 LinkedIn Wherehows 进行二次改造,产品早期只支持 Hive 一种数据源.后续为了支持业务发展,做了很多修修补补的工作,系统的可维护性和扩展性变得不可忍受.比如为了支持数据血缘能力,引入了字节内部的图数据库 veGraph,写入时,需要业务层处理 MySQL.ElasticSearch 和 veGraph 三种存储,模型也需要同时理解关系型和图两种.更多的背景可以参照之前的文章. 新版本保留了原有版本全量的产品能力,将存…

前言 我大概我是从去年12月份开始看书学习,到今年的6月份,一直学到看大家的面经基本上百分之90以上都会,我就在5月份开始投简历,边面试边补充基础知识等.也是有些辛苦.终于是在前不久拿到了字节跳动的offer,现在我也来写面经,希望能帮助到大家! 面经 Java基础 0.HashMap的源码,实现原理,JDK8中对HashMap做了怎样的优化. 拉链结构,数组+链表,原理是hash找数组,冲突后拉链表,1.8优化为会进化成红黑树提高效率,并且使用2^n来做容量值 引申点: equal & has…