产品埋点的变动都可能导致UserAction的ETL规则的变动。如果ETL规则硬编码在代码中,每次修改都需要升级代码并重启Flink Job,会影响数据流稳定性和数据的时效性。因此,这个场景的 **另一个需求就是ETL规则的动态更... 而不是通过增加一条元数据流来更新。这么做的原因主要是因为使用元数据流更新的方式需要开启Checkpoint以保存元数据的状态,而在字节跳动数据流这样的大流量场景下,开启Checkpoint会导致在Failover时产生大量重复数...
计算机的底层就是各种晶体管,电路板,所以不管是什么数据,即使是图片,声音,在最底层也是`0`和`1`,如果有八条电路,那么每条电路有自己的闭合状态,有`8`个`2`相乘,2^8^,也就是`256`种不同的信号。但是一般我们需要... 如果计算结果超出了位数所能表示的范围,那就是溢出,就说明需要更多的位数才能正确表示。一般能用位运算的,都尽量使用位运算,因为它比较高效, 常见的位运算:- `~`:按位取反- `&`:按为与运算- `|`:按位或运算...
训练资源数和时长都不尽相同。所以面对丰富的机器学习应用,我们的需求是多样的。针对这些需求,底层的计算、存储、网络等基础设施要提供强大的硬件,同时在这些硬件基础上还要提供强大的调度能力,才能为各种需求提供... 基础架构对性能或迭代效率有影响,但大部分情况下对算法效果不应该有影响。我们不希望在算法对比过程中引入基础架构的差异,所以希望有统一的基础架构。而且基础架构本身投入比较大,做多套也没有必要。其次,如果想...
**前言**-------Flink 作业需要借助 State 来完成聚合、Join 等有状态的计算任务,而 State 也一直都是作业调优的一个重点。目前 State 和 Checkpoint 已经在字节跳动内部被广泛使用,业务层面上 State 支持了数... 窗口每收到新的数据就会更新这个状态直到最后输出。为了防止作业失败,状态丢失,Flink 引入了分布式快照 Checkpoint 的概念,定期将 State 持久化到 Hdfs 上,如果作业 Failover,会从上一次成功的 checkpoint 恢复作...
这个计算量会很重且无法并行。**第二类,由于目前ClickHouse模式并不支持Shuffle,因此对于Join而言,右表必须为全量数据。**无论是普通Join还是Global Join,当右表的数据量较大时,若将数据都放到内存中,会比较容易OOM。若将数据spill到磁盘,虽然可以解决内存问题,但由于有磁盘 IO 和数据序列化、反序列化的代价,因此查询的性能会受到影响。特别是当Join采用Hash Join时,如果右表是一张大表,构建也会比较慢。针对构建问题,近期社...
计算链路和批计算链路。两条链路有着不同的存储以及数据处理方式,给整个架构带来了挑战:**1.** **数据和系统冗余**,流批两套系统采用了两套技术栈,两套存储系统,在使用过程中需要分别维护,这使工程师运维和学习的成本非常高; **2. 数据一致性和正确性问题**,数据来自多个源头,采用了流批两种处理方式,处理逻辑不一样,代码不可复用,在 ETL 的计算过程中数据被反复引用,这些都可能使最终的业务数据发生变化,导致数据不...
重复值、异常指标等多种模板的数据质量监控能力,也提供了基于spark的自定义监控能力。另外,该平台还提供了数据对比和数据探查功能,为用户在数据开发阶段及时发现数据质量问题提供了便利的手段。本文分上下两次... 本阶段执行所有监控规则的实际计算逻辑,每个监控规则对应一个或多个rule sql,由各个rule sql计算相应的监控指标,insert到Sink Table表中。**sink阶段:**本阶段的主要目的是将计算结果存到TSDB中。上述三个阶...
主要就是数据计算出来的速度是否够快,这点在数据质量监控中可以体现在监控结果数据是否在指定时间点前计算完成。* **规范性**:指数据是否按照要求的规则进行存储,如邮箱校验、IP 地址校验、电话格式校验等,具有一定的语义意义。* **唯一性:**指数据是否有重复,如字段的唯一值、字段的重复值等。我们对数据质量有一些流程和规范,并针对上述一些维度开发了一套数据质量平台,主要关注数据质量及其生产链路。![picture.i...
字节跳动存在较多业务场景需要基于具有相同主键的多个数据源实时构建一个大宽表,数据源一般包括 Kafka 中的指标数据,以及 KV 数据库中的维度数据。业务侧通常会基于实时计算引擎在流上做多个数据源的 JOIN 产出这个... 可能会导致任务背压。分析与对策总结上述场景遇到的挑战,主要可归结为以下两点: - 由于多流之间时间差比较大,需要维持大状态,同时 TTL 不好设置。- 由于对维度数据做了 Cache,维度数据数据更新不及时,...
这个计算量会很重且无法并行。**第二类,由于目前ClickHouse模式并不支持Shuffle,因此对于Join而言,右表必须为全量数据。** 无论是普通Join还是Global Join,当右表的数据量较大时,若将数据都放到内存中,会比较容易OOM。若将数据spill到磁盘,虽然可以解决内存问题,但由于有磁盘 IO 和数据序列化、反序列化的代价,因此查询的性能会受到影响。特别是当Join采用Hash Join时,如果右表是一张大表,构建也会比较慢。针对构建问题,近期社...
基于指令集的计算优化、GPU 加速等;* 产品特性层面:除了基础的 ANN 检索功能外,支持了Hybrid (Dense&Sparse) 检索、磁盘索引(DiskANN)、基于向量的粗排打散等。在内部产品的不断迭代过程中,VikingDB 也逐渐契... 相较于传统的关键词检索,向量检索在捕捉语义方面具有优势,但对关键词并不敏感。对此,业界常规方案是分多路召回然后合并排序,比如一路 ES 做关键词召回,再加一路向量召回。这样能解决前述问题,但会导致系统复杂...
最终导致服务性能急剧劣化。在字节跳动,我们也遇到了上述问题。根据此前统计的公司 CPU 占比 TOP 50 服务的性能分析数据,JSON 编解码开销总体接近 10%,单个业务占比甚至超过 40%,提升 JSON 库的性能至关重要。因... 其中较为核心的技术有三块:**JIT**、**lazy-load** 与 **SIMD** 。### JIT对于有 schema 的**定型编解码**场景而言,很多运算其实不需要在“运行时”执行。这里的“运行时”是指程序真正开始解析 JSON 数据的时...