将需要对外暴露的数据和接口输出。我们称之为**IIFE 模式**```const module = (function(){ // ... 声明各种变量、函数都不会污染全局作用域 var foo = 'bar' var fn1 = function (){ // ... 对类似的功能进行了模拟,为后续方案打开了大门。### **CommonJS**CommonJS 规范最早是 Node 独有的规范,目前也仍然广泛使用,比如在 Webpack 中就能见到它。浏览器中使用需要用到`Browserify`解析。 Node 在实现...
云原生大数据平台的功能架构可以总结为“三大平台和一大支撑体系”。三大平台分别是 **平台服务层、核心引擎层**和 **资源调度层** **。*** 平台服务层由开源组件插件化集成,支持灵活配置选用;* 核心引擎层... 在统一的大数据文件存储或对象存储上,也可以增强对请求的响应能力。**资源调度层**资源调度层主要起到统一计算资源调度,统一引擎云原生生命周期管理的作用,包含以下四个模块:-------------------...
如何使用 Flink 进行 OLAP 临时查询。最后介绍一下字节跳动在实时数据湖中的一些实践收益。**讲师简介:** 王正,于 2021 年加入字节跳动,就职于基础架构开放平台团队,主要负责 Serverless Flink 等方向研发;闵中... 并着重介绍在 MFTC(批流一体协同训练)场景下,多阶段多数据源混合编排、流式样本全局 Shuffle、全链路 Native 化,训练数据洞察等实践经验。**讲师简介:** 于 2022 年加入字节跳动,从事机器学习训练研发工作,主要负...
把所有可能更新的分区的文件的 Bloom Filter 加载进来,用来判断 Record Key 是否存在 | 轻量级,默认的索引方式 包含在数据文件的footer中。默认配置,不依赖外部系统,数据和索引保持一致性 || **HBase Index*... 供运营或分析师自助进行近实时数据分析。**随着入湖的数据量增加,Hudi 中生成了约 40,000 个 File Group。虽然该业务部门使用了 Hudi 索引避免了全局合并操作,但是随着 File Group 的数量以及存储的数据量增...
通过大量的并池、资源的混用以及调度等优化手段,实现资源成本降低的目的。从技术体系迭代来看,字节跳动技术体系往后迭代方向可以总结为下面的主题:* 无需管理的基础设施* 自动扩展和伸缩* 提升开发效率* 提升资源效率* 按需付费,节省成本我们希望朝这些主题方向努力,最终形成下一代的 Serverless 基础设施。资源管理实践在大量字节业务完成了云原生改造,实现了资源统一托管之后,从全局来看,**如何才能够...
在连接数较多的情况下,会造成较大的**消耗**,同时可能会造成 track 表满的情况,为了避免这个问题,业内有关闭 conntrack 的做法。- iptables 属于常用模块,全局生效,不能显式的禁止相关联的修改,**可管控性**比较... 是一种可以在 Linux 内核中运行用户编写的程序,而不需要修改内核代码或加载内核模块的技术,目前被广泛用于网络、安全、监控等领域。在 Kubernetes 社区最早也是最有影响的基于 eBPF 项目是 Cilium,Cilium 使用 eB...
如何使用 Flink 进行 OLAP 临时查询。最后介绍一下字节跳动在实时数据湖中的一些实践收益。 **讲师简介:** 王正,于 2021 年加入字节跳动,就职于基础架构开放平台团队,主要负责 Serverless Flink 等方向研发;... 并着重介绍在 MFTC(批流一体协同训练)场景下,多阶段多数据源混合编排、流式样本全局 Shuffle、全链路 Native 化,训练数据洞察等实践经验。 **讲师简介:** 于 2022 年加入字节跳动,从事机器学习训练研发工作,主...
作用与类型## 索引的作用在传统 Hive 数仓的场景下,如果需要对一个分区数据做更新,整个更新过程会涉及三个很重的操作。举一个更直观的例子。假设一个 Hive 分区存在 100,000 条记录,分布在 400 个文件中,我们需... 供运营或分析师自助进行近实时数据分析。**随着入湖的数据量增加,Hudi 中生成了约 40,000 个 File Group。虽然该业务部门使用了 Hudi 索引避免了全局合并操作,但是随着 File Group 的数量以及存储的数据量增加,定...
限制了通过数据解决问题。从解决问题的角度出发,希望有一个合适的存储来保存这些明细的、未加工的数据。因此在这个阶段,人们对数据湖的解读更多的是聚焦在中心化的存储之上。不同的云厂商也把自己的对象产存储产... 这里将加工过后的数据保存在数仓中,通过数仓的元数据进行组织。数据科学家和机器学习框架都会直接去这个中心化的存储中获取原始数据。因此在这个中心化存储之上的数据对用户来说是完全分散的,没有一个全局的视图。...
云原生大数据平台的功能架构可以总结为“三大平台和一大支撑体系”。三大平台分别是**平台服务层、核心引擎层**和**资源调度层。**- 平台服务层由开源组件插件化集成,支持灵活配置选用;- 核心引擎层包括 Fl... 增强对请求响应能力:将存储放在统一的大数据文件存储或对象存储上,也可以增强对请求的响应能力。 ## 资源调度层资源调度层主要起到统一计算资源调度,统一引擎云原生生命周期管理的作用,包含以下四个模...
才可以更好地支撑金融行业大数据场景。**02****云原生大数据部署**为了满足业务的多种需求,火山引擎支持大数据作业在云原生系统上的两种部署方式: * 基于 Serverless YA... 都可以使用统一的 CRD 描述作业,包括作业配置、作业规格等信息,而且可以收集并展示作业的统一且详细的运行状态,有利于业务的统一表达和处理;* **Arcee** **实现了作业异常处理**:Arcee Operator 可以实时监控...
还能对业务不同维度,包括增长、体验、变现等等实现进一步的优化。 下面我们就数据中台和应用优化,进行展开。 面向应用的数据中台 刚才其实也提到了数据中台,它最大的一个作用是帮助各个应用、业务基于数据驱动进行... 所以从基础架构的视角,我们认为有三个方面的问题需要考虑: 第一是如何支撑海量服务。随着应用微服务化,治理对象由单体应用转变为数量更庞大的微服务,这导致全局治理难度更加大,包括构建全局的配置中心以及更灵活的...
小文件合并、log文件合并优化和并发支持等多种能力,支持实时消费增量数据、离线批量更新数据,并且可通过 Spark、Flink、Presto 等计算引擎进行写入和查询。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.by... 同步执行:在每次执行之后,都会产生一个 commit。在每次产生 commit 之后,会根据配置来判断一下是否需要进行 Table Service,比如之前提到的 Compaction 和 Clean,会依次把这些需要执行的 Table Service 都执行一遍...