以便它们能够直接交换数据而无需中间的协议层。这种技术主要用于客户端/服务器应用,允许客户端发送请求到服务器,然后服务器响应请求,从而实现数据交换。本文将介绍Socket编程的基础概念,以及如何实现它。Socket编... 进行socket编程的主要步骤如下:1. 创建Socket对象:客户端Socket(InetAddress address, int port) 或者 服务端ServerSocket(port)2. 客户端请求连接服务器:客户端的Socket实例调用connect ( SocketAddress endpoi...
(SELECT hash_uid AS uc1, TIME, server_time, event, event_date, ... 对DataTester用到的所有查询类型和算子做GroupBy的改造,实现细节这里不做过多展开。提升效果测试数据规模为日均一亿,7天,3个实验版本查询引擎接口响应时长(取10次平均):| **查...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407631&x-signature=c%2B3pOobdsZxf7%2FmVUIkyrCIiky0%3D)**落地实时数据过程中的挑战和应对方式**接下来介绍数据湖落地的挑战和应对。字节内部的数据湖最初是基于开源的数据湖框架Hudi构建的,选择Hudi,最简单的一个原因就是因为相比于Iceberg 和Delta Lake,Hudi原生支持可扩展的索引系统,能够帮助数据快速定位到所在的位置,达到高效更新的效果。在尝试规模化落地的过程中, ...
Secure Sockets Layer | 安全套接字层协议 || TLS | Transport Layer Security | 传输层安全性协议 || EV SSL | Extended ... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407670&x-signature=dSxc0xsWbDIUiA7Ma7kVC9Kztro%3D)从HTTP切换到HTTPS可以提高网站安全性,但是切换之后连接变慢也是真实存在的一个问题,影响其中速度之一的因素便是 OCSP 状态查...
想必大家都应该准备过这样一道面试题:从输入 URL 到收到请求响应,中间发生了什么事情 ,笔者当年校招时就经常被问到这个题目。这个过程讲复杂了,恐怕讲个一天一夜也讲不完。此处咱们长话短说,简要描述下大体流程,... 通过上图可以看到:- 应用程序需要通过系统调用,来跟 Socket 层进行数据交互;- Socket 层的下面就是传输层、网络层和网络接口层;- 最下面的一层,则是网卡驱动程序和硬件网卡设备;# **03 Linux 接收网...
然后去做一个 Unix 的 Domain Socket。通过这种方式,网络传输只是在本地本机本节点上去做进程间的一个调用,可以使性能做到很大程度上的提升。同时,我们也可以保证对伴生进程的控制性,当有升级需求的时候,可以一定程... 我们需要用实验去做一些分析和处理,所以会用到离线和流式处理。**这边简单总结一下火山引擎会更愿意去用 RPC 进行分流的几个理由。*** 第一是从未停止的高速迭代,我们要求对服务有比较强的控制,需要随时去更新...
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... Agent中每个Channel对应一个Kafka Topic。数据流FlinkETL Job每个TM中的SinkManager使用Databus Client 通过 Unix Domain Socket的方式将数据发送到Databus Agent 的Channel中,再由Channel将数据批量发送到对应的K...
下面从两个数据流业务场景中介绍一下我们遇到的业务挑战。#### 1、UserAction ETL场景在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... 通过Compile函数可以将一段规则代码片段编译成字节代码,再通过eval函数进行调用即可。但存在性能较低,规则缺乏管理的问题。迁移到Java Flink后,我们在流量平台上统一管理ETL规则、Schema、数据集等元数据。用户在...
从平台演进历史中能够看出,我们的优化前提背景,都是业务高速发展下,我们需要用什么样的能力,来支撑和驱动持续增长。自 2014 年至今,大致分为以下几个阶段:* **原始阶段:Hive+ 邮件报表,重度使用 A/B 测试(201... 我们很多时候对数据链路各环节进行优化处理,不只是因为成本,更多时候是因为资源不够,导致我们必须要做。通过优化来解决数据量和分析效率,成为我们首要突破重点,做了很多选型尝试,如 Presto、Kylin、Druid 和 Click...
此架构分为 PS 端与 Worker 端两个部分——其中 PS(ParameterServer) 是参数服务器,主要功能是存储并更新参数;Worker 是模型训练器,按训练数据分片,主要功能是读数据,对变量求梯度。离线训练框架 1.0 对每个模... Primus Operator 总体基于开源 Cookie Builder 架构,拥有四个流转状态:首先观察整个 Job 的状态,然后将状态 Update 到 Job CRD 的 Status 内,再去查看用户/作业需求方的作业拓扑期望,计算需要申请的 POD 资源,最后...
并快速给出响应结果。 此外,在数据量不断增加的情况下(年增长35%),我们既要能支撑这么大的数据增量带来的挑战,又要把成本增速控制在一定范围内。 但是在已有的ClickHouse集群上我们很难做... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714321230&x-signature=UIWr2GVQ2P66VCQEZuCfLpZ07dc%3D)*图2* *ByConity**三层技术架构图*ByConity是在开源的ClickHouse架构基础上进行了升级,引入了计算与存储分离的...
我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。总体来说字节跳动的机... 方式更新、加列,相比于传统的 COW 方式大大降低了特征调研导入的开销。然而 Hudi 在读取时的合并性能不太理想,涉及多种格式的转换、溢出磁盘引起额外 IO 等。此外 Hudi 不支持原生 Python API,只能通过 PySpark ...
到文件或目录 -7 TIMED_OUT 超时 -10 ACCESS_DENIED 拒绝访问 -12 INSUFFICIENT_RESOURCES 资源不足 -13 OUT_OF_MEMORY 内存不足 -15 SOCKET_NOT_CONNECTED 套接字未连接 -21 NETWORK_CHANGED 网络已更改 -29 CLEA... 响应标头多个内容长度 -351 SPDY_SERVER_REFUSED_STREAM SPDY 服务器拒绝流 -352 SPDY_PING_FAILED SPDY ping 失败 -354 CONTENT_LENGTH_MISMATCH 内容长度不匹配 -355 INCOMPLETE_CHUNKED_ENCODING 不完整的分块编...