# 问题描述客户反馈主从切换后,表的中记录的最大值比自增列的值要大,导致插入异常报错 **"Duplicate entry 'xxxx' for key 'PRIMARY'"**# 问题复现### 1.主库插入测试数据```sqlmysql> drop test_autoinc;ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'test_autoinc' at line 1mysql> drop table test_...
# 问题描述客户在含有自增主键的表格中成功插入数据后,使用73924 查询,发现返回值为 0# 问题分析因为默认会用到 MySQL 的连接池复用功能,不同语句不能保证一定在同一个连接上执行,所以会导致即使数据成功插入,但是后续查询返回值为 0 的异常。# 问题复现1.模拟批量的插入数据和73924的操作```bashfor i in `seq 10000`;do mysql -h rds-mysql-h2******.rds.ivolces.com -udemo -p******** -e "use dbtest;insert into exe...
通常要求计算时间不能超过 5 秒。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2834b7978e1547fbaa94efe5223ff6fd~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x... 从而增加了存储成本。例如,如果需要对用户属性进行索引,就需要额外的存储空间来存储索引数据。4. **不支持高并发:**Hive和ES等方案在处理高并发请求时,容易出现性能问题,无法支持高效的广告投放。例如,如果同时有...
但随着数据量的增长,ClickHouse在当前存储引擎的支持下也难以保证查询时间。这导致了数据查询效率的问题,影响了用户体验。# ByteHouse BitEngine方案## 方案简介### 新查询引擎- 针对广告人群预估业务开发的新查询引擎,基于ClickHouse提供的MergeTree Family系列引擎,添加了新的bitmap64类型和一系列的相关聚合函数。BitEngine提供的bitmap64类型适合存储和计算大量的用户ID之间的关系;在广告人群预估业务中,bitmap64类...
某些情况下会导致集群出现严重的性能问题,但是在流式和批式下只需要执行一次通常不会出现问题。因此,针对以上不同,在 OLAP 场景下进行了很多查询相关的优化,比如 Plan 的构建加速和初始化等相关优化。![pict... 核心思路是尽可能的将一些算子下推到存储层进行计算,大幅减少 Scan 的数据量,降低外部的 IO,同时也能够减少 Flink 引擎需要处理的数据量,从而明显提升 Query 的性能。 **TopN 下推:** 在字节内部的一个典型业...
字节跳动云原生计算团队在此次 CommunityOverCode Asia 峰会中深度参与并进行相关主题演讲,由 8 位同学围绕 4 个专题下的 6 个议题,分享 Apache 开源项目在字节跳动业务中的实践经验。此外,Apache Calcite PMC Mem... 发现一系列问题:GPU 算力供给(卡时数)仍有较大缺口、单机房资源池规模无法匹配业务单位任务计算量增长、在线资源池算力浪费问题、缺乏统一平台入口。Spark 和 AML(应用机器学习)合作,通过 GPU 共享技术、混部 GPU ...
火山引擎边缘计算产品负责人沈建发分享了新一代创新算力解决方案,**揭秘火山引擎边缘计算助力企业进一步提高用户体验,实现持续增长的产品方案与最佳实践。**# **01 当代应用架构演进**## **应用架构演进**![... 游戏加速器供应商能够通过广泛分布的边缘计算节点构建游戏加速节点,满足不同区域、不同游戏业务场景的诉求,优质的边缘计算和网络资源支持不同终端用户就近接入,**有效解决解决用户高峰期网络丢包、卡顿等问题,实现...
本文整理自火山引擎云原生计算研发工程师王正和闵中元在本次 CommunityOverCode Asia 2023 数据湖专场中的《基于 Flink 构建实时数据湖的实践》主题演讲。实时数据湖是现代数据架构的核心组成部分,随着数... Schema 演进是流处理中一个常见的问题,即通过在流作业过程中动态变更目的端的 Schema 保证数据的正确写入。Iceberg 本身对 Schema 变更有很好的支持。在 Iceberg 的存储架构中:Catalog 是不存储 Schema 的,只存储最...
我们也可以看出当前需要解决的一些问题及为实现降本增效目标需要调整的地方。首先,需要 **优化** **训练样本** **的存储大小**,减少存储成本。随着数据集的规模增长,存储需求、成本也会相应增加,这对于大规模的训练模型来说是一个挑战。其次,还需要 **优化** **训练样本** **的读取速度**。随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所需的计算资源也在不断提升。然而如果样本的读取速度无法跟上算力的增长就会...
## 背景Spark 是字节跳动内部使用广泛的计算引擎,已广泛应用于各种大规模数据处理、机器学习和大数据场景。目前中国区域内每天的任务数已经超过 150 万,每天的 Shuffle 读写数据量超过 500 PB。同时某些单个任务的 Shuffle 数据能够达到数百 TB 级别。与此同时作业量与 Shuffle 的数据量还在增长,相比去年,今年的天任务数增加了 50 万,总体数据量的增长超过了 200 PB,达到了 50% 的增长。Shuffle 是用户作业中会经常触发的功...
早期业务形态主要解决单点问题,主机/单机计算呈现信息孤岛的状态。随着 PC 端、移动端技术的发展,从人人互联,到人类既生产数据又消费数据,再慢慢到设备与设备之间的信息互联,万物互联的时代已然到来。在万物互联... 提到边缘计算云平台,首先跟大家分享一下我们对边缘计算的定义:**我们把从用户到云中心之间所有的算力层都定义为边缘计算**。* 首先,“ **现场边缘** ”主要位于用户现场或用户自己的机房。覆盖 1~5ms 时延范...
问题之一。## 02 构建新一代边缘计算云平台### **火山引擎边缘计算:用户和云中心之间的所有算力层**![图片](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/f2c3fae879d0459b940b04e2dfbb8ebe~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)\提到边缘计算云平台,首先跟大家分享一下我们对边缘计算的定义:我们把从用户到云中心之间所有的算力层都定义为边缘计算。- 首先,“**现场边缘**”主要位于用户现场或用户自己的机房。...
计算脚本。第二:Ad-Hoc(即席查询)的能力,可以在可视化页面中输入 SQL 语句来预览结果。第三:自己写计算脚本,然后提交到平台中运行。 以上三种在不同的实现上可以满足不同使用人群的需求,比如业务分析人员不太擅长写 SQL,可以通过拖拉拽的方式来生成,开发人员可以使用 Ad-Hoc 或者自己写脚本上传的方式,因为平台本身提供了环境隔离,会定期的来清理一些脏数据,所以,开发人员不需要担心集群环境方面的问题1. **数据调度...