实时数仓、离线数仓。所以,如果用一句话来概括 **数据流主要业务,其实就是埋点的收集、清洗、分发。**目前在字节跳动,清洗和分发环节是基于Flink搭建的。![picture.image](https://p3-volc-commun... 可能导致用户体验下降。**因此对于推荐来说,数据流的时效性是一个强需求**。 而推荐模型的迭代、产品埋点的变动都可能导致UserAction的ETL规则的变动。如果ETL规则硬编码在代码中,每次修改都需要...
微服务以及各种领域模型等,它们都代表了针对系统复杂性的不同应对策略。正如John Ousterhout教授在他的著作《A Philosophy of Software Design》中所强调的,复杂性可以定义为那些使得软件变得难以理解和修改的因素... django的使用大大方便了外部数据的获取,但是也导致了外部调用的泛滥。比如在不同的函数中可能都需要Application得数据,但是传参只传了app\_id,那么就很可能导致再一次查表的操作,这种逻辑在koi中是非常多的。另一方...
实时数仓、离线数仓。所以,如果用一句话来概括**数据流主要业务,其实就是埋点的收集、清洗、分发。**目前在字节跳动,清洗和分发环节是基于Flink搭建的。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn... 可能导致用户体验下降。**因此对于推荐来说,数据流的时效性是一个强需求**。而推荐模型的迭代、产品埋点的变动都可能导致UserAction的ETL规则的变动。如果ETL规则硬编码在代码中,每次修改都需要升级代码并重启...
也是根据当时面临的最迫切的问题做出的选择。比如一开始,最需要解决的是“快”,所以团队选了 Kylin,它的优点是能够提供毫秒级别的查询延时。但 Kylin 也存在需要预聚合、需要提前定义数据模型和无法进行交互式分析... 注册并进行配置,服务就会自动完成元数据管理和导入任务的调度,每次当外部数据源就绪后,接入服务会自动触发,并将相应的数据转储和格式化到 ClickHouse 中。调度任务执行完毕后,业务方用户就可以直接在平台上进行查询...
进一步演化而得来的一个瞬态集群。普通的存算分离集群,像 Hadoop 体系里的相关内容都是绑定在集群中的,没有彻底将这些有状态的内容剥离出来成为一个独立的服务。而 Stateless 是把 Hive Metastore 以及 History Se... 而瞬态集群是当有任务到来时,我们为这些任务创建一个集群,任务运行完就把集群释放掉。同样的,在第二次创建的时候,就可以直接进行一个类似复制的操作,集群的配置和规格和之前都是一致的。对用户来讲,做到这个程...
微服务以及各种领域模型等,它们都代表了针对系统复杂性的不同应对策略。正如John Ousterhout教授在他的著作[《A Philosophy of Software Design》](https://www.youtube.com/watch?v=bmSAYlu0NcY)中所强调的,复杂性... 一个功能函数可能成百上千行,所有的功能都在一个函数里面堆积完成。虽然做过一些功能函数的拆分,但是整体还是过程式的逻辑处理。业务逻辑的封装与隔离几乎没有。## 循环/重复查库目前在koi中,django的使用大大...
这时候可能有同学会问,既然开源的 MySQL 和开源的 PG 发展得这么好,它们的生态非常完善,用户也非常多,排名也很靠前,我们为什么还需要去开发分布式数据库?这个问题的答案其实也比较显而易见,就是原有的架构不能很好... 可以独立进行扩缩容,非常灵活。* **兼容性好**:DB Instance可以100% 兼容 MySQL 和 PostgreSQL 内核。* **高可用**:在存储层的分布式存储池里实现了数据多副本,并且可以跨多个机房部署,以提高系统的可用性。*...
这时候可能有同学会问,既然开源的 MySQL 和开源的 PG 发展得这么好,它们的生态非常完善,用户也非常多,排名也很靠前,我们为什么还需要去开发分布式数据库?这个问题的答案其实也比较显而易见,就是原有的架构不能很好... 当需要扩缩容的时候,计算层和存储层互相耦合度非常低,可以独立进行扩缩容,非常灵活。- 兼容性好:DB Instance可以100% 兼容 MySQL 和 PostgreSQL 内核。- 高可用:在存储层的分布式存储池里实现了数据多副本,并...
通常服务于终端用户,包含 Web 服务,算法服务,有状态服务,视频编解码、FaaS 服务等,这些服务通常对 RPC 调用延迟比较敏感,对实时性要求高。* **离线业务体系**包含临时查询、定时报表、模型训练、数据分析等作业,... 但是为了保证在线业务在高峰时段的稳定性,在业务部署时,业务方必须按照峰时的流量来预估申请资源,这部分资源在谷时就会被闲置下来,造成严重的资源浪费。在抖音集团的在线业务体系中,无状态服务如 Web 类微服...
为什么在现有的三种模型基础上,还需要提出一种新的多租户方案呢?首先我们来看 Namespaces as a Service,它的缺陷是租户没法使用集群级别的 API。比如租户内部再想细分 Namespace 或者租户想要创建 CRD 资源,这些都是 Cluster scope 的资源,需要系统管理员来协调,也就是说它的用户体验是有损的。其次,Cluster 或 Control plane 的隔离方案引入了过多的额外开销,比如每个租户需要建立独立的控制面组件,这样就降低了资源利用率...
搭建推荐系统的过程中,遇到了不少麻烦,我们具体来看看。A 公司想训练一个点击率模型,每天有 1 亿次曝光,100 万次点击,他们想用 3 个月的数据训练模型,样本量级达到 90 亿。他们设计了 200 个特征,包含用户 ID、... 他们花了很多时间研究 Tensorflow,profiling 训练过程,发现了一些问题:* TensorFlow 的分布式 runtime 性能不好, 对于每个特征都单独产生了一对 send/recv op 来连接 worker 和 PS,这样单个 worker 就跟 PS 产生...
为什么在现有的三种模型基础上,还需要提出一种新的多租户方案呢?首先我们来看 Namespaces as a Service,它的缺陷是租户没法使用集群级别的 API。比如租户内部再想细分 Namespace 或者租户想要创建 CRD 资源,这些... 也就是说它的用户体验是有损的。其次,Cluster 或 Control plane 的隔离方案引入了过多的额外开销,比如每个租户需要建立独立的控制面组件,这样就降低了资源利用率;同时大量租户集群的建立,也会带来运维方面的负担...
也是根据当时面临的最迫切的问题做出的选择。比如一开始,最需要解决的是“快”,所以团队选了 Kylin,它的优点是能够提供毫秒级别的查询延时。但 Kylin 也存在需要预聚合、需要提前定义数据模型和无法进行交互式分析... 注册并进行配置,服务就会自动完成元数据管理和导入任务的调度,每次当外部数据源就绪后,接入服务会自动触发,并将相应的数据转储和格式化到 ClickHouse 中。调度任务执行完毕后,业务方用户就可以直接在平台上进行查询...