在插入一条数据的时候,就要新增一个 Key-Value,所以索引越多,写入越慢,并且空间占用越大。另外过多的索引也会影响优化器运行时间,并且不合适的索引会误导优化器。所以索引并不是越多越好。**对哪些列建索引比较合... 可以选择组合索引,注意需要把等值条件的列放在组合索引的前面。这里举一个例子,假设常用的查询是 select * from t where c1 = 10 and c2 = 100 and c3 > 10, 那么可以考虑建立组合索引 Index cidx (c1, c2, c3),...
通过分析用户需求后选择了 ClickHouse: * 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时延;* ClickHouse 既适合聚合查询,配合跳数索引后,对于明细点查性能也不错;* 字节自研的 ClickHouse 支持 Map 类型... * 尝试通过创建多张 Kafka Table 和 Materialized View 写入同一张表,但是对于运维会比较麻烦。**解决方案——支持多线程消费**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-...
需要在读时做合并,让相同的 key 返回最新的版本。痛点在于,数据存在延迟、滞后,降低读的性能。 ****●** ByteHouse** **自研的HaUniqueMergeTree** **:** 引入了 delete bitmap 的组件在数据插入时即标... 它每一次的消费都会有两次的 RPC call 和 Server 端做交互,这两次的 RPC 交互都会向 manager 去校验自身的有效性,如果校验到自己当前是一个失效的状态,它就会把自己 kill 掉,从而保证整个全局的唯一任务的运行。...
本文选择大家最关心的 Training 和 Serving 系统,介绍搭建过程中会遇到哪些挑战,我们做了哪些工作。对任何一家公司来说,从 0 搭建这样一套系统都绝非易事,投入非常大。在字节跳动内部,我们也经过了多年的探索与沉淀... 对于每个特征都单独产生了一对 send/recv op 来连接 worker 和 PS,这样单个 worker 就跟 PS 产生了 200 个 send/recv,造成了 TensorFlow Runtime 的调度困难,降低了分布式训练的速度。* 训练过程中 CPU 的使用率...
本文选择大家最关心的 Training 和 Serving 系统,介绍搭建过程中会遇到哪些挑战,我们做了哪些工作。对任何一家公司来说,从 0 搭建这样一套系统都绝非易事,投入非常大。在字节跳动内部,我们也经过了多年的探索与沉淀... 对于每个特征都单独产生了一对 send/recv op 来连接 worker 和 PS,这样单个 worker 就跟 PS 产生了 200 个 send/recv,造成了 TensorFlow Runtime 的调度困难,降低了分布式训练的速度。* 训练过程中 CPU 的使用率...
**为什么不选择开源图数据库**图数据库在 90 年代出现,直到最近几年在数据爆炸的大趋势下快速发展,百花齐放;但目前比较成熟的大部分都是面对传统行业较小的数据集和较低的访问吞吐场景,比如开源的 Neo4j 是单机... 但切边法可能会导致一条边在全局出现两次。如上左图所示,节点 A 与节点 B 之间有一条边,切边法会在 A 和 B 中间切开,A 属于图分区 1,B 属于图分区 2。切点法则是将一个节点切开,该节点上不同的边会分布在不同的...
通过分析用户需求后选择了 ClickHouse:- 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时延;- ClickHouse 既适合聚合查询,配合跳数索引后,对于明细点查性能也不错;- 字节自研的 ClickHouse 支持 Map 类... 尝试通过创建多张 Kafka Table 和 Materialized View 写入同一张表,但是对于运维会比较麻烦。**解决方案**:支持多线程消费。![image.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/fd416a8868...
两次连载,作者系**字节跳动数据平台-开发套件团队-高级研发工程师 于啸雨**。长期以来,数据质量平台的各项能力都只支持batch数据源(主要是Hive),没有流式数据源(如kafka)的质量监控能力。但其实流式数据与batch数据一样,也有着数据量、空值、异常值、异常指标等类型的数据质量监控需求,另外因流式数据的特殊性,还存在着数据延迟、短时间内的指标波动等特有的监控需求。\此前部分数据质量平台用户为了监控流式数据质量,选择将...
自动备份设置的备份周期需设置为一周至少备份两次。 如果需要回档的库表不存在或被误删,需要先登录数据库并创建库表,再使用控制台回档。 如果回档之前的冷备份没有该表,灾备会失败。 使用限制当前仅支持回档主节点,不支持回档只读节点和备节点。 当前仅支持回档指定库表,回档后的库表会写回至原实例。 在单次批量回档操作中,最多可选择 10 个实例。 使用批量回档功能进行库表级恢复时,在单个实例中最多可选中 500 个整库或...
通过分析用户需求后选择了 ClickHouse:* 能更快地观察算法模型,没有预计算所导致的高数据时延;* ClickHouse 既适合聚合查询,配合跳数索引后,对于明细点查性能也不错;* 字节自研的 ClickHouse 支持 Map 类型,支... * 尝试通过创建多张 Kafka Table 和 Materialized View 写入同一张表,但是对于运维会比较麻烦。**解决方案**:支持多线程消费。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tld...
就是从一张表做筛选条件,然后按照维度层面做聚合,接着产生一些 Count 或者 Sum 操作。基于这种场景,我们最开始的解决方案如上图右边所示。我们用到了 Flink SQL 的 Early Fire 机制,从 Source 数据源取数据,之... 因此最终选择了方案 3。**3. 运营场景**_3.1 背景介绍_![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/sunmyuan/cdn/220116_12.jpeg)运营场景可分为四个部分:第一个是数据大屏支持,包括单直播间的分析数据和大盘的分析...
需要在读时做合并,让相同的 key 返回最新的版本。痛点在于,数据存在延迟、滞后,降低读的性能。ByteHouse 自研的 HaUniqueMergeTree:引入了 delete bitmap 的组件在数据插入时即标记删除,然后在数据查询时过滤掉标记... 它每一次的消费都会有两次的 RPC call 和 Server 端做交互,这两次的 RPC 交互都会向 manager 去校验自身的有效性,如果校验到自己当前是一个失效的状态,它就会把自己 kill 掉,从而保证整个全局的唯一任务的运行。...
A公司选择了Tensorflow来做分布式训练。但是,训练模型的时候发现速度非常慢,即使投入大量资源依然需要5天才能训完3个月的数据。他们花了很多时间研究Tensorflow,profiling训练过程,发现了一些问题: TensorFlow 的分布式runtime 性能不好, 对于每个特征都单独产生了一对send/recv op来连接worker 和 PS,这样单个worker 就跟 PS 产生了200个send/recv,造成了TensorFlow Runtime的调度困难,降低了分布式训练的速度。 训练过程中CPU...