Databricks 提出了一个 Lakehouse 的架构,就是在存储层之上去构建统一的元数据缓存和索引层,所有对数据湖之上数据的使用都会经过这个统一的一层。在这一点上和我们的目标是很相似的,但是现实是比较残酷的,我们面临的是海量存量数据,这些存量数据不管是数据格式的迁移,还是使用方式的迁移,亦或是元数据的迁移,都意味着巨大的投入。因此在很长一段时间里,我们都会面临数仓和数据湖共存这样一个阶段。在这一阶段,两者的连通性是用户...
火山引擎DataLeap notebook 主要是基于 JupyterHub、notebook、lab、enterprise kernel gateway 等开源项目实现,并在这些项目的基础上进行深度修改与定制化,以满足 火山引擎DataLeap用户的需求。基础组件方面,主... (https://github.com/jupyterhub/jupyterhub/wiki/Spawners).目前我们的服务不是运行在物理机上,所以不会通过 k8s 管理 server & kernel。考虑到运维 & 扩展,我们考虑使用 TCE 作为 notebook server 的载体,因此...
系统化保障目标传递和落地。- 效果: 截止 2020 年中,事故以每双月 30%环比下降,在 1 年内达到稳定性问题彻底收敛。**案例二:**- 问题:抖音的实时数仓治理人员的精力分散,以被动的运动式、“救火”式的工作... 最后配合监控并收归到 wiki 中。而在 DataLeap 数据治理产品里,可以直接实现归因打标等能力,最后快速复盘。### 治理全规则![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/...
2 分别重复了一次。最直观的基数统计方法是利用 HashSet:将序列中的所有值依次添加到 HashSet 中,最后统计 HashSet 中值的个数即可。用 Python 代码描述如下:```pythondef get_dv(stream): s = set() ... 其主要优势是随机性强和快速。此外,比特币中使用 hash 值的前导零的个数来定义挖矿时的难度值 ([difficulty](https://en.bitcoin.it/wiki/Difficulty)) ,其蕴含的思想是完全相同的。前导零个数越多,意味着要尝试...
在Wiki的定义中也是强调数据湖是一个中心化存储,可以存海量的不同种类的数据。但是当对象存储满足了大家对存储海量数据的诉求之后,人们对数据湖的解读又发生了变化。第二阶段,对数据湖的解读更多的是从开源社区和背后的商业公司发起的。比如Databricks 作为一个云中立的产品,它将云厂商的这个对象存储称为 data lakes storage,然后把自己的重心聚焦在如何基于一个中心化的存储构建一个数据分析、数据科学和机器学习的数据湖解...
系统化保障目标传递和落地。* 效果:截止2020年中,事故以每双月30%环比下降,在1年内达到稳定性问题彻底收敛。**案例二*** 问题:抖音的实时数仓治理人员的精力分散,以被动的运动式、“救火”式的工作模式为主... 最后配合监控并收归到 wiki 中。而在 DataLeap 数据治理产品里,可以直接实现归因打标等能力,最后快速复盘。**治理全规则**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu8...
DataFun 举办 DataFunSummit 云原生大数据峰会。火山引擎云原生计算团队深度参与本次线上峰会,由 **火山引擎云原生计算技术负责人-李亚坤** 任峰会专家团成员参与策划; **批式计算研发负责人-一新** 出品「云原生... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049259&x-signature=GhWRUzZLgtccuCWaWikI4B5%2FNn4%3D)![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2df6e4eb2dfe44448f69f8e7d36bd72...