字节数据分析发展过程中所遭遇的挑战

三个核心议题：

1. 海量数据分析性能：会议指出Spark分析性能不足成为了一个显著问题，尤其是在需要毫秒级响应的业务场景中。
2. 实时导入与查询能力：目前Kylin只能以T+1的形式提供分析服务，无法实时查询新入库数据，且数据导入速度的高要求也加剧了这一挑战。
3. 新业务开发的便捷性：宽表开发需要一定时间，限制了业务的快速调整和维度增加。

旨在找到解决方案以支持更多业务发展，并满足高效数据分析的需求。


字节跳动在数据分析发展过程中遇到的挑战
面临的主要挑战是数据量的急剧增长，这导致集群的弹性和可用性成为了一个重要问题。具体来说，存算一体的架构难以跟随业务的快速伸缩和扩容，硬件成本高昂，计算和存储资源存在冗余现象。此外，运维压力也显著增加，包括Zookeeper的承压、磁盘损坏以及大查询的处理等问题。

在字节内部，拥有庞大的节点总数（18,000个），最大集群规模达到2,400个，数据量高达700PB，每日查询量更是达到了惊人的1.2亿次。这些数字凸显了在数据分析领域所面临的巨大挑战。

为了应对这些挑战，字节需要深入探讨并寻找有效的解决方案，以确保数据分析的准确性和效率，同时降低运维成本和风险。
云时代数据仓库的关键要求，涵盖了资源高效利用、数据安全、读写性能以及集群架构等方面

• 强调了资源高效利用的重要性，指出只有高效利用资源，才能实现成本和查询体验的最优平衡。例如，10核计算10秒与100核计算1秒的资源成本相同，但用户体验存在显著差异。此外，还提到了集群资源应能快速响应业务变更，以及存储和计算解耦，甚至对存储进行冷热分层，以进一步提高资源利用效率。
• 其次，会议还强调了资源隔离和多租户的重要性，以避免业务间资源抢占，确保数据安全。数据安全是数据仓库不可或缺的一部分，必须得到充分的重视和保障。
• 还讨论了读写数据库性能的影响，指出应尽可能降低读写操作对系统性能的影响，确保数据仓库的稳定性和高效性。

深入探讨了云时代数据仓库的关键要求，旨在通过优化资源使用效率、确保数据安全和隔离、提高读写性能等方面，为数据仓库的建设和运营提供有力支持。
ByConity如何解决一系列技术难题。

首先，服务层（Cloud Service）包含了元数据管理（FoundationDB）、服务器服务以及资源管理器等核心组件，这些组件共同构成了ByConity系统的服务框架。

在计算组（Virtual Warehouse, VW）部分，ByConity利用TSO来确保数据的一致性和准确性，同时通过Daemon Manager进行任务的调度和管理。

存储层（Cloud Storage）方面，ByConity通过Worker节点执行数据的读写操作，并利用Local Disk Cache来提升数据访问的效率。此外，每个表都可以设定默认的Read VW和Write VW，以满足不同的数据处理需求。

特别是，ByConity的虚拟仓库部分包含了负责数据读取和写入的Read Worker和Write Worker，这些Worker节点通过数据缓存和数据缓冲区来优化数据处理的性能。

最后，ByConity还支持包括HDFS和S3在内的多种云存储选项，为用户提供了灵活的存储方案选择。整个会议通过技术架构图详细展示了ByConity的各个组成部分及其协同工作方式，帮助与会者更好地理解了ByConity如何解决技术难题并提升系统的可靠性和性能。

MetaApp通过ByConity实现了资源的灵活配置，主要策略包括结合私有云和公有云的使用，以及在需要时快速将vw_default和vw_write的资源扩展到线上，同时在业务低峰期进行资源缩容。这种配置方式显著降低了资源成本，按包年包月购买资源计算，ByConity相比传统方式至少降低了50%的成本，而按需启停的策略则能进一步降低约25%的成本。

图表详细展示了全量数据下ByConity与Clickhouse的资源占比情况。从数据中可以看出，ByConity在CPU和内存的使用效率上均优于Clickhouse，CPU使用率ByConity为0.48，而Clickhouse为0.68；内存使用率ByConity为0.64，Clickhouse则高达1.10。此外，系统还采用了Kafka作为消息队列，以减少数据库查询次数，并通过将计算任务拆分成多个小任务来提高处理速度，进一步提升了整体性能。
ByConity开源、协同的云原生数据仓库在2023年5月至2024年6月期间取得了显著成果。在此期间，我们迎来了2057位Star用户，并收到了503个Issue（问题报告），同时我们的贡献者团队也积极投入，贡献了30+的Pull Requests（PR）。此外，我们成功发布了1202次更新，并发表了72篇相关文章。这些成果不仅体现了我们团队的辛勤工作和卓越能力，也进一步巩固了ByConity在云原生数据仓库领域的领先地位。同时，我们的影响力也在不断扩大，获得了20+的积极反馈和认可。

ByConity 1.0版本在数据库管理系统（DBMS）领域

内容涵盖了ELT数据流处理、湖仓存储、全文检索优化以及MySQL生态的兼容性等多个方面，展示了该版本的功能与优势，旨在满足用户在数据处理、存储、检索及生态兼容性的需求。

展示了ByConity 1.0版本在数据库管理系统（DBMS）领域的全面前瞻内容，涵盖了ELT数据流处理、湖仓存储、全文检索优化以及MySQL生态的兼容性等多个方面。

在ELT部分，ByConity 1.0提供了异步执行、队列管理、Staged执行、Segment Splitter等高级功能，确保数据流的高效处理。同时，通过Exchange和BSP模式，系统能够灵活应对各种数据处理需求，并通过基于磁盘的Exchange和Adaptive Query Execution技术，实现查询性能的优化。

湖仓部分则强调了外表支持，包括Hive、Hudi等工具的集成，以及Multi Catalog和Hive Metastore的支持，为数据存储提供了丰富的选择。此外，系统还支持Parquet、ORC等数据格式，并通过物化视图、多表物化视图等技术，进一步提升了数据访问的效率和灵活性。Catalog缓存和元数据实时同步功能，则确保了数据的一致性和可靠性。

在全文检索方面，ByConity 1.0提供了分词支持、词组匹配、相似度检索等高级功能，支持Token分词、Ngram分词和中文分词等多种分词方式，使得文本搜索更加精准高效。同时，系统还通过Like性能提升、查询耗时降低等技术，进一步提升了全文检索的性能。

在MySQL生态方面，ByConity 1.0提供了全面的兼容性支持，包括语法、函数和数据类型等方面的支持。此外，系统还支持多种IDE工具，如DBeaver、Navicat等，以及BI工具的支持，使得用户能够更加方便地使用和管理数据库。

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