利用现有数据流对每个单独的应用程序进行数据分割。
社区干货
干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践
字节跳动数据流的业务背景数据流处理的主要是埋点日志。**埋点,也叫Event Tracking**,是数据和业务之间的桥梁,是数据分析、推荐、运营的基石.用户在使用App、小程序、Web等各种线上应用时产生的行... 拆分任务的应用使得数据流Flink ETL Job除了规则粒度的灰度发布能力,还具备了Job粒度的灰度发布能力,从此升级、扩容不断流,上线风险更可控。同时,由于拆分任务各子任务是独立的,因此单个子任务出现反压、fail-over...
Flink on K8s 企业生产化实践|社区征文
应用部署以pod启动,pod之间相互独立,资源环境隔离后更安全。- k8s集群能够利用好资源,机器学习、在线服务等许多任务都可以混合部署。- 云原生的趋势,丰富的k8s生态,以及大数据计算上云原生的趋势# 介绍#... K8S被称为云时代的操作系统(其中的镜像就类似软件安装包)- 旨在提供“跨主机集群的自动部署、扩展以及运行应用程序容器的平台”- 调度、资源管理、服务发现、健康检查、自动伸缩、滚动升级…
特惠活动
利用现有数据流对每个单独的应用程序进行数据分割。
-优选内容
利用现有数据流对每个单独的应用程序进行数据分割。
-相关内容
Go 生态下的字节跳动大规模微服务性能优化实践
微服务是一种将复杂应用拆分为微小的服务单元,每个服务单元都可以独立升级甚至替换,从而实现快速交付和迭代的文化。字节跳动是对微服务技术使用得非常极致的企业之一:伴随业务的迅速扩张,微服务以其灵活迭代、... 能更好地利用多核心 CPU 的能力,很适合编写包含大量网络通信的微服务系统;* **性能合适**:Go 语言编译速度很快,程序启动也很迅速,同时具有还算不错的运行时性能。当然,世上没有完美的事物。从性能角度来看...
字节跳动流式数据集成基于 Flink Checkpoint 两阶段提交的实践和优化背景
Flink 通过在数据流中注入 barriers 将数据拆分为一段一段的数据,在不终止数据流处理的前提下,让每个节点可以独立创建 Checkpoint 保存自己的快照。每个 barrier 都有一个快照 ID ,在该快照 ID 之前的数据都会进入... 任务会从上一个 Checkpoint state 中进行恢复,进而实现 Exactly Once 或者 At Least Once 语义。# MQ dump 写入流程梳理MQ dump 利用 Flink Checkpoint 机制和 2PC(Two-phase Commit) 机制实现了 Exactly Once...
字节跳动基于 Ray 的大规模离线推理
大模型离线推理(Batch 推理),是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,它在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临着很大的挑战。![picture.image]... 所以不同 Stage 对于算力的需求也不同,而且在跑一个作业之前,很难预先估计算力需求,就需要不断地调整参数,才能达到最佳执行效率。所以我们希望计算框架能够在运行过程中根据计算效率自动对每个 Stage 的算力进行扩...
字节开源 Monoio :基于 io-uring 的高性能 Rust Runtime
Runtime 对比选型与应用。 **02****Rust 异步机制** 借助 Rustc 和 llvm,Rust 可以生成足够高效且安全的机器码。但是一个应用程序除了计算逻辑以外往往还有... 利用这种机制可以避开写一堆 callback 的问题,带来了编程的非常大的便捷性。**Async Await 背后的秘密**----------------------通过这两个例子可以得知 Rust 的异步是怎么用的,以及它写起来确实非常方便...
基于 Ray 的大规模离线推理
是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分享将介绍如何利用 Ray 及云原生优势助力大模型离... 所以不同 Stage 对于算力的需求也不同,而且在跑一个作业之前,很难预先估计算力需求,就需要不断地调整参数,才能达到最佳执行效率。所以我们希望计算框架能够在运行过程中根据计算效率自动对每个 Stage 的算力进行扩...
万字长文,Spark 架构原理和 RDD 算子详解一网打进! | 社区征文
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;> - Driver会根据程序对RDD的定义的操作,提交 Task 到 Exec... 是Spark中最基本的数据抽象**,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点:自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后...
基本概念
本文介绍音视频基础概念和视频点播产品相关概念,以便您更好地理解和使用视频点播产品。 封装格式封装格式 (container format) 是指将音频、视频、字幕等数据流按照一定的规范组织在一起、形成一个完整的媒体文件。... DASH 也使用 HTTP 协议进行传输;与 HLS 不同的是,DASH 将视频文件切割成多个 MP4 分段,然后这些分段被打包成一个 MPD 播放列表文件。客户端应用程序可通过这个 MPD 文件来获取并播放视频流。 FLV:FLV 是由 Adobe 公...
Flink 流批一体在字节跳动的探索与实践
我们会通过消息中心件把实时数据进行缓存存入,然后运用 Flink 实时计算引擎进行处理,处理后经过消息中间件的缓存传输存入下游的存储,来服务下层的应用。整个计算架构分成两条链路,带来了两个比较严重的问题:1.... 针对上述困境,在字节跳动内部,我们选择了**流批一体的解决方案**。## 什么是流批一体那么,什么是流批一体呢?- **从计算层面来讲**,就是用同一个引擎、同一套代码及同样的 API ,同时处理有限的数据流和无限...
Flink 流批一体在字节跳动的探索与实践
我们会通过消息中心件把实时数据进行缓存存入,然后运用 Flink 实时计算引擎进行处理,处理后经过消息中间件的缓存传输存入下游的存储,来服务下层的应用。整个计算架构分成两条链路,带来了两个比较严重的问题:... 同时处理有限的数据流和无限的数据流,同时应对在线处理和离线处理(其中有限数据的处理对应离线处理,而无限数据的处理则对应在线处理),达到降本增效的目的。* **在存储方面**,流批一体即存储系统能够同时满足流...
