B+树是一种常用的数据结构，用于存储大量有序数据。当关键字数和子树数相同时，该B+树的构建方式是怎样的？如何对其进行插入和删除操作？

我们也随之需要根据新的技术潮流不断地进行调整甚至做技术转型。以 Hadoop 三大组件来说,计算引擎 MapReduce 基本被 Spark 取代。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... 所以流式数据仅仅是作为参考,还是需要去以“天”级别重新跑一次历史数据,得到生产上的唯一的真实的结果。目前字节跳动的 Flink 批处理功能使用场景还处于相对较少的阶段。在一些标准的、基于人操作的离线场景下,...

当集群负载达到一定程度以后,用户查询和实时导入就会出现资源冲突——尤其是 CPU 和 IO,导入就会受到影响,出现消费 lag。- 扩容成本:由于分布式架构数据基本都是本地存储,在扩容以后,数据无法做 Reshuffle,新扩... 从而实现一种高可用。## Low—Level 消费模式HaKafka 的消费模式从 High Level 调整到了 Low Level 模式。Low Level 模式可以保证 Topic Partition 有序和均匀地分配到集群内各个 shard;与此同时,Shard 内部可...

业界的常用做法是通过在离线资源并池实现利用率的提升,字节跳动内部也采用了类似的方式。根据统计,字节内部资源占用最多的在线业务主要是 Web 服务和算法类服务;排队最严重的离线业务主要是报表查询和模型训练相关... 我们通常需要对服务进行一些 NUMA 绑定,或者使用 GPU、RDMA 等异构设备支持达到交付效果。- **离线训练作业:** 包括推荐广告 CTR/CVR、NLP训练等;该类服务在训练过程中需要注重吞吐和效果,如果对其进行资源挤压...

原因主要有两个方面: 快 :特别适用于大宽表的场景,这个是其他引擎所不能比拟的; 架构简单 :适合定制化的开发,甚至去修改整个执行逻辑,确实内部也做了较大的优化改造。 初步尝试 采用明细存储的方式,表有 2 列,分... 时候查询容易超时。因为 in 和 not in 的操作是比较花费 CPU 资源的。 而且随着数据量的不断增长 ClickHouse 性能也出现了明显的波动,不得不探索新的方案。 进阶探索 主要是基于位图的优化探索。位图是一种逻辑上...

其中一种解决方案是:**能不能让离线作业直接迁移到** **Kubernetes?** 即:大数据生态下的各个计算引擎(包括:Spark、Flink 等)进行深度改造去适配 Kubernetes。在探索过程中发现这种方式有比较大的缺陷,主要有以下三... Remote Kubelet Service 服务。ZK/ETCD/KV State Store 主要用于持久化存储、Remote Godel Scheduler 维护资源请求并与 API Server 交互,将调度能力统一到 Godel Scheduler;Remote Kubelet Service 实现了 YARN NM...

面向湖仓一体架构的 Serverless 数据处理分析服务,提供源自字节跳动最佳实践的一站式 EB 级海量数据存储计算和交互分析能力,兼容 Spark、Presto、Flink 生态,帮助企业轻松构建智能实时湖仓。(**公众号后台回复数字... 数据活性分类 TTL 及冷热分层功能,支持基于 UI & SQL 配置数据保留时间(TTL)及智能冷热类数据分层存储,根据分区创建时间或者表访问时间作为依据,用于数据的自动冷热分层及过期数据删除。 - 支持对列...

ByteHouse 架构分为分布式架构和云原生架构两种。分布式架构的主要特点就是单集群可以支持 2000 多个节点的“大兵团”;通过分布式的并行计算体现的高性能,能够充分利用每个节点的计算和存储资源;云原生实现了存算分... 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...