**训练算力越来越强**。在过去,训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡,我们可以在相对较短的时间内完成训练过程并进行 A/B 测试验证。另外,**特征工程** **越... 最近最新推出的 GPT-4 模型以及 Google 最近发布的第二代 PaLM 没有公布具体的模型细节。但可以猜测的是,这些模型的规模可能已经达到了万亿级的参数,这些进展为自然语言处理和其他相关领域的研究者们带来了新的机遇...
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 产出这个宽表,但这种解决方案在实践中面临较多挑战,主要可分为以下两种情况:## **1.1 维表 JOIN**- **场景挑战:** 指标数据与维度数据进行关联,其中... **存在问题**:由于业务方的维度数据和指标数据时间差比较大,所以指标数据流无法设置合理的 TTL;而且存在 Cache 中维度数据没有及时更新,导致下游数据不准确的问题。## **1.2 多流 JOIN**- **场景挑战:**...
指标计算、统计分析到最终评估上线等贯穿整个A/B实验生命周期的服务。DataTester经过了字节跳动业务的多年打磨,在字节内部已累计完成150万次A/B实验,在外部也应用到了多个行业领域。> > > > > **指标查询的产... 根据用户首次进组时间过滤出用户3. 做聚合运算需要查询详细的SQL代码如下:``` SELECT event_date, count(DISTINCT uc1) AS uv, ...
数据验证都是通过写SQL方式进行查询的,从编写SQL,到解析运行出结果,不仅时间长,还会反复消耗计算资源,探查上线后,只需要一次探查,就可以得到整张表的探查报告,但后续我们还发现了一些问题,主要有三点:1. 无法看到探查的数据明细以及关联的行详情,无法对数据进行预处理操作。2. 探查还是需要资源调度,等待时长平均分钟级。3. 与质量监控没有打通,探查数据的后续走向不明确。针对这些问题,火山引擎DataLeap研发人员进一步开发...
计算逻辑新增不在固定范围、不在当前时间、不在今天和、不在事件发生;字符串类型属性过滤支持正则不匹配。 功能二: 基础能力升级操作日志:该功能记录了用户在平台上的操作,管理员可以通过操作日志明确用户对系统的变更,从而保证系统的数据安全,满足IT审计要求。 指标管理:统一管理在事件分析等分析模块中保存的指标。 功能三: 看板优化 批量升级看板 功能描述:支持在看板与看板中心,对单或多个看板进行批量升级。升级后支持...
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 产出这个宽表,但这种解决方案在实践中面临较多挑战,主要可分为以下两种情况:## **1.1 维表 JOIN**- **场景挑战:** 指标数据与维度数据进行关联,其中... **存在问题**:由于业务方的维度数据和指标数据时间差比较大,所以指标数据流无法设置合理的 TTL;而且存在 Cache 中维度数据没有及时更新,导致下游数据不准确的问题。## **1.2 多流 JOIN**- **场景挑战:**...
比如说你对十个功能都进行了一个改版,然后合在一起去做一个实验。其实这个时候我们是没有办法很好地评估到底是哪一个功能影响了这个实验的数据。* 第二问:决策依据——目标指标提升多少就值得上线。评估标准... 或者说对流量有过滤条件这样的需求,这需要提前想清楚。4. 第四个是多少流量、开多久?这个核心问题其实就是我们评估的目标到底需要多少样本量才可以完成实验的评估。我们建议在有条件的情况下,至少开满一个自然周就...
部署环境还没有稳定时,过早的投入优化代码或者设计,在后续系统发生变更时,可能会造成精力浪费。* 过度优化:与引擎类系统不同,业务系统通常不需要跑分或者与其他系统产出性能对比报表,实际工作中更多的是贴合业务场... **详细优化指标确定**针对不同的业务功能和场景,定义尽可能细致的优化目标,以Data Catalog系统为例:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/665b254492...
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 产出这个宽表,但这种解决方案在实践中面临较多挑战,主要可分为以下两种情况:**01 - 维表 JOIN*** **场景挑战:**指标数据与维度数据进行关联... 由于业务方的维度数据和指标数据时间差比较大,所以指标数据流无法设置合理的 TTL;而且存在 Cache 中维度数据没有及时更新,导致下游数据不准确的问题。**02 - 多流 JOIN*** **场景挑战:**多个指标数...
行维度进行汇总计算和展现。通过简单地配置列维度、行维度和指标,即可展示出透视表。与表格相比,透视表将维度区分成了行与列,在多维度情况下更利于表格呈现。并且同时支持了条件格式、内容渲染等二维表支持的特色功... 选择和过滤**用户可以选择特定的数据点或区域,并对数据进行过滤和筛选。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/cff63e26816d48d78b51c947bc16a212~tplv-t...
LAS就是基于湖仓一体的架构进行设计的。从上图来看,LAS架构整体上分为三个部分。最上层是开发工具层,开发工具层会通过计算层提供的统一 SQL 访问服务去访问计算层,根据用户的 SQL 类型自动做SQL解析。所有引擎计算... 来达到它的数据并发写入的性能指标。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e16b0f4ee6804b76be56fd87091efec1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6...
头部云计算厂商更是不用说。而且随着 K8s 的 普及,当前集群逐渐呈现出以下两个特点:1. **容器数量越来越多**,比如:K8s 官方单集群就已经支持 150k pod1. **Pod** **生命周期越来越短**,Serverless 场景下甚... LB 调度算法仅支持随机转发。## **Ipvs 模式**IPVS 是专门为 LB 设计的。它用 hash table 管理 service,对 service 的增删查找都是 O(1)的时间复杂度。不过 IPVS 内核模块没有 SNAT 功能,因此借用了 iptable...
计算层则使用 Flink 进行出入湖,其中 Flink SQL 是最常用的出入湖方式,同时也用 Flink Datastream API 开发了一些高阶功能,出入湖的作业使用 Flink Application Mode 运行在 K8s 上。然后通过 Flink SQL Gateway 和... 通过 RowLevelModificationScanContext 接口实现 Iceberg 的行级更新。实践过程中,通过在 Context 中记录了两个信息——事务开始时的 Snapshot ID,以及 UPDATE/DELETE 的过滤条件,用于保证批式 Update 和 Delete 的...