= size) { throw new IndexOutOfBoundsException("超出链表节点范围"); } ListNode node = null; if (index == 0) { node = head; head = head.next... 循环队列:可以理解为一个循环链表,但是一般需要标识出头尾节点,防止死循环,尾节点的`next`指向头结点。队列一般可以用来保存需要顺序的数据,或者保存任务,在树的层次遍历中可以使用队列解决,一般广度优先搜索...
## 项目背景ClickHouse的执行模式与Druid、ES等大数据引擎类似,其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段,Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收... 一方面可以引入压缩来降低传输数据量,另一方面可以引入 RDMA 来减少一定的开销。经过测试,在一些数据传输量大的场景,有不小的收益。**利用Runtime Filter的优化在不少数据库也有使用。** Join的算子通常是OLAP引...
但若所有节点参与运算,水平扩展到一定程度硬件必然很难hold,很容易出现短板,并且容量也有明显天花板,可结合批处理与MPP架构; **4、** 大数据给传统的关系型数据库-DBMS带来巨大挑战,在海量数据场景下,数据实时分析-时延低、并发数高、支持SQL或类SQL,变得尤为重要! ## 现状Oracle,ElasticSearch,MySQL集群架构 目前,Oracle中多个业务库,数据集极其庞大,MySQL中多个业务库,单表数据量超过千万级别...... ![i...
### 前言在近期的工作中,我们发现 k8s 集群中有些节点资源使用率很高,有些节点资源使用率很低,我们尝试重新部署应用和驱逐 Pod,发现并不能有效解决负载不均衡问题。在学习了 Kubernetes 调度原理之后,重新调整了 ... 当可压缩资源不足时,Pod 只会“饥饿”,但不会退出。而像内存这样的资源,则被称作“不可压缩资源(incompressible resources)。当不可压缩资源不足时,Pod 就会因为 OOM(Out-Of-Memory)被内核杀掉。Pod 可以由多个 ...
2024-03-08 全部 修改存储空间大小 修改容量型存储大小 支持开启公网时增减 RS 节点数量 开启公网后,支持增加和减少 Region Server 节点个数。 2024-03-08 全部 增减节点数量 调整存储空间取值范围 存储空间最... 2024-02-06 全部 监控指标说明 字典压缩功能优化 字典压缩是 HBase 深度优化的压缩算法,在 ZSTD 压缩算法的基础上进行了字典采样的优化,能够进一步压缩存储空间,数据压缩比可高达 10:1 以上,能够有效降低存储成本...
增加每一级元素相对于父节点的 index; 极大的缩短了 reactnavigation 页面元素的路径长度; 对抗 js 压缩,常用的点击组件名字在 js 压缩后不再是乱码; 修复已知问题; 2022年11月18日 web: V5.1.4新增了埋点调试工具; 客户端打通支持了AB API的调用 新增了disable_ab_rest参数,用于禁止切换uuid时的AB重置 2022年10月18日 web: V5.1.3新增hash路由监听; 支持AB多链接实验回退; 支持AB跨域名存储数据; 客户端打通参数由Native变更...
文章来源|KubeWharf 开源社区Repo | github.com/kubewharf/katalyst-core **0****1** **背景** 在混部场景下,内存管理是一个很重要的话题:一方面,当节点或容器的内存紧张时,业务的性能可能会受到影响,比如出现时延抖动或者 OOM。在混部场景下,由于对内存进行了超卖,该问题可能会更加严重。另一方面,节点上可能存在一些较少被使用但未被释放的内存,导致可以出让给离线作业使用的...
所有的 Kafka 服务器节点任何时间都能响应是否可用、是否 topic 中的 partition leader,这样生产者就能发送它的请求到服务器上。producer 只会将数据 push 给 partition 中的 leader,而 follower 需要自己去 lea... 生产者生成的数据的压缩类型。通过使用压缩,可以节省网络带宽和Kafka存储成本。type: stringdefault: nonevalid values: [none, gzip, snappy, lz4, zstd]importance: high [**retries**](url)生产者...
以及基于边缘计算节点构建的渲染在虚拟数字人、AR/VR、影视动画等场景的最佳实践。主要内容:1. 业务快速发展下的渲染需求2. 边缘渲染产品介绍 3. 边缘渲染场景最佳实践与应用**《 **火山引... 头部压缩等技术和资源优势,为游戏、AI大模型、跨境办公等业务场景的出海提供更具极致性价比的加速服务,解决出海中遇到的质量差、成本高、安全等挑战,本次演讲将基于以上背景分享全球加速相关技术实践和场景案例。...
传统大数据作业通常是以裸进程的形式运行在节点上,很容易受到节点上的其他进程或其他因素干扰,因此带来的**作业稳定性问题**经常困扰用户。-----------------------------------------------------------------... GRO Scheduler 调度有预期的低优作业到节点上使用 BE 资源;4. GRO Agent 通过单机隔离机制保障正常 Pod 的稳定性和性能;5. GRO Agent 根据 BE 资源变化情况压缩混部 Pod 资源或者驱逐混部 Pod。**...
将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收到各Worker节点的数据后进行汇聚和处理,并将处理后的结果返回。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos... 一方面可以引入压缩来降低传输数据量,另一方面可以引入 RDMA 来减少一定的开销。经过测试,在一些数据传输量大的场景,有不小的收益。**利用Runtime Filter的优化在不少数据库也有使用。**Join的算子通常是OLA...
ByteHouse 在字节内部总节点数达到 18000 个,而单一集群的最大规模是 2400 个节点。 **●** ByteHouse产品在火山引擎官网的产品页中,我们可以搜到 ByteHouse 产品(如下图): ![picture.image... 压缩等* **算子层*** 批量发送* 线程复用,减少线程数量* 带来的收益* 1. Cooridnator 更稳定、更高效* 聚合等**算子**拆分到 worker 节点执行* Cooridnator 节点只需要聚合最终结果* 2. Work...
量化本质上也是一种压缩,压缩就会带来精度的损失。压缩最彻底的是 Int8,对应的精度也最差,VikingDB 能做到 **精度损失在 3% 以内** 。第三张图中所示使用 GPU 加速的情况是个特例,由于硬件上的巨大优势,GPU 在... M 是索引图中每个点的邻居节点个数。这两个参数值越大搜索精度越高,但延迟也会越大。从这几个图也能看出,和检索精度、延迟相关的因素比较多,包括索引算法、量化、索引参数等,这对业务应用的 ANN 选型就造成了一...