可以根据需求自动调整应用程序的副本数量,并且能够处理大规模集群中的数千个节点;(3)高可用性:Kubernetes提供了故障恢复和自愈能力,能够在节点出现故障时重新调度容器,并确保应用程序的高可用性;(4)灵活性:Kub... 提供更加灵活的解决方案。对于中小型公司而言,kubernetes基本可以满足应用容器编排的大多数需求,并且起到降本增效的作用。但是,随着信息技术的不断发展,“数字化”要求越来越高,数据量越来越大,加之“云化”思想...
但是我们可以将一些可变的属性以文件的方式挂载到宿主机容器化应用程序的 YMAL 文件里去。随着 ConfigMap 的变动,YMAL 也会同时变动,这时只需要让应用能 watch 配置文件的变化,进行自动从加载就可以了。而热加载本... 而这些工作其实跟业务本身相关度非常低。那么这些能力可以提取出来吗?社区给出了一个全新的答卷:Service Mesh。Service Mesh 所做的事情是在节点之间通过一个 Proxy 代理层截获所有流量,节点之间通过特定的网关进...
数据流处理的主要是埋点日志。**埋点,也叫Event Tracking**,是数据和业务之间的桥梁,是数据分析、推荐、运营的基石.用户在使用App、小程序、Web等各种线上应用时产生的行为,主要通过埋点的形式进行采集上报... **核心需要解决的是高稳定的SLA**。因为断流、数据延迟可能会影响推荐效果、广告收入、实时数据报表。同时随着业务发展,实时数据需求日益增加,分流规则新增和修改也会日益频繁。如果每次规则变动都需要修改...
Kubernetes 本身有内置一个集群内部的负载均衡方案,叫 kube-proxy,但是这个只能内部访问,并且功能稍显不足;而实际上,我们的容器平台,必须要提供集群外部访问的功能,因为你的用户(客户端)都是在集群外部。Kubernetes 负载均衡相关的方案,包括:* 集群内部负载均衡【内置】 * Pod IP 在集群内部都是互通的,因此集群内部无需考虑网络互通问题 * 每个 Node 节点上的 kube-proxy,就是集群内置的内部负载均衡的解决方案;但是...
同时当在线和离线工作负载调度到节点上后,也由该协调组件异步更新这两种工作负载的资源分配。 该方案使得我们完成混部能力的储备积累,并验证可行性,但仍然存在一些问题: - 两套系统异步执行,使得在离线容器只能旁路管控,存在 race;且中间环节资源损耗过多;- 对在离线负载的抽象简单,使得我们无法描述复杂 QoS 要求;- 在离线元数据割裂,使得极致的优化困难,无法实现全局调度优化。 为解决上面问题,彻底...
每个节点上有一个 raylet 守护进程,raylet 也是一个本地调度器,负责 task 的调度以及 worker 的管理,同时 raylet 中还有 object store 组件,负责节点之间 object 的传输,整个 Ray cluster 中的所有 object store 构成一个大的分布式内存。为了提供简洁的分布式编程体验,Ray Core 内部做了非常多工作,比如 actor 调度和 object 的生命周期管理等,上图左侧展示了如何使用 Ray Core 编写一个简单的分布式程序,square 函数和 C...
需要业务层处理MySQL、ElasticSearch和veGraph三种存储,模型也需要同时理解关系型和图两种。更多的背景可以参照之前的[文章](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMzMwOTQwMg==&mid=2247492653&idx=1&sn=2a74b3... 会持续将服务节点的CPU占用率提升到100%,十几分钟后触发超时* 一张几十列的埋点表,上下游很多,打开详情展示时需要等1分钟以上为此,我们进行了一系列的性能调优,结合Data Catlog产品的特点,调整了Apache Atl...
后端查询结果缓存处理、查询结果的加工计算、前端查询接口的组装和数据渲染。2. **实现复杂:** 实验指标有多种算子,在查询引擎侧中都有一套定制SQL,通过DSL将算子转换成SQL。这是DataTester中最复杂的功能模块之一... **解决页面超时问题** 背景DataTester报告页等一些查询数据的接口本身确实比较耗时,需要实时计算,而大部分网关都有超时限制,这个问题在私有化...
但若所有节点参与运算,水平扩展到一定程度硬件必然很难hold,很容易出现短板,并且容量也有明显天花板,可结合批处理与MPP架构; **4、** 大数据给传统的关系型数据库-DBMS带来巨大挑战,在海量数据场景下,数据实... 对数据进行分析与处理? ## 预期成熟的海量数据解决方案 **1、** 生态圈丰富,成功案例较多,开源; **2、** 统一数据中心,支持未来数据增长,动态扩展; **3、** 支持目前业务体系,标准化接...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** 近年来,基于云原生架构的新一代消息队列和流处理引擎 Apache Pulsar 在大数据领域发挥着愈发重要的作用,其应用场... 可以登录到自己集群的节点的命令行环境中,执行灵活的运维操作,如脚本执行、软件安装与部署等,以满足用户的个性化需求。也就是说,“半托管”一方面可以通过云托管、白屏化来解决用户实际运维中的痛点问题,降低用户的...
SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理,极大提升了易用度。但是相比Hive等引擎来说,由于SparkSQL缺乏一个类似Hive Server2的SQL服务器,导致SparkSQL在易用性上比不上Hive。很多时候,SparkSQL只能将自身SQL作业打包成一个Jar,进行spark-submit命令提交,因而大大降低Spark的易用性。除此之外,还可使用周边工具,如Livy,但Livy更像一个Spark 服务器,而不是SparkSQL服务器,因此无法支持类似BI工具或者JDBC这样的标准接口进...
有效解决流式作业运行期间因流量和运行环境变化而暴露的各类运行时需要人工介入治理的问题,推动 NoOps 化核心能力。它支持管理超大规模的流式作业,提供包括自动扩缩容、慢节点自动迁移和延迟/故障智能诊断等能力,同... 流计算被广泛应用于大规模的实时数据处理和决策中。字节跳动选用了 Flink 作为流式计算处理引擎,每天有数万个 Flink 作业运行在内部集群上,峰值流量高达每秒 90 亿条数据。由于流式作业通常会运行几天甚至更长的时...
## 入行至今的一些关键节点### 2014~2015:开始安卓开发之旅说起为什么做安卓开发,我很有感慨,差一点就“误入歧途”😄。当初在大学时,加入了西电金山俱乐部,俱乐部里有很多方向:后端、前端、安卓、Win... 我经常需要去网上搜索解决方案,后来搜索的多了,觉得总不能一直都是索取,我也可以尝试去写一下。于是在 CSDN 注册了账号,并于 2014 年 10 月发布了我的[第一篇原创文章](https://blog.csdn.net/u011240877/article/...