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社区干货
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
我们在火山引擎推出了 VikingDB 的商业化版本,以更好地对外部客户进行赋能。**应用:Retrieval-Augmented Generation**大语言模型在生成文本方面表现出色,但也存在一些限制,如知识局限性和幻觉问题。为了克服... 在单实例带宽 30GB/s 时,单实例极限吞吐 QPS 即为 3333。**高效的过滤检索**前面所讨论的是纯 ANN 索引的性能问题,但在实际业务场景中,向量检索经常需要带上标量过滤条件,标量过滤也会对检索性能造成相当大...
超复杂调用网下的服务治理新思路
那么绘制一张囊括所有微服务的调用图是有利于管理的;但如果超过了 1000 个,再把它们塞到一张图后整张图变得不可读,它的意义就不大了。第二点,如果一个微服务的实例数只有几十个,这时实例的管理是比较简单的,如果... **第二种方式是精细化的监测与限流**。业内一些开源组件在功能上确实做得比较出色。如左图是一个知名开源组件,它会对整个服务链路进行精细化监控。在这个示例里,每个三角形是一个 Gateway,中空圆形才真正的服务。...
干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领域中的后起之秀,ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂query场景下,ClickHouse容易存在查询异常问题,影响业务正常推进。> > > > > 字节跳动作为国内最大规模的ClickHouse使用者,在对ClickHouse的应用与优化过程中积累了大量技术经验。本篇将解析ClickHouse的复杂查询问题,分享字节跳动解决ClickHouse复杂查询...
海量笔记@在云上,如何搭建属于自己的全文搜索引擎 Web应用-个人站点 | 社区征文
可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API,当下较为热门的查询性能缓存。**```yum源方式安装:示例:包存在yum install -y redis配置:/etc/redis.conf启动:redis/usr/sbin/redis-s... 实例化的对象,数组。由JVM动态分配内存空间。一个JVM只有一个堆内存,线程是可以共享数据的,堆内存可用来存放由new创建的对象和数组,在堆中分配的内存,由java虚拟机的自动垃圾回收器来管理。 **栈(stack):**...
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字节跳动云原生 Spark History 服务的实现与优化
Event log 文件中的每一行是一个序列化的 event,将它们逐行反序列化,并使用 ReplayListener将其中信息反馈到 KVStore 中,还原任务的状态。无论运行时还是 History Server,任务状态都存储在有限几个类的实例中,而... 会序列化成四个片段:类名长度(4 byte long 类型)+ 类名(string 类型)+ 数据长度(4 byte long 类型)+ 序列化的数据(二进制类型)。在读取时顺序读取,每个元素先读取长度信息,再根据长度读取后续相应数据进行反序列化...
干货|可视化BI平台:如何构建易用的数据流?
还有字符串这种不利于查找引用、没有类型提示的调用方式: 是针对上述情况推出的新型云原生方案,它抽象自字节跳动内部多年云原生技术积累,是一种 Serverless 和容器化的计算服务——通过 Virtual Kubelet 技术与火山引擎容器服务 VKE 无缝结合,弹性容器实例 VCI 可以为用户提供弹性计算和...
集简云 x 泛光科技丨零代码连接小满CRM与钉钉宜搭,助力企业业财数据管理实现自动化
强大的产品定制化能力,已取得在外观、发明、实用新型多项专利。取得了多项国际认证,包括ISO9001、CCC、UL、ENEC、TUV、CB、SAA、SASO、CE、ROHS等。公司自主研发的LED工矿灯、LED高杆灯、LED球场灯、LED路灯、LED泛... [点击图片或文字,立即使用](https://www.jijyun.cn/apps/processes/2114)实现效果:通过集简云,每当小满CRM有新的客户添加时,自动查询该客户详情并自动同步到钉钉宜搭汇总。无需人工再手动一一进行...
借助 MAD 助力你的 Android 应用开发|社区征文
本文将分享一些我们在对 MAD 实践过程中的心得和案例# 1. KotlinKotlin 是 A... 需要更新 State 时,借助 data class 的 `copy` 方法可以快捷地拷贝构造一个新实例。Immutable 还体现在集合类的类型上。我们在项目中提倡非必要不使用 `MutableList` 这样的 Mutable 类型,可以减少 `ConcurrentM...
LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案
> 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】进入官方交流群随着数据规模的迅速增长和数据处理需求的不断演进,云原生架构和湖仓分析成为了现代数据处理的重要趋势。在这个数字化时代... 可以根据元数据请求的类型,支持通过 Mapping 的方式,来路由不同的服务请求对应的底层元数据服务实例。第二层是 CatalogService 下层的具体元数据服务的实现,比如 Hive MetaStore Service,ByteLake MetaStore Ser...
Go 生态下的字节跳动大规模微服务性能优化实践
业务高速发展变化和不同团队灵活协作的需求。时至今日,字节跳动的在线微服务类型数量已超过 10 万。但作为一家快速发展的企业,字节特殊的内部业务场景也对微服务落地提出了一些挑战,如:* **大规模**:一是... 语言运行时、容器/OS属于系统软件。业务代码的特征是:写很容易,修改很频繁,它的优化并不具备普适性;系统软件的特征是修改和维护比较费劲,优化具有普适性,可以被推广到很大范围,绝大部分业务都可以受益;同时修改业务...
干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践
在UserAction ETL场景中,我们遇到的核心需求是:**种类繁多且流量巨大的客户端埋点需求和ETL规则动态更新的需求。** 在字节内部,客户端的埋点种类繁多且流量巨大,而推荐关注的只是部分埋点,因此为了提升下游推荐系统处理效率,会在数据流配置一些ETL规则,对埋点进行过滤,并对字段进行删减、映射、标准化之类的清洗处理,将埋点打上不同的动作类型标识。处理之后的埋点一般称之为UserAction,UserAction数据会和服务端展...
