`Ionic`和`AngularJS`的完美融合,可以说是`AngularJS`的移动端解决方案(正如蒸蒸日上的`React Native` 是`React`的移动端解决方案一样。只不过为Facebook所属),它的核心架构也是为开发专业应用创建的。 ... 先上个问题:切换页面时,如何回到之前页面的顶部?如下图一所示,现实是残酷的,实际的情形如下图二所示。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/926962fa9cf24e92baed8023a1ac8816~tplv-...
> 本文整理自火山引擎基础架构研发工程师陶克路、王正在 ApacheCon Asia 2022 上的演讲。文章主要介绍了 Apache Zeppelin 支持 Flink 和 Spark 云原生实践。作者|火山引擎云原生计算研发工程师-陶克路、火山引擎... **元数据存储**:Zeppelin 包含多种元数据,其中重要的元数据 Notebook 可以支持本地文件的存储、远程存储、对象存储等;在扩展之后能够支持火山引擎 TosNotabookRepo 的对象存储;另外一种存储则需要借助 K8s 里的...
上的演讲。文章主要介绍了 Apache Zeppelin 支持 Flink 和 Spark 云原生实践。作者|火山引擎云原生计算研发工程师-陶克路 火山引擎云原生计算研发工程师-王正**01** **Apach... 其中重要的元数据 Notebook 可以支持本地文件的存储、远程存储、对象存储等;在扩展之后能够支持火山引擎 TosNotabookRepo 的对象存储;另外一种存储则需要借助 K8s 里的 Persistent Volume 机制,将一块磁盘/云盘,映...
**Apache** **Hudi 仅支持单表的元数据管理,缺乏统一的全局视图,会存在数据孤岛。**Hudi 选择通过同步分区或者表信息到 Hive Metastore Server 的方式提供全局的元数据访问,但是两个系统之间的同步无法保证原子... 这种机制无法保证底层的存储系统记录的文件信息和每次 Commit 的文件对齐,从而在下游消费的时候会产生读到赃数据,或者坏文件等问题。 **针对数据孤岛和元数据一致性问题,** **LAS** **设计了统一...
Apache HUDI 作为数据湖框架的一种开源实现,提供了事务、高效的更新和删除、高级索引、 流式集成、小文件合并、log文件合并优化和并发支持等多种能力,支持实时消费增量数据、离线批量更新数据,并且可通过 Spark、F... 根据 SQL 特点自动路由到 Spark、Presto、Flink 执行。再往下是统一元数据层。第四层是批流一体存储。LAS 整体架构存算分离,计算存储可以按需扩展,避免资源浪费。因为存算分离,所以一份数据可以被多个引擎分析...
并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。****```温馨提示:为了保证正确安装和运行,如果可用内存过少,可能导致ES安装或启动失败。查... 若是没有用户:新增用户yd(为减少对操作系统的影响以及安全问题,不建议以root系统用户来安装和运行ES实例,可按下述创建一个专用的用户) 为yd用户创建密码:passwd yd赋权:yd用户能够访问ES相关文件夹chown -R yd...
> 本文整理自Apache Hadoop Meetup 2021北京站字节跳动数据平台数据湖团队研发工程师耿筱喻《字节跳动基于Hudi的实时数据湖平台介绍》的分享实录。内容主要包含四部分内容。首先是Hudi和字节跳动实时数据湖平台简介;其次字节跳动实时数据湖平台的应用场景介绍;第三针字节跳动的实时数据湖平台针对应用场景的优化与特性;最后介绍我们的未来规划。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/d75f0244c14d4...
> 本文整理自 Apache Hadoop Meetup 2021 北京站字节跳动数据平台数据湖团队研发工程师耿筱喻《字节跳动基于 Hudi 的实时数据湖平台介绍》的分享实录。内容主要包含四部分内容。首先是 Hudi 和字节跳动实时数据湖平... 记录本次写入修改的文件。相较于传统数仓,Hudi 要求每条记录必须有唯一的主键,并且同分区内,相同主键只存在在一个 file group 中。底层存储由多个 file group 构成,有其特定的 file ID。File group 内的文件分为 b...
本文整理自Apache Hadoop Meetup 2021北京站字节跳动数据平台数据湖团队研发工程师耿筱喻《字节跳动基于Hudi的实时数据湖平台介绍》的分享实录。内容主要包含四部分内容。首先是Hudi和字节跳动实时数据湖平台简介;其次字节跳动实时数据湖平台的应用场景介绍;第三针字节跳动的实时数据湖平台针对应用场景的优化与特性;最后介绍我们的未来规划。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byt...
ByteLake是基于开源Apache Hudi进行内部增强的湖仓一体存储引擎,提供湖仓一体的存储能力。 它的第一个主要能力是提供了湖仓统一的元数据服务,完全兼容开源的Hive Metastore,可以无缝对接多种计算引擎。第... 不同的文件可以基于Row Number进行聚合,合并后就是一个完整的行。如果要更新历史数据,只需要去找到要更新的那些列对应的Column Family对应的文件,把这些文件做一些局部更新,就可以达到整体更新的效果。从而在很大程...
字体文件过大导致APP端通过`webview`方式引用H5内容会出现加载慢的用户体验问题。 针对此问题,需要对字体文件进行筛选、压缩处理,同时开启服务器端gzip压缩。- **使用自定义组件模式** 使用自定义组件模式,在... (https://people.apache.org/~pmuellr/weinre/docs/latest/Home.html) 是一款很不错的网页检查工具,可以通过在本地启动一个 `weinre` 服务,并向手机网页嵌入一段 js 脚本来实现和电脑的通信,已达到类似浏览器开发工...
Apache Hudi 仅支持单表的元数据管理,缺乏统一的全局视图,会存在数据孤岛。Hudi 选择通过同步分区或者表信息到 Hive Metastore Server 的方式提供全局的元数据访问,但是两个系统之间的同步无法保证原子性,会有一致性问题,因此当前缺乏一个全局可靠视图。另外 Hudi 在 Snashot 的管理上,依赖底层存储系统的视图构建自己的 Snapshot 信息,而不是通过自己的元数据管理。这种机制无法保证底层的存储系统记录的文件信息和每次 Commit ...
写到文件系统中(如 HDFS)。通常一个机房的任务的文件都存储在一个路径下。在 History Server 侧,核心逻辑在 FsHistoryProvider中。FsHistoryProvider 会维持一个线程间歇扫描配置好的 event log 存储路径,遍历其... 每一轮扫描文件的耗时以及元信息内存占用都会增加,这也要求服务有越来越高的资源配置。如果通过拆分 event log 路径来缩小单实例的压力,需要对路由规则进行改造,运维难度增大。目前,字节跳动内部通过增加 UIServic...