中遇到了很多问题和挑战,主要分为对性能和运维稳定性的挑战。在性能方面的一大挑战是 OLAP 业务要求亚秒级的作业 Latency,这和流批有很大的不同,流式和批式主要关注数据的处理速度,而不需要关注 Plan 构建、T... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135660&x-signature=2q9EvO7ClEONoKSWVtAiMajqz3s%3D) **跨 Union All 的常见算子下推:** 字节内部某个业务的数据是按照典型的分库分表存放的,在该场景下,用户如果需要查询全量数...
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... 针对第二个问题,支持多种 Schema 混写,需要为不同的 Schema 创建不同的 Streamwriter,每个 Streamwriter 对应一种 Schema。由此在 Iceberg Sink Connector 增加了新的 FlinkSchemaEvolvingSink,它会判断进入的数据...
问题和挑战,主要分为对性能和运维稳定性的挑战。在性能方面的一大挑战是 OLAP 业务要求亚秒级的作业 Latency,这和流批有很大的不同,流式和批式主要关注数据的处理速度,而不需要关注 Plan 构建、Task 初始化等阶段... 为了加速从 class name 到 Classloader 的查找,会维护一个名叫 SystemDictionary 的哈希表。在 Classloader 数量非常多的时候,哈希表中存在大量的冲突,导致查找过程非常缓慢,同时整个 JM 大部分的 CPU 都消耗在这个...
[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200103140706191.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0JlaWlzQmVp,size_1,color_FFFFFF,t_70#pic_center)> - Driver 注册了一些 Executor后,就可以开始正式执行 spark 应用程序了。第一步是创建 RDD,读取数据源;> - HDFS 文件被读取到多个 Worker节点,形成内存中的分布式数据集,也就是初始RDD;> ...
从上图中可以看到,过去几年机器学习领域的模型参数增长非常迅猛,而相比于模型参数的增长,GPU 算力的提升相对较慢,两者之间就形成了越来越大的 Gap。这就带来一个问题,在进行推理或者训练时,GPU 内存可能放不下,需要... z3vPybFk9v0MGRv0Qjg%3D)大模型离线推理的关键挑战 — 分布式调度第二个挑战是关于分布式调度的挑战。有两点需求:第一个是需要支持异构资源,前面说到推理的过程往往同时有数据处理及推理,那么数据的处理...
如果在`C++` 程序中,那么就需要手动回收了,否则容易造成内存泄漏等问题。复杂链表的操作暂时讲到这里,后面我会单独把链表这一块的数据结构以及常用算法单独分享一下,本文章主要讲数据结构全貌。### 跳表上面我们可以观察到,链表如果搜索,是很麻烦的,如果这个节点在最后,需要遍历所有的节点,才能找到,查找效率实在太低,有没有什么好的办法呢?办法总比问题多,但是想要绝对的”`多快好省`“是不存在的,有舍有得,计算...
微服务化之后带来的问题也很明显:服务的管理复杂、链路的梳理复杂、系统故障会在整个链路中迅速传播。这里我们不讨论链路的依赖或服务的管理等问题,本次要解决的问题是怎么防止单个系统故障影响整个系统。这是... initialValue() {` `return new ArrayDeque<>();` `}` `};` `/**` `* 当前方法栈中所有方法调用的信息` `*` `* @since 0.0.1` `*/` `private static final ThreadLocal > methodCallThreadLoc...
要能够回答这些问题,核心要实现的 2 个必要维度便是:**拓扑**和 **时间**。拓扑可视化让工程师得以在全栈活动的上下文中查看来自网络、基础设施、应用程序和其他领域的遥测数据;它还提供了重要的背景信息... 这将显著缩短我们解决问题的时间,也同时让我们具备开始自动化根本原因分析、业务影响分析和警报关联的基础。因此摆在我们面前的问题可能就变成了:有没有一种技术,能够在低侵入的前提下,既可以帮我们自顶向下、...
致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好专栏的每一篇文章>> 🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩> # CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——近年超火的Transformer你再不了解就晚了!## 写在前面 近年来,VIT模型真是屠戮各项榜单啊,就像是15年的resnet,不管是物体分类,目标检测还是语义分割的榜单前...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876426&x-signature=QfazS75EaORbZKDXoNIZ3At%2BLTM%3D) 数组处理是集简云的一款内置应用,用于将文本变量内容生成一组数组或者将一组数组转换成文本内容,以便用于后续的流程步骤中。 **可用执行动作*** 将数组转换为文本* 将文本转换为数组 **应用使用示例****webhook+数组处理(将文本转换为数组)+飞书云文档:**当webhook接收到字段值数据时,通过...
曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大家有所帮助,特别是处于迷茫期的同学们。# 0. 前言 最近有很多小伙伴想学习人工智能,其中不...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962846&x-signature=CbllsJ0UKmZ3NGyJHF2UsO8najo%3D) > > > 字节数据中台DataLeap的Data Catalog系统通过接收MQ中的近实时消息来同步部分元数据。Apache Atlas对于... 本文会详细介绍框架解决的问题,整体的设计,以及实现中的关键决定。需求定义使用下面的表格将具体场景定义清楚。| **需求维度** | **需求描述** || 吞吐量 | 每日百万级别,每秒峰值>...
往往做到秒级或者分钟级的数据新鲜度就可以了,因此可以采用mini-batch的实时同步方案。****从使用上看****这三类场景都可以通过提供基于唯一键的upsert功能来实现,不管是更新还是幂等处理的需求。... 另一方面需要处理write-write冲突问题。这个方案也有一些变种。比如说写入时先不去查找更新key的位置,而是先将这些key记录到一个buffer中,使用后台任务将这些key转成DeleteBitmap。然后在查询的时候通过merge o...