Storm中的tuple有什么限制？可以存储哪些类型的数据？
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[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
现有的HTAP系统的架构一般是实现两个相对独立的子模块,一侧是row-store存储层对接OLTP执行引擎,另一侧是column-store对接OLAP执行引擎,然后再实现一个coordinator(sync method)来协调两侧。**笔者认为,这么做无非是把外边的多套子系统称为子模块,取消了原本的后台数据同步机制,整合到一个黑盒里,称为HTAP数据库罢了。这么做的话数据仍然要存两份(row & column),管控面的麻烦从外部转移到内部而已,并没有什么实际的架构创新。**...
万字长文,Spark 架构原理和 RDD 算子详解一网打进! | 社区征文
在部分分区数据丢失时,Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据,而不是对RDD的所有分区进行重新计算。(4)一个Partitioner,即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数,一个是基于哈希的Hash... 会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。### 2.4 RDD可以从哪来1. 通过序列化集合的方式通过两者的存储方式我们... Projection中的tuples是按列存储的。因此,如果一个projection中有K个attributes,那么就会有K个数据结构,每个存储一个单独的column,每个按照相同的key来进行排序。排序的key可以是projection中的任意一个或者多个co...
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Storm中的tuple有什么限制？可以存储哪些类型的数据？-优选内容
Storm中的tuple有什么限制？可以存储哪些类型的数据？-相关内容
5年迭代5次,抖音推荐系统演进历程
RPC 等数据源,基于 Spark、Flink 计算引擎实现特征的计算,而后把特征的结果写入在线、离线存储。各种不同类型的基础特征计算散落在不同的服务中,缺乏业务抽象,带来了较大的运维成本和稳定性问题。而更重要的是... 新的架构里,我们将**特征生产的链路分为数据源抽取 / 拼接、状态存储、计算三个阶段,Flink SQL 完成特征数据的抽取和流式拼接,Flink State 完成特征计算的中间状态存储。**有状态特征是非常重要的一类特征,其...
首次揭秘,字节跳动数据平台为什么不选“纯中台制”
作为一个中台团队,如何快速高效的支持这些不断产生的、类型又越来越多样化的业务,成为一个很重要的命题。我们在组织层面做了一些创新,设置了 **数据 BP 机制** 。BP 全称是 Business Partner,类似于 HRBP,组织形式上是集中式的,可以统一管理调配,执行上分布式到各个业务,解决业务问题。这种组织方式的优势在于,尽管 BP 团队向上支撑了不同类型的业务线,但其实向下兼容了我们平台底层的各项能力,具备相似的技能栈,对工具引擎的...
徒手体验卷积运算的全过程|社区征文
## 前言前置知识:Python基础知识,因为本文主要以Python的角度来介绍卷积运算### 对卷积的理解在学习卷积运算之前,我们先来了解什么是卷积运算?卷积运算 **(Convolution)** 是信号处理和图像处理领域中的重... 比如我们常说的excel数据中有几行几列,这就是数组的形状,也就是数组的排列方式,shape本身的意思就是形状的意思. numpy中提供了shape()方法来获取数组的形状, 比如下面的代码:创建数组```import numpy as npa...
搞流式计算,大厂也没有什么神话
没有什么跌宕起伏的情节,也没有耀眼的鲜花与掌声。而是千千万万个普通开发者中的一小群人,一边在业务中被动接受成长,一边在开源中主动寻求突破的一段记录。**01 代码要写,业务也要拉** 2... 不过有些“沾亲带故”——参与过流式计算的上下游产品开发,比如数据采集、消息队列。好在趁着字节的业务场景偏单一,主要聚焦在机器学习场景,张光辉和其团队将流式计算引擎从 Apache Storm 切换到了 Apache Fl...
大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台
在数据上云的时代,对象存储也取代了一部分 HDFS 文件系统。近几年,云原生又火了起来,行业里再次开始了对大数据体系的云原生改造,同时 K8s 的流行,也让同为资源管理的 YARN 地位越来越尴尬。然而,过去的技术体系... 历经两年完成了从 JStorm 到 Flink 的迁移。另外在离线分析场景下,虽然 Spark 也能无短板的全面替换掉 MapReduce,但字节跳动的计算引擎也有一些特殊的地方,就是目前 Spark、Flink、Primus、MapReduce 四种计算引擎...
搞流式计算,大厂也没有什么神话
没有什么跌宕起伏的情节,也没有耀眼的鲜花与掌声。而是千千万万个普通开发者中的一小群人,一边在业务中被动接受成长,一边在开源中主动寻求突破的一段记录。# 01 **代码要写,业务也要拉** 2019 年,随着抖音... 不过有些“沾亲带故”——参与过流式计算的上下游产品开发,比如数据采集、消息队列。好在趁着字节的业务场景偏单一,主要聚焦在机器学习场景,张光辉和其团队将流式计算引擎从 Apache Storm 切换到了 Apache Flink...
大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台
在数据上云的时代,对象存储也取代了一部分 HDFS 文件系统。近几年,云原生又火了起来,行业里再次开始了对大数据体系的云原生改造,同时 K8s 的流行,也让同为资源管理的 YARN 地位越来越尴尬。然而,过去的技术体系在... 历经两年完成了从 JStorm 到 Flink 的迁移。另外在离线分析场景下,虽然 Spark 也能无短板的全面替换掉 MapReduce,但字节跳动的计算引擎也有一些特殊的地方,就是目前 Spark、Flink、Primus、MapReduce 四种计算引擎...
揭秘|字节跳动数据平台为什么不选“纯中台制”
作为一个中台团队,如何快速高效的支持这些不断产生的、类型又越来越多样化的业务,成为一个很重要的命题。我们在组织层面做了一些创新,设置了数据 BP 机制。BP 全称是 Business Partner,类似于 HRBP,组织形式上是集中式的,可以统一管理调配,执行上分布式到各个业务,解决业务问题。这种组织方式的优势在于,尽管 BP 团队向上支撑了不同类型的业务线,但其实向下兼容了我们平台底层的各项能力,具备相似的技能栈,对工具引擎的学习和使用...
CnchMergeTree 表引擎
决定了: 数据的组织和存储方式 索引的方式以及索引类型 支持哪些查询以及如何支持 一些其他特定的功能和配置 ByteHouse 云数仓版最常用的表引擎是 CnchMergeTree,除此之外也有其他特殊类型的表引擎包括 Hive外表、... 分区键可以是表中列的任意表达式。例如,指定按月分区,表达式为 toYYYYMM(date);或者按表达元组,如(toMonday(date), EventType)等。需要注意,表中分区表达式计算出的取值范围不能太大(推荐不超过一万),太多分区会占...
