出入湖的作业使用 Flink Application Mode 运行在 K8s 上。然后通过 Flink SQL Gateway 和 Session Mode 的 Flink Cluster 进行 OLAP 查询,提供了 JDBC 和 REST API 两种接口的返回结果。当然我们也需要使用 Catal... Plan 阶段的耗时有几十到几百毫秒,占比是比较高的。因此通过支持 Plan 缓存,对 Query 的 Plan 结果 Transformations 进行缓存,避免相同 Query 的重复 Plan 问题。此外,也支持了 Catalog Cache 加速元信息的访问,...
6. 后续解析,直接根据 type ID (rtype.hash)从 cache 中加载对应的 codec 处理 JSON。从最终实现的结果来看,sonic-JIT 生成的 codec 性能不仅好于 json-iterator,甚至超过了代码生成方式的 easyjson(见后文“性能测试”章节)。这一方面跟底层文本处理算子的优化有关(见后文“SIMD & asm2asm”章节),另一方面来自于 sonic-JIT 能控制底层 CPU 指令,在运行时建立了一套独立高效的 ABI(Application Binary Interface)体系:- ...
Application Security Testing或SAST)- 增加Artifact(制品)的安全扫描- 代码质量管理- 自动化打包和部署流程毫无疑问,容器化+Kubernetes是最佳选择解决环境依赖一致性。我们选择了云服务托管的Kuberntes集群服... 在构建Image时,可以使用GitHub Action Cache (https://docs.docker.com/build/cache/backends/gha/),提升构架速度,节约GitHub Runner资源。## 总结以上就是过去一年来我们拥抱云原生的经验,希望能为读者提供一...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715098838&x-signature=pqf4gEm3yra6dRHJH7nAoHKYWQg%3D)Actor 模型的三要素是状态、行为和消息,有一个很流行的等式:**Actor 模型 =(状态 + 行为)+ 消息** **状态(State)** :... 指定接收到下一个消息时的行为。AKKA是调度模块化的,它由许多拥有不同特性的JAR组成。* akka-actor – 经典角色、类型角色、IO角色等* akka-agent – 代理、整合了Scala的STM特性* akka-cluster – 集群成员...
Compaction 和 Commit 可以在一个 Application 中共享资源,并行执行。 对于 Flink入湖作业来说,增量导入数据所需的资源和存量 Compact 所需的资源很难对齐。往往后者对于资源的要求会更高,但执行频次会更低。将 Compaction 和增量导入混合到一起,共享资源执行,增量导入可能会因为 Compaction 作业运行不稳定而失败。所以为了节约资源,保障作业的稳定性,需要独立拆分资源供 Compaction 任务的执行。但随着生产任务增...
Kotlin 在安全性方面有很多优秀的设计,比如空安全以及数据的不可变性。### Null SafetyKotlin 的空安全特性让很多运行时 NPE 提前到编译期暴露和发现,有效降低线上崩溃的发生。我们在代码中重视对 Nullable 类... Application 中的出现。但是 ContentProvider 的创建成本较高,多个 ContentProvider 同时创建会拖慢应用启动速度且初始化时序不可控。StartUp 只使用一个 ContentProvider 来完成多个组件的初始化,很好地解决了上...
出入湖的作业使用 Flink Application Mode 运行在 K8s 上。然后通过 Flink SQL Gateway 和 Session Mode 的 Flink Cluster 进行 OLAP 查询,提供了 JDBC 和 REST API 两种接口的返回结果。当然我们也需要使用 Cata... Plan 阶段的耗时有几十到几百毫秒,占比是比较高的。因此通过支持 Plan 缓存,对 Query 的 Plan 结果 Transformations 进行缓存,避免相同 Query 的重复 Plan 问题。此外,也支持了 Catalog Cache 加速元信息的访...
用户或程序可以通过纯 Kubernetes 接口的方式提交Spark 作业并查看作业的运行状态。这使得管理 Spark 作业与管理其他 Kubernetes 资源一样简单,将 Spark 作业转化为标准的 Kubernetes 作业负载类型。用户或程序通过 SparkApplication CRD(custom resource definition)向 Kubernetes 集群提交一个 Spark 作业。Spark Operator 订阅了集群中所有 SparkApplication 的状态更新,通过调用 spark-submit 向 Kubernetes 集群提交作业,...
使用户在迁移过程中感知不到性能上的差异。* 另外,Pod 对内存的限制也非常严格,这导致 Shuffle Read 时无法使用空闲的 page cache 资源,从而导致 Shuffle Read 时 page cache 的命中率非常低。在这个过程中就会带... 并快速看到这些节点上的实际情况,从而快速定位这些堆积请求量是来自于哪些 Application。新增的监控也会在运行排查 Shuffle 问题时感知到 ESS 节点上实际的 Chunk 堆积、Latency 等关键指标。这在遇到 Shuffl...
创建实例集群,集群版本选择 7.10.2. 在火山引擎方舟平台大模型广场选择合适的模型,并查看API调用说明![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/0ba88b26894940ffb0c1... self.service_info = ServiceInfo(maas_host, {"Accept": "application/json"}, credentials, 60, 60, "https") self.api_info = API_INFOS super().__init__(self.service_info, self.ap...
使用户在迁移过程中感知不到性能上的差异。- 另外,Pod 对内存的限制也非常严格,这导致 Shuffle Read 时无法使用空闲的 page cache 资源,从而导致 Shuffle Read 时 page cache 的命中率非常低。在这个过程中就会... 并快速看到这些节点上的实际情况,从而快速定位这些堆积请求量是来自于哪些 Application。新增的监控也会在运行排查 Shuffle 问题时感知到 ESS 节点上实际的 Chunk 堆积、Latency 等关键指标。这在遇到 Shuffle 慢...
>2022年已经到了尾声,后半年度过的太漫长了,也是自己这两年来成长速度最快的一次了(后文揭晓)>[今年的年中总结链接](https://juejin.cn/post/7116152613409816612)上半年我沉浸在读各类技术书籍中,但是后半年的我几乎放弃了读书,转而投身到另外一个学习渠道上:>之前的年中和年终总结写的大体是参加了多少次活动,白嫖了多少礼品。但是这次我不想写平台的东西了(后半年的时间几乎很少花费在参与活动上面了,因为时间给了更...
需要在多个节点上运行(尤其 DaemonSet 方式部署的组件)。 通常情况下通过定期调用 list API 来查询对象状态,但该方法每次必须加载所有对象到 kube-apiserver 内存中进行序列化并传输。这类请求会占用控制面大量 C... 但在大规模集群中的 watch 调用也会占用大量集群资源,影响集群性能。最大的影响来自于创建从多个位置观察频繁更改对象的 watch 调用,例如对运行在多个节点上的组件对应的 Pod 数据进行 watch 调用。集群上安装的第...