和传统数仓架构不同的是,云原生数仓借助于云平台的基础资源,实现了资源的动态扩缩容,并最大化利用资源,从而达到 Pay as you go 按实际用量付费的模式。 ByteHouse 作为云原生的数据平台,从架构层面入手,通过... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715358085&x-signature=RJnbtw%2FDjNp7ZVKHrywidKgtk%2Bc%3D)### 步骤二:创建计算组登录到控制台后,可以看到数据库表管理、数据加载、SQL 工作表、计算组、查询历史和角色管理等几...
#phpinfo()会展示PHP的所有配置信息`34. 按“Esc”,输入“:wq”,按`Enter`键,保存文件并返回。34. 依次执行以下命令,重新加载nginx配置文件并启动php相关服务。34. `nginx -t`34. `nginx -s reload`34. `syst... 在实际应用环境中,您可以根据场景的不同设置不同的转发规则以及对应的后端服务器组。更多转发规则介绍请参见[配置转发规则](https://www.volcengine.com/docs/6406/68073)。![picture.image](https://p6-volc-co...
Netflix 推出了 Open Source Software Center(开源软件中心仓库),类似于 Apahce Maven,提供了一些在上云过程中沉淀下来的开源项目。- 2014 年,Martin Fowler 发表了一篇非常知名的博客,名叫 *Microservices (h... 平台自然知道应用在哪里,就可以通过 DNS 以及服务端负载均衡帮助导流。这样的体验是截然不同的。Spring Cloud 这套体系如果是 Eureka Client,永远是要嵌入业务内部的,因为在启动的那一刻才知道应用在哪里,通过 U...
我们不希望在算法对比过程中引入基础架构的差异,所以希望有统一的基础架构。而且基础架构本身投入比较大,做多套也没有必要。其次,如果想对产品的某些地方进行改进,如何先复现实验结果?团队不同的人做了不同的实验... 在高性能计算方面,调度的挑战是非常大的。前面已经说过,我们的需求多种多样,这就导致在计算侧,首先会有各种新硬件。比如有 CPU 也有 GPU,还有多种不同类型的网卡。同时云原生的虚拟化也会产生损耗。火山引擎机...
火山引擎 EMR 支持 Pulsar 集群类型的创建。下面我们来具体看一下火山引擎 EMR 集成 Apache Pulsar 的情况。# 二、Apache Pulsar 在 EMR 的集成方案 本节内容重点讨论 Apache Pulsar 集成火山引擎 EMR 的原因和方案。 火山引擎 EMR 是一个云上的大数据平台,覆盖大数据开发领域各个场景,包括离线计算、实时计算以及存储、数据调度、工具链等。 除此之外,还有一类组件不可或缺的,即消息队列,至少有两类不同的场...
是指定下载数据集保存的位置,第二个参数train=True/Flase是指下载的数据是训练集数据还是测试集数据【Trueb表示训练集,Flase表示测试集】,第三个参数是图片的一个转化,要将图片格式转化为tensor类型,第四个参数dow... 不同的是测试过程不需要通过反向传播来更新参数。```python#8、开始进行测试,测试不需要进行反向传播net.eval() #开始测试,不是必须的,在网络中有BN,dropout时需要with torch.no_grad(): #这句表示测试不...
随着算法的发展,AIGC 已经展现出其在艺术创意领域的巨大潜力。以近几个月风靡全球的 Stable Diffusion 为例,这是一种基于潜在扩散模型(Latent Diffusion Models)的 text-to-image 模型,能够根据用户输入的任意文本生成相应的高质量图像,受到广大艺术从业者和开发者的关注。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c8097660ea62439ab6b9fc77957fc634~tplv-tlddhu82om-image.image?=...
不一样, Iceberg 是把元数据以文件的形式存在 HDFS 或对象存储上。最上层的 Catalog 也就是表的目录指向了每个表当前版本对应的 Metadata File,由于 Iceberg 使用 MVCC,所以每次对表的变更都会产生一个新版本的 Me... 指定快照以后新产生的每个 Manifest File 即可获取新增的 Data File。 # 基于 Iceberg 的批流一体解决方案![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ff499626f5...
ByteHouse 则支持根据不同的场景生成最优的 RuntimeFilter,优化了生成和 Apply 的流程,同时支持 Distributed 和 Local 的 RuntimeFilter,在较大规模集群上也自适应的支持 Shuffle-Aware 的 RuntimeFilter。 ... 在真正计算上的使用效率。最后,针对单节点上多线程并发引发的锁竞争现象,ByteHouse主要通过优化UncompressedCache确保性能效果。 **高并发点查也是本次白皮书发布会介绍的重点能力。**在某些企业的销售系...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715098848&x-signature=fFThecftkT7aPJ8ASbYC2hr0Ygc%3D)另外,为了增强词云的数据分析能力,也有研究者为词云添加额外的图元来传递定量信息,但这会影响词云的美观程度。 目前常见... 因其结果美观性强,螺旋线算法是最常使用的词云算法,但其算法复杂度较高。学术界有很多基础螺旋线算法的变种算法以适应不同的词云生成目的。3. **力导向布局,** 其核心思想与图布局中的力导向算法一致,将单词视作点...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185287&x-signature=asLAw0MiOORly1b0UQdfBfLffY8%3D)火山引擎边缘云的边缘容器主要是有以下的四个主要的特性:**资源覆盖广**相对于中心容器,我们的资源覆盖面肯定会更广。因... 而且不同的IDC机房物理环境、硬件环境,甚至服务器数目都不太一样,有的只有几台,有的有几百台。怎么基于Kubernetes合理地去管理不同的业务以及不同的资源,其实就是我们会面临的第一个问题。第二个,相对于中心的一...
构建一个好的Data Catalog系统,需要考虑的核心产品设计和技术设计有很多。篇幅所限,本文只概要介绍技术设计中最核心重要的部分,更多细节展开可参照后续的文章。## 数据模型统一将不同元数据的数据模型统一,是降低接入成本和维护成本的重要前提。系统的数据模型,火山引擎 DataLeap 研发人员基本参照了Apache Atlas的设计与实现。一些基本概念简单介绍如下:- 类型(Type):描述一类元数据,由多个属性组成。例如,hive table是...
并将GPT-4接入到您的办公系统中。[![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/fad8bb9f0d104de595650e0e4c8890ff~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-ex... **▲在多项模拟考试中,GPT-4得分更高**GPT-4使用多模态预训练大模型,输入不只限于文本,还包括图像、视频、语音等多种类型的数据。而GPT-3.5采用的是基于文本的单模态预训练模型,训练数据包括维基百科、新闻报...