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干货|从MySQL到ByteHouse,抖音精准推荐存储架构重构解读

战略规划等场景中输出价值。兴趣圈层以簇(cluster)的形式存在,通过机器模型聚类而成,每个簇包含一位种子作者及多位与之关联作者。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b00665ebfe054386aa6404172b4726e7~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790036&x-signature=ix%2BTvHXI3iAkZIw1f4f6BiNmzoc%3D) **圈层生产流程:**数仓的天级 Hive ...

干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化

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干货|以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路

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干货|从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践

而推荐系统需要更快地观察算法模型、或者某个功能的上线效果,因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充:* 能同时查询聚合指标和明细数据;* 能支持多达几百列的维度和指标,且场景灵活变化,会不断增加;* 可以高效... (https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2cb5cba000da4774b49002207e4a45ae~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876449&x-signature=Xw8gfYYIY3tF6SbI%2FhX%2F...

Kubernetes 观测:基于 eBPF 的云原生深度可观测性实践

我们先来回顾一下可观测性成熟度模型经典分层:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a5b449972b374c6593a2669b0ca1c6ee~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031... [picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a2d7daaad37a48efa0ef2fb5d3e2e9cd~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790037&x-signature=u9ZfhXG%2...

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干货|解析云原生数仓ByteHouse如何构建高性能向量检索技术

通用的技术是把非结构化数据通过一系列 Embedding 模型将它变成向量化表示,然后将它们存储到数据库或者特定格式里。在搜索过程中,通过相同的一个模型把查询项转化成对应的向量,并进行一个近似度的匹配就可以实现对... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790040&x-signature=LXu%2F4gXqHJW0K%2B79uGOHxkiVQsY%3D)![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2a9b974d9c784a208b3ffaee2fab931...

干货|七个方向,基于开源工具构建一款智能化BI

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字节跳动开源 Katalyst:在离线混部调度,成本优化升级

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703658&x-signature=l5etdtvPgxiZIWujJ%2Fm0U%2F0quWE%3D)通过抽象资源模型,Katalyst 为用户提供了统一的资源入口,用户根据实际业务需求,将业务服务映射到对应的 QoS 和售卖模式... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703658&x-signature=x%2Bi0svyA%2Bkl7uAp2nLzPshx9j9U%3D)### **Katalyst 的架构设计**早期的混部架构存在几方面的问题:Kubernetes 和 Yarn 两套系统的联合管控虽然实现了在...

干货|火山引擎DataTester:5个优化思路,构建高性能A/B实验平台

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集简云宣布通过百度智能云接入文心一言能力,打造软件连接器人工智能全系产品及服务

也标志着对话式语言模型技术在国内系统集成场景的首次着陆。文心一言是基于百度智能云技术打造出来的大模型。百度在人工智能领域深耕十余年,拥有产业级知识增强文心大模型ERNIE ,具备跨模态、跨语言的深度语... (https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/29715ae23ed94767ad95916d841498ec~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876408&x-signature=yLDTovywfBIhXcCMWeLcsIvK...

干货| 火山引擎在行为分析场景下的ClickHouse JOIN优化

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790055&x-signature=sKThxu8vuVV8715SrXPOSB9tpuQ%3D)有以下几个问题:* 第二阶段的计算比较复杂时,Coordinator的节点计算压力大,容易成为瓶颈* 不支持shuffle join,hash join时右表为大表时构建慢,容易OOM* 对复杂查询的支持不友好字节跳动ClickHouse团队为了解决上述问题,改进了执行模型,参考其他的分布式数据库引擎(例如Presto等),将一个复杂的Query按数据交换情况切分成多个 St...

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