BigOh最坏情况分析-循环中的if语句
社区干货
干货|火山引擎DataTester:5个优化思路,构建高性能A/B实验平台
统计分析到最终评估上线等贯穿整个A/B实验生命周期的服务。DataTester经过了字节跳动业务的多年打磨,在字节内部已累计完成150万次A/B实验,在外部也应用到了多个行业领域。> > > > > **指标查询的产品高性能是... **现状及问题**实验指标报告页是DataTester系统最核心的功能之一,报告页的使用体验直接决定了DataTester作为数据增长和实验评估引擎在业界的竞争力。该功能具有以下特点:1. **牵连系统多、链路长:**...
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222056&x-signature=hRdouejRmMjzNyHkc2TFoHV2smw%3D)**文 | 大滨**来自字节跳动数据平台开发套件团队**定位性能瓶颈手段**系统复杂到一定程度时,一次简单的接口调用,都可能牵扯出底层广泛的调用,在优化某个...
State Migration on Flink SQL
语句即可创建拥有复杂逻辑的流式任务。然而,对用户屏蔽掉底层细节,意味着 SQL 作业会丧失一些代码层面的灵活度。其中一个非常重要的话题就是 **SQL 作业迭代中状态的保持——状态迁移**。### **现状**### PD Server整个 TiDB 集群的元信息管理模块,负责存储每个 TiKV 节点实时的数据分布情况和集群的整体...
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一口气看完43个关于 ElasticSearch 的使用建议
查询结果中被缓存的内容主要包括:Aggregations(聚合结果)、Hits.total、以及 Suggestions等。并非所有的分片级查询都会被缓存。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 Sc... 缓存的是某个 Filter 子查询语句在一个 Segment 上的查询结果。并非所有的 Filter 查询都会被缓存。对于体积较小的 Segment 不会建立 Query Cache,因为他们很快会被合并。Segment 的 Doc 数量需要大于 10000,并且...
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
在投简历的过程中,我们会发现很多公司都会有性格测试这一环节,这个测试会咨询你一系列的问题,然后从多个维度来对你的性格做全面分析。其中,测试测试者的内向或外向往往是测试中的一个维度,假设我(Jay)的内向/外向得... 核心思想是把一个句子中间的某个词挡住,然后用这个词的上下文单词去预测这个被挡住的词。🍚🍚🍚- Skip-gram,这个和CBOW结构刚好相反,它的核心思想是根据一个给定的词去预测这个词的上下文。🍚🍚🍚它们的区别可以...
干货|ByteHouse:百万级TPS!看字节跳动如何基于ClickHouse落地高性能实时数仓
为用户带来极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力,极致分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。> > > > > **全篇将从两个版块讲解 ByteHouse 的技术业务场景及实践经验。**> 第一版块将核心介绍 ByteHouse 于字节内部的业务应用场景,以及使用 ClickHouse 打造实时数仓的经验。第二板块将集中讲解字节基于 ByteHouse 对金融行业实时数仓的现状的理解与思考。> > > > ...
干货 | 实时数据湖在字节跳动的实践
比如Databricks 作为一个云中立的产品,它将云厂商的这个对象存储称为 data lakes storage,然后把自己的重心聚焦在如何基于一个中心化的存储构建一个数据分析、数据科学和机器学习的数据湖解决方案,并且把这个方案称... 在一个企业级的数据湖当中,元数据和权限肯定是不能少的。同时在湖仓共存的情况下,用户不希望元数据和权限在湖仓两种情况下是割裂的。**第五是极致的查询性能。**用户对于数据湖的期望就是能够在数据实时入湖...
火山引擎DataLeap数据质量动态探查及相关前端实现
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群## 需求背景火山引擎DataLeap数据探查上线之前,数据验证都是通过写SQL方式进行查询的,从编写SQL,到解析运行出结果,不仅... **动态探查 ->** **SQL** **-> 数据开发 -> 调试 -> 探查报告(质量分析)**