nx.set_node_attributes未能从DataFrame或字典中添加两个属性
社区干货
干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段,Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收到各Worker节点的数据后进行汇聚和处理,并将处理后的结果返回。... Coordinator节点会根据ExchangeNode类型切分Plan,并生成每个Stage执行计划片段。**接着,Coordinator节点会调用SegmentScheduler调度器,**将各Stage的PlanSegment发送给Worker节点。当Worker接收到PlanSegment后...
字节跳动开源 KubeAdmiral:基于 K8s 的新一代多集群编排调度引擎
metadata: labels: app: nginx spec: ... placement: # 分发到指定的两个集群中 ... RSP controller 自动计算出 placement 和 overrides 字段并更新 FederatedDeployment 或 FederatedReplicaSet。从微观维度来看,当一个服务的响应延迟时,本质是该服务在运行的整个链路过程中受到了相应的影响,比如它可能受到了内核调... 基于时延容忍度和可重试性两个维度,字节内部的服务被大致划分为以下几种类型:由于需要聚合的数据量比较大,线上对于这样的 Query Latency 要求比较高,所以我们采用了 MV 来加速这个 Query 的执行,具体做法如下:1. 为原始表创建两个 MV,一个按照天聚合,一个...
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干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876449&x-signature=PEouDNxqzQcwGA07CZ9nXm3YoaI%3D) 在这种统一的数据查询框架下,我们要新增一种新的数据源非常方便的,大概一人周就可以完成一种新的数据源的开发。 当前我们已经内置提供了 Hive、JDBC、ES等数据源。添加新数据源时,只需关心数据源自身的访问相关操作,增加新的 ScanNode。例如,在 Hive、JDBC、ES 的设计中,分别内置了 FileScanNode、JDBCScanNode 和 ESSca...
mGPU 技术揭秘 :新一代 Kubernetes GPU 共享调度方案
使用的灵活性上或多或少都存在一些问题。因此,火山引擎 VKE 基于 Kubernetes 原生的 Scheduling Framework 自研了一种 **新的 GPU 共享调度方案**,支持 1% 算力粒度和 1 MiB 显存粒度的容器调度。该 GPU 共... 分为算力和显存两个资源维度。例如,一个节点上有 4 个 V100 GPU,每个 V100 的显存为 32 GiB,则该节点对应的 Node 对象如下:``` apiVersion: v1 kind: Node metadata: ...
KubeCon | 使用 KubeRay 和 Kueue 在 Kubernetes 中托管 Ray 工作负载
Open AI + Data」专题中,火山引擎软件工程师胡元哲分享了《**使用 KubeRay 和 Kueue 在 Kubernetes 中托管 Ray 工作负载|Sailing Ray workloads with KubeRay and Kueue in Kubernetes**》议题。以下是本次演讲... 并且它俩分别对应了离线和在线两个典型场景。除此之外 KubeRay 还提供了 APIServer 等 client 库来负责 CRD 的增删改差,方便对接上层平台。**RayCluster**![picture.image](https://p6-volc-commun...
一口气看完43个关于 ElasticSearch 的使用建议
只有客户端查询请求中**size=0**的情况下才会被缓存。其他不被缓存的条件还包括 Scroll、设置了 Profile 属性,查询类型不是 QUERY\_THEN\_FETCH,以及设置了 requestCache=false 等。另外一些存在不确定性的查询例如... // 添加聚合查询 sourceBuilder.aggregation( AggregationBuilders.terms("term_agg").field("field") .subAggregation(AggregationBuilders.sum("sum_agg").field("field")) ...
[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
现有的数据分析系统(或者说数据分析的pipeline)一般是部署两套独立的系统。OLTP系统用于执行事务,要求低时延 & 高吞吐,而OLAP系统用来执行历史数据分析(查询),最终出报表,两个系统之间通过后台的数据迁移工具或者M... 管控面的麻烦从外部转移到内部而已,并没有什么实际的架构创新。**所以,本论文提出了一种新的想法,**不再“分而治之”,而是要构建一个统一的存储层**,使用统一的data layout来管理表数据,这种layout里的“热数据”...
自动化混沌工程 ChaosMeta V0.6 版本发布
下面是两个日志注入的演练场景:#### (1)Common Error平时我们会监控日志文件中的"Error"、"Exception"等组合关键词的数量,以此来判断一个应用状态是否有异常,如果发生了突增,大概率说明应用出现了故障。因此,可... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876471&x-signature=Q72XcZwq5ldnaXgMYNX580yT%2FwQ%3D)蓝军为了对每次故障的红军应急效率进行评价,需要收集各个应急平台(监控平台、定位平台、自愈平台等)的数据,人工收集分析是...
一步搞定项目changelog的生成和实时通知
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790044&x-signature=uLbNxg4kKc82N4GEULyuGmAb3t4%3D) 【1.1】* 在用户 npm publish 的过程中,主要涉及 publish 过程中的两个钩子,prepublishOnly 和 postpublish 。有了相应的钩子,我们就可以针对钩子触发的时间节点,对整个功能做大致分配。项目发布前生成CHANGELOG.md,项目发布后实时通知到对应群组。 如图【1.1】,整体方案分为2大模块,生成 CHANGELOG.md 模块和飞书机器人通知模块,两个模...
数据探索神器:火山引擎DataLeap Notebook 揭秘
火山引擎DataLeap notebook 主要是基于 JupyterHub、notebook、lab、enterprise kernel gateway 等开源项目实现,并在这些项目的基础上进行深度修改与定制化,以满足 火山引擎DataLeap用户的需求。基础组件方面,主... (node-http-proxy): 动态路由用户的请求到 Hub 或者 Notebook server;- multiple single-user Jupyter notebook servers (Python/IPython/tornado) that are monitored by Spawners;- an authentication cl...
基于 Flink 构建实时数据湖的实践
存储层支持 HDFS 或 S3。由于 Iceberg 良好的文件组织架构和生态,所以选择了 Iceberg 作为 Table Format。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... 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 的事务性。## Schema Evolution