Jupyter Notebook 是一个 Web 应用。通常认为其有两个核心的概念:Notebook 和 Kernel。- Notebook 指的是代码文件,一般在文件系统中存储,后缀名为`ipynb`。Jupyter Notebook 后端提供了管理这些文件的能力,用户... Kernel 是 Notebook 中的代码实际的运行环境,它是一个独立的进程。每一次「运行」动作,产生的效果是单个 Cell 的代码被运行。具体来讲,「运行」就是把 Cell 内的代码片段,通过 Jupyter Notebook 后端以特定格式...
Jupyter Notebook 是一个 Web 应用。通常认为其有两个核心的概念:Notebook 和 Kernel。- Notebook 指的是代码文件,一般在文件系统中存储,后缀名为`ipynb`。Jupyter Notebook 后端提供了管理这些文件的能力,用户... Kernel 是 Notebook 中的代码实际的运行环境,它是一个独立的进程。每一次「运行」动作,产生的效果是单个 Cell 的代码被运行。具体来讲,「运行」就是把 Cell 内的代码片段,通过 Jupyter Notebook 后端以特定格式...
Jupyter Notebook 是一个 Web 应用。通常认为其有两个核心的概念:Notebook 和 Kernel。- Notebook 指的是代码文件,一般在文件系统中存储,后缀名为ipynb。Jupyter Notebook 后端提供了管理这些文件的能力,用户可... 它是一个独立的进程。每一次「运行」动作,产生的效果是单个 Cell 的代码被运行。具体来讲,「运行」就是把 Cell 内的代码片段,通过 Jupyter Notebook 后端以特定格式发送给 Kernel 进程,再从 Kernel 接受特定格式的...
主要使用PyJStorm和基于Python的规则引擎构建主要的流式数据处理链路。其特点是比较灵活,可以快速支持业务需求。但随着埋点流量快速上涨,PyJStorm暴露出很多稳定性和运维上的问题,性能也不足以支撑业务的增长。... 其他进程导致CPU负载高、硬件故障等等。- 第二个问题是**Kafka集群负载不均**导致Flink任务生产消费受到影响- 第三个问题是埋点治理场景中**无用埋点、异常埋点**消耗大量计算存储资源```js针对单机问题...
主要使用PyJStorm和基于Python的规则引擎构建主要的流式数据处理链路。其特点是比较灵活,可以快速支持业务需求。但随着埋点流量快速上涨,PyJStorm暴露出很多稳定性和运维上的问题,性能也不足以支撑业务的增长... 其他进程导致CPU负载高、硬件故障等等。* 第二个问题是**Kafka集群负载不均**导致Flink任务生产消费受到影响* 第三个问题是埋点治理场景中 **无用埋点、异常埋点**消耗大量计算存储资源 针对单...
只能通过 PySpark 的方式对于算法工程师来说不太友好。- Apache Iceberg 是一种开放的表格式,记录了一张表的元数据:包括表的 Schema、文件、分区、统计信息等。这种元数据计算具备高拓展性,为数据湖管理提供了更... 同进程零复制、极低序列化开销、向量化计算等能力。Iceberg 社区也拥有对 Arrow 向量化读取的支持,但是不支持复杂嵌套类型,这对包含嵌套类型数据的训练样本极不友好,而猛犸数据集则能够很好的支持。在字节开源的...
用户通过 IP 地址或者域名访问 JupyterHub,基本流程为:- 启动 Hub 服务,Hub 会启动 proxy 进程;- 用户请求 Hub,请求会被打到 proxy,proxy 维护了 proxy table,每条 mapping 记录为用户请求到 target IP 或者... 启动时间从 3min+ 降到 8s,8s 为 single user notebook server 启动并稳定提供服务的时间。# Kernel 管理## book 存储Notebook 中的代码和输出文本主要是通过后缀为 .ipynb 的 json 文件存储的,因此 noteboo...
点播端到端一般指视频从上传到播放所经历的全链路技术解决方案,涉及的主要技术模块包括 **上传 SDK** 、 **视频处理与管理** 、 **CDN 分发** 以及最终播放端的 **点播 SDK** 。在每一个环节里火山引擎点播中台... 而是由于 APP 进入后台整个进程被 kill 所导致。以上播放事件生命周期几个环节的拆解也是我们播放埋点建设的依据。我们通过一次播放的 sessionID 或 traceID,将整个播放过程中所有事件进行关联,然后进行细致的...
每一个 Map Task,从 Mapper 1 到 Mapper M 都会在本地生成属于自己的 Shuffle 文件。这个 Shuffle 文件内部由 R 个连续的数据片段组成。每一个 Reduce Task 运行时都会分别连接所有的 Task,从 Mapper 1 一直到 Map... 每一个机器上都会启动 Worker 进程,当收到启动指令时,它就会向 Zookeeper 进行注册,并定时更新上报信息;* **Spark** **Driver**:集成启动 CSS Master 和 ClusterName + ZK+ CSS Master 的作用是规划和统计,M...
只能通过 PySpark 的方式对于算法工程师来说不太友好。* Apache Iceberg 是一种开放的表格式,记录了一张表的元数据:包括表的 Schema、文件、分区、统计信息等。这种元数据计算具备高拓展性,为数据湖管理提供了更好... 同进程零复制、极低序列化开销、向量化计算等能力。Iceberg 社区也拥有对 Arrow 向量化读取的支持,但是不支持复杂嵌套类型,这对包含嵌套类型数据的训练样本极不友好,而猛犸数据集则能够很好的支持。在字节开源...
**当使用 Notebook 的项目日渐增加时,火山引擎 DataLeap 研发团队发现运行中的 PaaS 服务实在太多了,之前的架构有如下缺点:** 1. 部署麻烦。全量升级 JupyterLab 较为痛苦。尽管有升级脚本,但是通过 API 操... 改造原本落在 JupyterLab 本地的数据存储,包括用户自定义配置、Session 维护和代码文件读写。1. EG 支持持久化 Kernel,将 Kernel 远程环境元信息持久化在远端存储(MySQL)上,使其重启时可以重连,且 JupyterLab ...
```pythonimport osimport sysimport fitzfrom reportlab.lib.pagesizes import portraitfrom reportlab.pdfgen import canvasfrom PIL import Imagedef pdf2img(filename=r'./pw.pdf'): # 打开PDF文件,... ```pythonimport win32comfrom win32com.client import Dispatchimport os ppt = Dispatch('PowerPoint.Application')# 或者使用下面的方法,使用启动独立的进程:# ppt = DispatchEx('PowerPoint.Applicatio...