本文来自火山引擎公众号,原文发布于2021-09-06. 近日,字节跳动旗下的企业级技术服务平台火山引擎正式对外发布「ByteHouse」,作为 ClickHouse 企业版,解决开源技术上手难 & 试错成本高的痛点,同时提供商业产品和技术支持服务. 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 万 5 千个,管理总数据量超过 600PB,最大的集群规模在 2400 余个节点.综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 Clic…

在项目中使用HttpClient可能是很普遍,尤其在当下微服务大火形势下,如果服务之间是http调用就少不了跟http客户端找交道.由于项目用户规模不同以及应用场景不同,很多时候可能不需要特别处理也.然而在一些高并发场景下必须要做一些优化. 项目是快递公司的快件轨迹查询项目,目前平均每小时调用量千万级别.轨迹查询以Oracle为主要数据源,Mongodb为备用,当Oracle不可用时,数据源切换到Mongodb.今年菜鸟团队加入后,主要数据迁移到了阿里云上,以Hbase为主要存储.其中Hbase…

前言 前段时间报表数据库上有条insert sql语句,插入的大量数据,执行非常慢,需要对其进行分析优化. 分析步骤是在:ARCHIVE与NOARCHIVE模式下进行. 测试场景: 分别对表的常规插入,表在append插入,表在append + parallel插入进行性能测试,得出结果. 环境准备 数据库版本 基础表 nologging表 logging表 Oracle 11g T1 T2 T3 #创建T1,T2,T3表 create table t1 as select * from dba…

    疫情两年有余,全国抗疫攻防战步履不停.在"动态清零"总方针的指导下,国内疫情防控工作渐趋规范化.常态化.健康码.行程卡.疫情地图.电子哨兵.核酸码.场所码--各类精准防疫手段层出不穷,数字化防控管理成为我们同疫情较量的一大锐利武器,防疫战同时也是一场"数据战".   如何发挥自身在疫情防控工作中的主导作用,充分利用数据技术,凝聚涉疫数据的力量,牢筑"数据屏障",也是各级政府部门在防疫工作推进过程中不断探索的问题.   在防疫数字化的过程中…

一.风险洞察平台介绍 以Clickhouse+Flink实时计算+智能算法为核心架构搭建的风险洞察平台, 建立了全面的.多层次的.立体的风险业务监控体系,已支撑欺诈风险.信用风险.企业风险.小微风险.洗钱风险.贷后催收等十余个风控核心场景的实时风险监测与风险预警,异常检测算法及时发现指标异常波动,基于根因策略快速做到风险归因分析并生成风险报告,接入MQ主题500+.数据模型6000+.实时预警4000+. 风险监控看板1000+. 异常检测模型10000+, 大促时期分钟级消息处理量达3400w…

承接之前的博:亿级流量场景下,大型缓存架构设计实现 续写本博客: ****************** start: 接下来,我们是要讲解商品详情页缓存架构,缓存预热和解决方案,缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案: 缓存--->热: 预热:热数据 解决方案中和架构设计中,会引入大数据的实时计算技术---> storm: 为什么引入这storm,必须是storm吗,我们后面面去讲解那个解决方案的时候再说: 为什么引入storm: 因为一些热点数据相关的一些实时处理方案,比如快速预热,…

摘要:如何基于 Flink 搭建大规模准实时数据分析平台?在 Flink Forward Asia 2019 上,来自 Lyft 公司实时数据平台的徐赢博士和计算数据平台的高立博士分享了 Lyft 基于 Apache Flink 的大规模准实时数据分析平台. 查看FFA大会视频. 本次分享主要分为四个方面: Lyft 的流数据与场景 准实时数据分析平台和架构 平台性能及容错深入分析 总结与未来展望 重要:文末「阅读原文」可查看 Flink Forward Asia 大会视频. 一.Lyft 的流…

在新网银行,每天都有大量的任务实例产生,其中实时任务占据多数.为了更好地处理任务实例,新网银行在综合考虑之后,选择使用 Apache DolphinScheduler 来完成这项挑战.如今,新网银行多个项目已经完成了实时与准实时的跑批,指标管理系统的离线跑批,应用于离线数据开发和任务调度.准实时数据开发和任务调度,以及其他非 ETL 用户定义数据跑批三类场景中. 为了更好地适应业务需求,新网银行是如何基于Apache DolphinScheduler 做改造的呢?在 Apache Dolphin…

一 目录 一 目录 二 为什么要迁移 三 MySQL 迁移方案概览 四 MySQL 迁移实战 4.1 场景一 一主一从结构迁移从库 4.2 场景二 一主一从结构迁移指定库 4.3 场景三 一主一从结构双边迁移指定库 4.4 场景四 一主一从结构完整迁移主从 4.5 场景五 双主结构跨机房迁移 4.6 场景六 多实例跨机房迁移 五 注意事项 六 技巧 七 总结 二 为什么要迁移 MySQL 迁移是 DBA 日常维护中的一个工作.迁移,究其本义,无非是把实际存在的物体挪走,保证该物体的完整性以及延续…

*****************开篇介绍**************** ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 三个重要的标准: ---大型缓存架构中需要首先说一下: 海量数据:支持海量数据缓存,支持大规模数据: 高并发:在亿级QPS的场景下,可以做到满足业务需求: 高可用:表示redis可以做…