音视频等新兴领域应用的涌现和对大模型场景的需求,引入多模态搜索来满足更加复杂的搜索需求势在必行。我们在全文检索的基础上增加向量搜索能力来实现对非结构化数据的分析和检索。 在向量搜索的场景下,使用机器学习模型生成向量来表示数据对象(文本、图像、音视频等);向量距离来代表对象间的相似性。常用的向量库使用 ANN 算法在极短时间内完成海量向量的检索。k-NN 可以作为向量数据库来使用,通过引入先进的向量算法库...
我们通常可以引入日志和传统 APM 工具,来帮我们提高组件系统内部的可见性。前 2 层借助传统的观测能力就可以比较快速实现,但如果只达成这两层,并没有真正解决可观测性面临的问题。因此我们可能需要实现第三层:“**因果可观测性**”。它要求我们能够回答:* 问题在整个堆栈中是如何传播的?* 问题根因究竟在哪?* 问题开始的时候堆栈是什么样子的?* 问题发生,哪些组件会受到影响?* 海量的观测数据及告警应该如何关联?...
作者:王佳毅|火山引擎存储&数据库解决方案负责人> 本文整理自火山引擎开发者社区技术大讲堂第三期演讲,主要为大家介绍了 NoSQL 的前世今生和发展脉搏,以及字节跳动 NoSQL 的实践。## NoSQL 应用的现状什么是 NoSQL?我们知道关系型数据库强调 CAP 理论:Consistency,Availability 和 Partition Tolerance,这三者不可兼得。谈到 NoSQL,我们会引入 BASE 概念:- **Basically Available**:分布式系统在出现故障时允许损失部分...
##### 4.2.4.1 通用方案Spring Cloud Kubernetes 服务注册发现:![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myqcloud.com/blog_img/20221209183251.png)服务注册通过Spring Cloud应用的Service进行注册,服务发现通过项目引入Spring-cloud-kubernetes-discovery的jar包实现,更上层调用java实现的Kubernetes-client与API-server进行Rest调用实现获取service后端关联的endpoints信息,通过spring cloud openFeign...
为了避免单一用户的突发写入占用过多资源影响其他用户,VikingDB 引入了quota 和异步多队列机制来保证租户间的隔离,相关计算服务也会根据在线离线等分级做物理隔离。![picture.image](https://p3-volc-communit... 图片素材库希望给用户提供以图搜图或以文搜图的能力,素材来源于抓取或用户上传,一般图片素材库的数据可达上亿规模。我们可以通过图文向量化模型将图片转换为向量,存储在向量数据库中,向量索引类型在这个数据规模下...
我们引入了完善的移动端驾驶舱大屏能力。在 2021年左右,为了更方便的被第三方系统集成,DataWind开放平台正式构建。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e9... DataWind会辅助用户去做一些操作,比如说类型的推导,根据数据源的某一个列的类型,以及后续的一些操作,去推断其最终的类型,也会尝试根据字段类型、字段名等,推断几张表之间是否存在关联关系,让用户的操作步骤更加简短...
通过如下的依赖便可引入: ``` org.apache.hive hive-jdbc version/version> ```在HiveConnection类中实现了将Java中定义的SQL访问接口转化为调用Hive Server2的RPC接口的实现,并且扩充了一部分Java定义中缺乏... Hive Server2在FetchResults方法中存在bug。由于Hive Server2没有很好处理hasMoreRows字段,导致Hive JDBC 客户端并未通过hasMoreRows字段去判断是否还有下一页,而是通过返回的List是否为空来判断。因此,相比Mysql ...
引入了一些非常高级的监控特性,比如 eBPF、PMU、RDT 等。在服务受到性能影响时,它们能够迅速查明病因。基于时延容忍度和可重试性两个维度,字节内部的服务被大致划分为以下几种类型:![picture.image](htt... 实现了上下游关联性更强的服务能够尽可能同机摆放;并且基于中心化流量调度策略,保证单机层面上下游的服务尽可能同机访问;然后由原来的远程 TCP 协议切换到了单机层面,通过共享内存去序列化来加速进程之间的通...
第一阶段主要提供数据血缘基础能力,以 Hive 和 ClickHouse 为代表,支持表级血缘、字段血缘,涉及10+元数据。 **第二阶段:从2020年初开始**第二阶段引入了任务血缘,同时支持的元数据类型进行... 上图例子为表1、表2和任务的边,以及任务和表3之间的边。* 血缘删除:数据的加工逻辑发生了下线、删除或不生效。先在图里面查询该任务节点,把任务节点以及关联血缘相关的边删除。血缘存储模型以任务为中心,因此表1、...
音视频等新兴领域应用的涌现和对大模型场景的需求,引入多模态搜索来满足更加复杂的搜索需求势在必行。我们在全文检索的基础上 **增加向量搜索能力来实现对非结构化数据的分析和检索** 。在向量搜索的场景下,使用机器学习模型生成向量来表示数据对象(文本、图像、音视频等);向量距离来代表对象间的相似性。常用的向量库使用 ANN 算法在极短时间内完成海量向量的检索。k-NN 可以作为向量数据库来使用,通过引入先进的向量...
采用Backend + ETL的模式。初期版本,主要利用Wherehows的存储设计和ETL框架,自研实现前后端的功能模块。随着字节跳动业务的快速发展, 公司内各类存储引擎不断引入,数据生产者和消费者的痛点都日益明显。之前系统... 类型系统和存储系统设计巧妙,但产品侧能力弱。近期迭代较缓慢 || L** D** | 40+ | 搜索、血缘、标签、统计大盘等 | 无 | 源码和文档 | 发展较快,背后商业化...
通过对字节血缘链路和应用场景的讨论,可以总结出血缘整体设计时需要考虑的两个关键点: * 可扩展性:在字节,业务复杂而庞大,整条数据链路中,使用到的各种存储有几十种,细分的任务类型也是几十种,血缘系统需要... 复用边的语义 | 统一了数据模型与遍历过程。 | 冗余了任务节点 | 通常字段之间的任务节点没有实际意义,如果想知道由什么任务引入的关联关系,可以多查询一次虚拟节点与任务节点之间的边。 |**我们最终采...
字节跳动的大部分业务数据可归纳为以下几种类型:- 用户之间的关系:比如关注好友等;- 内容:视频、文章、广告等;- 用户和内容的连接:用户发布内容之后的评论、点赞、转发等,自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。这三种数据关联到一起就会形成图状结构。### 自研分布式图数据库为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了分布式图存储数据库 ByteGraph。针对刚才提到的图状数据结构,ByteGraph 支持...