(https://baike.baidu.com/item/计算机/140338)存储、组织[数据](https://baike.baidu.com/item/数据)的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的[数据元素](https://baike.baidu.com/item/数据元素/71... 除留余数法:取关键字被某个不大于散列表表长`m`的数`p`除后所得的余数为散列地址。即h`ash(k)=k mod p`,`p< =m`。不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠法、平方取中法等运算之后取模。对`p`的选择很重要,一般取素...
倒排索引是从值到行号的映射,因此引擎可以根据倒排索引来快速地定位到符合条件的数据,避免大量数据的扫描开销,并且可以减少一些过滤条件的计算开销。为 ByConity 增加倒排索引的支持主要包括写入 / 读取链路的修... 实际中的多个计算 server,也需要选出一个单节点来执行特定的读写任务。之前 ByConity 使用了 clickhouse-keeper 组件来进行选主,该组件基于 Raft 实现,提供兼容 zookeeper 的选主接口。但是在实际的使用中遇到了很...
倒排索引是从值到行号的映射,因此引擎可以根据倒排索引来快速地定位到符合条件的数据,避免大量数据的扫描开销,并且可以减少一些过滤条件的计算开销。为 ByConity 增加倒排索引的支持主要包括写入 / 读取链路的修... 实际中的多个计算 server,也需要选出一个单节点来执行特定的读写任务。之前 ByConity 使用了 clickhouse-keeper 组件来进行选主,该组件基于 Raft 实现,提供兼容 zookeeper 的选主接口。但是在实际的使用中遇到了很...
对应的就是自家的对象存储S3。在Wiki的定义中也是强调数据湖是一个中心化存储,可以存海量的不同种类的数据。但是当对象存储满足了大家对存储海量数据的诉求之后,人们对数据湖的解读又发生了变化。第二阶段,对数... 在这一阶段,两者的连通性是用户最为关心的。我们在数据湖和数仓之上,构建了一层统一的元数据层,这层元数据层屏蔽了下层各个系统的元数据的异构性,由统一的元数据层去对接 BI 工具,对接计算引擎,以及数据开发、...
使用标准接口可以在基础设施发生变化时对消费者的破坏降到最低* 虚拟化降低了应用系统与资源之间的耦合程度> 虚拟化技术的分类* 模拟计算机硬件平台* 模拟计算机存储资源 * 存储虚拟化是将所有的物理存储设... 比如以太网交换机,路由器和无线网络等* **存储虚拟化** * 整合所有**存储资源**为一个存储池,对外提供**逻辑存储接口**,用户可以通过**逻辑接口**进行数据的读写。无论多少设备,对外看到的只有一个。 * 两种...
## 背景介绍最近几年国内大数据apache开源社区计算框架最火的莫过于Flink,得益于阿里在后面的推动以及各大互联网大厂的参与,flink业已成为流式计算事实上的标准。一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computatio... 为了获取C一样的性能以及避免OOM的发生。### Flink内存管理因为Java对象及jvm内存管理存在的问题,flink针对这些问题基于jvm进行了优化, Flink内存管理主要会涉及内存管理、定制的序列化工具、缓存友好的数据结...
HTTP 劫持是在使用者与其目的网络服务所建立的数据通道中,监视特定数据信息,当满足设定的条件时,就会在正常的数据流中插入精心设计的网络数据报文,目的是让用户端程序解析“错误”的数据,并以弹出新窗口的形式在使... 是一种通过计算机网络进行安全通信的传输协议。HTTPS 经由 HTTP 进行通信,但利用 SSL/TLS 来加密数据包。HTTPS 的开发主要是提供对网站服务器的身份认证,保护交换资料的隐私性与完整性。TLS 握手是 HTTPS 工作原...
Android动态库适配到底在适配什么?2. CPU、架构、指令集、芯片之间的关系和联系;3. armv7a中的a指什么?4. 芯片的核心技术和门槛是什么?## CPU接触过计算机的朋友们都知道CPU的含义,就是中央处理器,是负责... 对于人类语言之用来交流的,是在一定的环境中孕育出来的。不同的语言之间可以互相”翻译“,特定的一圈人之间还可以发明创造新的语言。世界上这么多语言,为什么国际间沟通主要是用英语?为什么汉语的使用人数最多?类...
痛点在于,在 TB 级的数据量级之下, ZK 重复地进行分发日志和数据交换等操作,极大地增加了 ZK 的压力,使 ZK 成为整个集群的故障点。ByteHouse 自研 HaMergeTree: 将元数据的同步和数据的同步解耦,ZK 只负责元数据的同步,而数据的同步是通过 LogExchange 来实现,在两个 MergeTree 之间进行对等拷贝。优势在于,降低了 ZK 的负载,即使是承载 PB 级的数据量,集群也能够平稳地运行。![picture.image](https://p6-volc-community-sign...
预聚合是OLAP系统中常用的一种优化手段,在通过在加载数据时就进行部分聚合计算,生成聚合后的中间表或视图,从而在查询时直接使用这些预先计算好的聚合结果,提高查询性能。 实现这种预聚合方法大多都使用... segment之间通过exchange交换数据,在plan segment内部根据query plan 构建pipeline执行,以下面简单聚合查询为例,说明优化器如何匹配projection。``` `Q1:` `SELECT` `app_id,` `user_id,...
在大数据场景下,数据 Shuffle 表示了不同分区数据交换的过程,Shuffle 的性能往往会成为作业甚至整个集群的性能瓶颈。特别是在字节跳动每日上百 PB Shuffle 数据的场景下,Shuffle 过程暴露出来了很多问题,本文会逐个... 在计算过程使用可插拔的启发式规则对单个作业进行诊断;+ 另一方面,同时存在着大量的周期作业重复运行生成该作业的历史画像;* 最终,结合历史画像与特征诊断信息对特定作业进行自动调参。下面是一个自动调参...
二是基于秘密共享的加密计算方法;三是基于同态加密的加密计算方法。 联邦学习的应用场景 如下图,第一个场景是联邦学习在深度转化广告投放领域的应用。在广告投放场景下,媒体侧的流程是用户发起请求,媒体通过模型预测用户最可能感兴趣的广告,并将它展示给用户,用户一旦点击广告就会跳到一个落地页,这个落地页会导向广告主侧的购物网站。 对广告主而言,在这个过程中发生的深度事件为用户是否转化。以电商场景为例,转化指的是用户购...
这就涉及到数据湖管理元数据的特殊性。以Hudi为例,作为一个典型的事务型数据湖,Hudi使用时间线 Timeline 来追踪针对表的各种操作。比如 commit compaction clean, Timeline 类似于数据湖里的事务管理器,记录对表的更改情况。而这些更改或事务记录了每次更新的操作是发生在哪些文件当中,哪些文件为新增,哪些文件失效,哪些数据新增,哪些数据更新。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu8...