**种类繁多且流量巨大的客户端埋点需求和ETL规则动态更新的需求。** 在字节内部,客户端的埋点种类繁多且流量巨大,而推荐关注的只是部分埋点,因此为了提升下游推荐系统处理效率,会在数据流配置一些ETL规则,对埋点进行过滤,并对字段进行删减、映射、标准化之类的清洗处理,将埋点打上不同的动作类型标识。处理之后的埋点一般称之为UserAction,UserAction数据会和服务端展现等数据在推荐Joiner任务的分钟级窗口中进行拼...
是选择什么样的技术方案解决的。### **火山引擎边缘容器技术解决方案**首先就是重点给大家介绍一下我们整体火山容器平台的技术架构,就是边缘容器平台架构。![picture.image](https://p3-volc-community-sig... 动态加速、边缘函数、拨测、压测这样的场景,我们基于PaaS整个服务层,针对不同用户提供不同的使用形态。这是我们整个边缘容器的技术架构。接下来重点讲讲针对于以上的技术问题,我们到底怎么去设计和落地的。**边...
确保资源集中。 北极星指标的有很多种,可以结合当前业务阶段关注的内容来选择。例如,反映产品体验,业务可能会关注与产品价值相关的关键行为;反映用户活跃,业务可能会关注DAU和MAU;反映公司经营状况,业务可能会关注总营收或GMV等。重要的是,这个指标必须与业务核心竞争力对齐,具有全局性、代表性和可操作性。 北极星指标并非唯一。业务本身是动态变化的,每个阶段和各个环节(如用户获取、激活、留存、变现...
可进行故障注入和一些简单的配置。在底层物理机上我们装了 Agent。Agent 运行在宿主机上,可实现容器间网络相关的故障注入。对于服务稳态,我们在做混沌演练的时候,在平台上可以注入一些 metrics,用户可以写一个 bosun 语句去查询 metrics,我们提供一个阈值,系统就会轮询这个 metrics 来判定服务是否达到稳定的状态。如果超出边界,我们就进行故障恢复。如果没有超出边界,就继续演练,看是否能达到预期。为什么这个系统不能称之...
可进行故障注入和一些简单的配置。在底层物理机上我们装了 Agent。Agent 运行在宿主机上,可实现容器间网络相关的故障注入。对于服务稳态,我们在做混沌演练的时候,在平台上可以注入一些 metrics,用户可以写一个 bosun 语句去查询 metrics,我们提供一个阈值,系统就会轮询这个 metrics 来判定服务是否达到稳定的状态。如果超出边界,我们就进行故障恢复。如果没有超出边界,就继续演练,看是否能达到预期。为什么这个系统不能称之...
这些服务的特点是它们跑在我们自建的大规模 K8s 上的 PaaS 集群上,这是一套非常大的微服务架构。- **离线服务**:包括一些推荐模型的 training,大数据的 report 计算等等,都属于离线服务。它们依赖大规模的存储和... 可进行故障注入和一些简单的配置。在底层物理机上我们装了 Agent。Agent 运行在宿主机上,可实现容器间网络相关的故障注入。对于服务稳态,我们在做混沌演练的时候,在平台上可以注入一些 metrics,用户可以写一个 b...
Apache HUDI 作为数据湖框架的一种开源实现,提供了事务、高效的更新和删除、高级索引、 流式集成、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、F... 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,之后继续下一次的写入过程。这种方式结构是最简单的,但也会带来一些问题,...
此前两篇文章主要介绍了字节对于数据仓库未来发展趋势的判断,以及选择ClickHouse作为内部众多应用载体的原因。在字节跳动各产品线飞速成长的过程中,对数据分析能力也提出了更高的要求,现有的主流数据分析产品都... Metadata主要包括2部分:Table的元数据和Part的元数据。表的元数据信息主要包括表的Schema,partitioning schema,primary key,ordering key。Part的元数据信息记录表所对应的所有data file的元数据,主要包括文件名,文...
**不同的图表类型适用于不同的数据类型和分析目的。** 例如,折线图可以展示时间序列数据的趋势,柱状图可以比较不同类别的数据,饼图可以显示数据的占比等等,选择适合的图表类型对于用户理解数据非常重要。 ... 包括渲染图标集、色阶、数据图等场景,**以及将单元格渲染为图片、视频、链接、迷你图表等需求。并且支持在表头上进行排序、固定列、字段配置等功能菜单。 ![picture.image](https://p6-volc-community...
随着数据量级和复杂度的增大,数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时,传统 OLAP 技术架构中的痛点变得越来越明显,如扩容缩容耗时长,导致资源利用率偏低,成本居高不下;以及运维配置复杂,需要专业的技术人员介入等。 为了解决这类问题,云数仓的概念应运而生。和传统数仓架构不同的是,云原生数仓借助于云平台的基础资源,实现了资源的动态扩缩容,并最大化利用资源,从而达到 Pay as you go 按实际用量付费的...
随着数据量级和复杂度的增大,数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时,传统 OLAP 技术架构中的痛点变得越来越明显,如扩容缩容耗时长,导致资源利用率偏低,成本居高不下;以及运维配置复杂,需要专业的技术人员介入等。 为了解决这类问题,云数仓的概念应运而生。和传统数仓架构不同的是,云原生数仓借助于云平台的基础资源,**实现了资源的动态扩缩容,并最大化利用资源,**从而达到 Pay as you go 按实际...
能够收集各个计算组的性能数据,为查询、写入和后台任务动态分配资源。同时支持计算资源隔离和共享,资源池化和弹性扩缩等功能。资源管理器是提高集群整体利用率的核心组件。- **服务节点**服务节点(CNCH Serv... 表的元数据信息主要包括表的 Schema,partitioning schema,primary key,ordering key。Part 的元数据信息记录表所对应的所有 data file 的元数据,主要包括文件名,文件路径,partition, schema,statistics,数据的索引...
但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始数据的存储库,原始数据包含结构化、半结构化以及非结构化数据。一部分原始数据会经过 ETL 同步到数据集市中,支... 数据往往由业务系统提供、并发读取和写入,对事务性要求高。由于一部分业务在读取数据,同时另一部分业务在写入数据,需要保证在并发过程中数据的一致性和正确性。 **● 支持数据模型化和治理,** 并在数据湖上建设数...