一般运行一段时间就会停止,不会持续运行,这种情况下直接使用runtime包的pprof工具来采集进程的性能数据是最方便,直接在进程运行中持续写入pprof文件或者在结束后将各项性能数据写入文件即可。2. net/http/pprof... 获取程序运行中的各种事件追踪信息,例如系统调用、GC、Goroutine等等,可以接一个second参数,代表要采样的时长(单位:秒),执行完成后会自动下载一个文件,如下。![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fb...
通常是对数据库中记录的查询和修改,主要为企业的特定应用服务,强调处理的响应时间、数据的安全性和完整性等;分析型处理则用于管理人员的决策分析,经常要访问大量的历史数据。数据仓库(DataWarehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。可从两个层面理解数据仓库:首先数据仓库用于决策支持,面向分析型数据处理,不同于企业现有的操作型数据库;其次数据仓库是对多个异构数据...
机器节点的数量动辄达到百万规模,但是kubernetes官方表示单个kubernetes集群能稳定运行的机器节点规模在5K左右,超出规模之后kubernetes的存储系统、pod调度性能、容器请求路由性能等都会受到影响。另外在大规模集群管理上,也会存在很多其他问题,比如多集群管理、多租户、事件异常追踪等。开源项目KubeWharf就是用来解决管理和使用大规模kubernetes集群面临的各种问题的,接下来和大家分享一下自己对KubeWharf的各个子项目的理...
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... Hudi使用时间线 Timeline 来追踪针对表的各种操作。比如commit compaction clean, Timeline 类似于数据湖里的事务管理器,记录对表的更改情况。而这些更改或事务记录了每次更新的操作是发生在哪些文件当中,哪些文件...
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... Hudi使用时间线 Timeline 来追踪针对表的各种操作。比如commit compaction clean, Timeline 类似于数据湖里的事务管理器,记录对表的更改情况。而这些更改或事务记录了每次更新的操作是发生在哪些文件当中,哪些文件...
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... Hudi使用时间线 Timeline 来追踪针对表的各种操作。比如 commit compaction clean, Timeline 类似于数据湖里的事务管理器,记录对表的更改情况。而这些更改或事务记录了每次更新的操作是发生在哪些文件当中,哪些文件...
长时间运行的应用程序可能会带来巨大的事件日志,这可能需要大量维护并且需要很长时间才能重构 UI 数据从而提供服务。在大规模生产中,作业的数量可能很大,会给历史服务器带来沉重的负担。接下来,火山引擎 LAS 团队将... 会从列表中查找请求所需的任务,如果存在,就完整读取对应的 event log 文件,进行解析。解析的过程就是一个回放过程(replay)。Event log 文件中的每一行是一个序列化的 event,将它们逐行反序列化,并使用 `ReplayList...
本文整理自字节跳动基础架构工程师何润康在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。Flink OLAP 是数据仓库系统的重要应用,支持复杂的分析型查询,广泛应用于数据分析、商业决策等场景。本次分享将围绕字节 F... 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...
每天查询有几千万次。 面对刚才说的大规模挑战,我们在ByteHouse上主要做了五个层次的深度改造: 第一是支持流式数据。对分析而言,我们对实时性的要求非常高,所以我们通过Kafka支持了对实时数据的处理。这样通过Byte... 可跟踪的数据驱动模式。 最后用一张图去完整地阐述数据驱动、基于中台和应用优化,来构建整体飞轮的案例。 首先基于数据做用户定向,定义好目标,找到对产品最关键的人群; 找到之后,去做对应的创意、内容,然后让这些最...
接入与试用相关如何开通能力?请参考开通服务页。 支持免费测试吗?如何测试?支持免费试用,请参考产品计费页查看费用问题,参考接入文档页进行接入测试。 如何获取密钥(AccessKey)?AccessKey包括AccessKeyID(AK)和Acc... 有时间限制吗?每个能力我们均提供了免费试用的机会,会限制QPS数量不超过1次/秒,测试时长详询销售人员。 如何查看订单?您可在火山引擎-费用中心-订单管理中查询订单。 什么是QPS?QPS(Query Per Second):每秒钟请求或...
业务高速发展变化和不同团队灵活协作的需求。时至今日,字节跳动的在线微服务类型数量已超过 10 万。但作为一家快速发展的企业,字节特殊的内部业务场景也对微服务落地提出了一些挑战,如:* **大规模**:一是... 集群性能优化一般有如下思路:收集原始性能数据——建立指标体系——跟踪监控异常/手动分析——定位性能瓶颈——优化方案。需要注意的是,只做一次优化是远远不够的,我们更希望将相关最佳实践做成系统或工具,日...
然而随着时间的推移,语言模型的规模和能力不断增长。引人注目的是 GPT-3,这是一种由 OpenAI 开发的强大语言模型。相比于 BERT 的 3.4 亿个参数,GPT-3 的模型参数数量飙升至 1750 亿个。这一巨大的增长引发了广泛的... 可以平均节省存储成本约 30%~50%,并提升读取性能。最终这些文件会被存储在 HDFS 或对象存储中,以确保数据的安全可靠。 ## 核心特性优化与实践### 核心特性一:支持数据更新和写入分支![picture.image](h...
**云原生存储和机器学习云原生化——** KubeWharf 广泛应用于云原生存储和机器学习领域,为这些复杂的应用提供了一套完整的解决方案。现代应用越来越依赖于先进的存储和机器学习技术,而 KubeWharf 的云原生组件集成了这些技术,使用户能够更好地构建和部署这些复杂的应用。云原生存储的需求包括高性能、高可用性和弹性,而 KubeWharf 提供了相应的功能和工具,使得存储服务能够适应不断变化的工作负载。在机器学习领域,KubeWharf...