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干货|数字平台的治理:以A/B测试平台在字节跳动的实践为例
“西瓜视频”等产品名称的确定都离不开A/B测试的结果, **正如字节内部流行的一句话所言:“A/B测试是一种信仰。”** 为了打造成熟的A/B测试产品,字节跳动成立了专门的数字实验平台Libra提供企业内部... (LinkedIn)、亚马逊(Amazon)等,这些公司每年都会针对数百万用户开展超过1万次的在线对照实验。 **借鉴国外开展A/B测试的经验,2012年字节跳动在成立之初就引入这种实验方法进行算法迭代。** ...
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
是基于LinkedIn Wherehows进行二次改造,产品早期只支持Hive一种数据源。后续为了支持业务发展,做了很多修修补补的工作,系统的可维护性和扩展性变得不可忍受。比如为了支持数据血缘能力,引入了字节内部的图数据库ve... 在我们的系统中,有一个叫“BusinessDomain”的标签类型,产品上,需要获取与某个此类标签相关联的元数据类型,以及每种类型的数量,返回类似下面的结构体:``` { ...
火山引擎 DataLeap 套件下构建数据目录(Data Catalog)系统的实践
是基于LinkedIn Wherehows进行二次改造 。Wherehows架构相对简单,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... 获取信息途径 | 特点分析 || ----------- | ----------- | ------------------------ | --------------------------------- | ------- ...
火山引擎DataLeap背后的支持者 - 工作流编排调度系统FlowX
Azkaban和Oozie分别是由LinkedIn和Apache开源的调度系统,重点专注于Hadoop Batch的调度,更好的集成了Hadoop 相关功能,方便用户可以简单跑起Spark/Hive 等任务。其中与Airflow 不同的是Azkaban 和Oozie是通过配置/D... 取消运行中实例,失败自动重试和告警- 历史数据回补- 可以针对Worflow中指定节点以及全部下游进行重跑以修复如数据质量引起的问题- 任务并行量的控制- 依赖推荐 -- 系统会根据用户的SQL逻辑自动提取出所...
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消息队列选型之 Kafka vs RabbitMQ
编程语言一般都内置(内存中的)队列实现,可以作为进程间通讯(IPC)的方法。使用队列最常见的场景就是生产者/消费者模式:生产者生产消息放到队列中,消费者从队列里面获取消息消费。典型架构如下图所示:单步调试 WordPress ...
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