哪些情况下使用css3倾斜会带来问题？如何避免这些问题？
社区干货
干货|字节跳动数据技术实战:Spark性能调优与功能升级
文章会为大家讲解字节跳动 **在Spark技术上的实践** ——LAS Spark的基本原理,分析该技术相较于社区版本如何实现性能更高、功能更多,为大家揭秘该技术做到极致优化的内幕,同时,还会为大家带来团队关于LAS Spark技... 整体的计算也会越快。大多数情况下,可以直接跳过一些没必要的数据, **即Data Skipping。** **Data Skipping核心思路主要分为三个层面:** **●****Partition Skipping:**仅读取必要的分区。...
干货 | 实时数据湖在字节跳动的实践
使用方式的问题,从而从根本上提升开发效率和数据质量。**第四是统一的元数据和权限。**在一个企业级的数据湖当中,元数据和权限肯定是不能少的。同时在湖仓共存的情况下,用户不希望元数据和权限在湖仓两种情况... 第三个是读表的时候需要拉取大量的目录和 Timeline 上记录的表操作对应的元数据进行比对,找出最新的这个版本包含的文件。元数据读取本身就很重,并且缺乏裁剪能力,这在近实时的场景下带来了比较大的overhead。...
干货 | 实时数据湖在字节跳动的实践
使用方式的问题,从而从根本上提升开发效率和数据质量。**第四是统一的元数据和权限。** 在一个企业级的数据湖当中,元数据和权限肯定是不能少的。同时在湖仓共存的情况下,用户不希望元数据和权限在湖仓两种情况下... 第三个是读表的时候需要拉取大量的目录和 Timeline 上记录的表操作对应的元数据进行比对,找出最新的这个版本包含的文件。元数据读取本身就很重,并且缺乏裁剪能力,这在近实时的场景下带来了比较大的 overhead。Hu...
干货|从数据治理看,如何打赢“双11”的数字化战争
并没有从根本上解决问题。以上是一些电商平台数据治理初期面临的一些主要问题,也是每个数据团队都会遇到的普遍问题。 **/ 超大规模数仓带来的挑战 /**--------------------2021年底至2022年初... 效率工具会去支撑稳定性和成本体系。 **驱动分布式自助治理首先需要思考3个问题:**************●************开发同学为什么要做数据治理?一般情况下,会有一个内部驱动力和外部推动力,内部...
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哪些情况下使用css3倾斜会带来问题？如何避免这些问题？-优选内容
哪些情况下使用css3倾斜会带来问题？如何避免这些问题？-相关内容
如何调优一个大型 Flink 任务 | 社区征文
这种情况下增大并行度可能有一定效果,但无法解决根本问题。这种情况可以类比为:流水线上每个工人都很生疏,此时扩增人手也许能带来一定的速度提升,但也会带来很大的管理开销,根本的解决办法是提高每个工人的熟练度... 数据倾斜某个算子被分配了过多的数据消费不过来,而其他算子则有闲置的情况。由于作业中往往存在 shuffle 操作,那么此时发生堆积的算子就会成为整个作业的瓶颈。即使不存在 shuffle 操作,数据倾斜的坏处依然存在...
干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践
下游业务多,**ETL需求变化频繁**。* **第三点**,**高SLA**要求,下游推荐、实时数仓等业务对稳定性和时效性有比较高的要求。* **最后一点**,在流量大、业务多、SLA要求高的情况下,针对流量、成本、SLA保障等... 举个例子:一个客户端的文章点赞埋点描述了用户在一个时间点对某一篇文章进行了点赞操作,埋点经过数据流日志采集服务进入数据流ETL链路,通过UserAction ETL处理后实时地进入到推荐Joiner任务中拼接生成样本更新推荐...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:字节跳动如何解决超大规模流式任务运维难题
它们的工作负载和运行环境往往会随着时间而变化。字节内部的流式作业高峰期和低谷期的流量差异平均有 4-5 倍,并时刻面临着底层资源挤占、机型差异等问题。这样的变化会带来各种运行时问题,例如数据积压和各种故障,... 每一个流式作业都会配套一个运行时管控触发器来向控制平面服务发送请求触发管控操作。请求可以定期触发,也可以在满足某个特定条件时触发,或者手动触发。总体的工作流程为:1. 单个流式作业根据触发策略向控...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:字节跳动如何解决超大规模流式任务运维难题
它们的工作负载和运行环境往往会随着时间而变化。字节内部的流式作业高峰期和低谷期的流量差异平均有 4-5 倍,并时刻面临着底层资源挤占、机型差异等问题。这样的变化会带来各种运行时问题,例如数据积压和各种故障,... 每一个流式作业都会配套一个运行时管控触发器来向控制平面服务发送请求触发管控操作。请求可以定期触发,也可以在满足某个特定条件时触发,或者手动触发。总体的工作流程为:1. 单个流式作业根据触发策略向控制...
电商场景下 ES 搜索引擎的稳定性治理实践
起源是在某次大促活动下线的时候,ES 集群某个机房 CPU 迅速被打满,读延迟上升,而其他机房却是正常的,之后仍然出现了多次 CPU 暴涨,多个机房的其中一个机房被打满或者同时打满的情形,然而读写流量波动却不大或者根本... 暂时没有考虑业务使用姿势带来的风险,而**这种风险是更可怕的,源于它随机,****毫无规律,不可控制。**在此情况下,也许大家会考虑通过扩容来解决问题,但当前情况已经是在我们扩容后发生的问题了,所以很明显此时...
干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践
下游业务多,**ETL需求变化频繁**。- **第三点**,**高SLA**要求,下游推荐、实时数仓等业务对稳定性和时效性有比较高的要求。- **最后一点**,在流量大、业务多、SLA要求高的情况下,针对流量、成本、SLA保障等多... 举个例子:一个客户端的文章点赞埋点描述了用户在一个时间点对某一篇文章进行了点赞操作,埋点经过数据流日志采集服务进入数据流ETL链路,通过UserAction ETL处理后实时地进入到推荐Joiner任务中拼接生成样本更新推荐...
干货|一文详解BI平台——火山引擎DataWind架构和实践
但问题是在启发式的数据探索过程中,会不断产生新问题,很容易发现维度、指标或力度不满足需求,又需要去跑数据;二是用大数据量的细粒度数据去查,需要用户等待时间较长。所以,近年来,DataWind 一直在想方设法地提升查... 在硬件资源基本不增加的情况下,可能很努力的把大查询从30秒左右提升到了10秒,甚至5秒内,用户觉得体验变好了,又会上更大规模的数据。这也促使DataWind不断地去提升查询性能,关注的指标是 10 秒内的查询占比,内部认为...
Cloud Shuffle Service 在字节跳动 Spark 场景的应用实践
如何完成 Shuffle 任务的?如下图,每一个 Map Task,从 Mapper 1 到 Mapper M 都会在本地生成属于自己的 Shuffle 文件。这个 Shuffle 文件内部由 R 个连续的数据片段组成。每一个 Reduce Task 运行时都会分别连接所有的 Task,从 Mapper 1 一直到 Mapper M 。连接成功后,Reduce Task 会读取每个文件中属于自己的数据片段。![]()上述方式带来的问题是显而易见的:- 由于每次读取的都是这个 Shuffle 文件的 1/R,通常情况下这...
Cloud Shuffle Service 在字节跳动 Spark 场景的应用实践
上述方式带来的问题是显而易见的:* 由于每次读取的都是这个 Shuffle 文件的 1/R,通常情况下这个数据量是非常非常小的,大概是 KB 级别(从几百 KB 到几 KB 不等),这样会给磁盘(尤其是 HDD )带来大量随机的读请求。* 同时,大家可以看到,Reduce 进行的 Shuffle Fetch 请求整体看是一个网状结构,也就是说会存在大量的网络请求,量级大概是 M 乘以 R,这个请求的数量级也是非常大的。这两个问题随着作业规模的扩大,会带来越来...
