业务不仅需要理解参数背后的含义,也无法通过 URL 中的参数来区分使用场景。另外,随着图片处理能力的变多、变复杂,图片处理参数的设计也会成为一个问题。为了解决这类问题,技术团队首先定义 filter ,一个 filter ... 一个严峻的事实出现在眼前:业务接入时到哪里创建管理模板,到哪里管理图片资源和图片域名,如何打通客户端和服务端?这时,veImageX 作为一个完整的产品形态应运而生。veImageX 以服务为最小粒度管理业务资源(域名、存...
业务不仅需要理解参数背后的含义,也无法通过 URL 中的参数来区分使用场景。另外,随着图片处理能力的变多、变复杂,图片处理参数的设计也会成为一个问题。为了解决这类问题,技术团队首先定义 filter ,一个 filter ... 一个严峻的事实出现在眼前:业务接入时到哪里创建管理模板,到哪里管理图片资源和图片域名,如何打通客户端和服务端?这时,veImageX 作为一个完整的产品形态应运而生。veImageX 以服务为最小粒度管理业务资源(域名、...
是否存在冗余模块等。使用 `vue-cli-service` 的项目可在打包命令后添加 `--report`开启;`umi`项目中可在打包命令前添加 `*ANALYZE*``=1` 开启;其它 `webpack` 项目可安装 `webpack-bundle-analyzer` 依赖包按需使... 但在代码分析的过程中,发现`@du/earth`(可理解为基于 `element-ui`的高阶组件)也是采用这种全局注册的方式,在一番查找比对后(大大的体力活儿),项目代码里却只用到了其中 4 个组件。``` import Vue from...
管理元数据服务的Hive Metastore,以及任务以MapReduce分布式任务运行在YARN上。标准的JDBC接口,标准的SQL服务器,分布式任务执行,以及元数据中心,这一系列组合让Hive完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有特性,并且Hive的SQL服务器是目前使用最广泛的标准服务器。虽然Hive有非常明显的优点,可以找出完全替代Hive的组件寥寥无几,但是并不等于Hive在目前阶段是一个完全满足企业业务要求的组件,很多时候选择Hive出发点...
如果大家对其中的语言、工具包或框架产生了兴趣,一定要在日后的开发中尝试和掌握。## 内容前瞻1. 【Modern Android Development】讲述 Android 全新开发技术的由来和构成2. 【Android Studio】演示 Android 官方 IDE 的重要特性3. 【Android App Bundle】简要普及 Google 推崇的 App 新格式4. 【**Kotlin**】解读 Android 首推的开发语言的优点6. 【**Jetpack**】讲述 Android 持续更新的重大框架集合,并逐个演示重...
四款数据中台产品的功能迭代、重点功能介绍、平台最新活动、技术干货文章等多个有趣、有料的模块内容。## **产品迭代一览**### **大数据研发治理套件** **DataLeap**- **【新增通道任务功能】** - 数... 支持将 MySQL 中的库同步到集群并自动分布到每个节点。 - 新增导入数据源:Hive 数据源导入,ClickHosue 数据源导入。 - 新增配置变更功能,可以对集群节点规格实现 scale-up。### **湖仓一体分析服务 ...
在数据库中既能处理流数据也可以处理批数据,所以字节团队将 Flink 的 Table Store 技术作为了最核心的基础支撑。**Flink Table Store**1. **全新的 Flink 内置存储****Flink Table Store 有以下特性:**1. Snapshot + Log2. 满足所有“实时” User Case3. 存储易用,直接查询 DFS从 Flink Table Store 的定位来看,Flink Table Store 有 Snapshot,支持批处理,加上 Log 流,同时还提供统一的存储,可满...
正如业界对于数据湖的解读一直在演变,我们对数据湖的解读也不会局限于以上场景和功能。# **2. 落地实时数据过程中的挑战和应对方式**接下来介绍数据湖落地的挑战和应对。字节内部的数据湖最初是基于开源的数据... Timeline 里面记录了每次操作的元数据,也记录了一些表的 schema 和分区的信息,通过同步到Hive Metastore来做元数据的展示。这个过程中我们发现了三个问题。第一个问题就是分区的元数据是分散在两个系统当中的,缺...
管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce 分布式任务运行在 YARN上。标准的 JDBC 接口,标准的 SQL 服务器,分布式任务执行,以及元数据中心,这一系列组合让 Hive 完整的具备了构建一个企业级数据仓库... SQL服务器基于Zookeeper中的Spark SQL引擎来执行客户端过来的请求,SQL 服务器是一个兼容Hive JDBC接口的服务器,在使用Spark SQL来支撑数仓构建的时需要重点考虑的实施点是:- 如何提供一个交互服务用来支撑不同...
在使用过程中需要分别维护,这使工程师运维和学习的成本非常高; 2、**数据一致性和正确性问题**,数据来自多个源头,采用了流批两种处理方式,处理逻辑不一样,代码不可复用,在 ETL 的计算过程中数据被反复引用,这些... 字节通过实践将 Streaming Warehouse 流式数仓和实时服务分析进行融合,Streaming Warehouse 做数据处理,实时服务分析做数据服务,两者结合可以解决三个问题:- Flink Table Store 解决数据和系统冗余问题 - 基...
本文将分享一些我们在对 MAD 实践过程中的心得和案例# 1. Kotlin![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/32d952eb6b564014bee384558f34bb1f~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)Kotlin 是 A... Fragment.viewModels( noinline ownerProducer: () -> ViewModelStoreOwner = { this }, noinline factoryProducer: (() -> Factory)? = null) = createViewModelLazy(VM::class, { ownerProducer().view...
字段解释等。对于数据消费者来说,他们通过Data Catalog查找和理解他们需要的数据。在用户数量和角色上看,消费者远多于生产者,涵盖了数据分析师、产品、运营等多种角色的同学。通常,消费者会通过关键字检索,或者目录浏览,来查找解决自己业务场景的数据,并浏览详情介绍,字段描述,产出关系等,进一步的理解和信任数据。另外,Data Catalog系统中的各类元数据,也会向上服务于数据开发、数据治理两大类产品体系。在大数据领域,...
管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce 分布式任务运行在 YARN 上。标准的 JDBC 接口,标准的 SQL 服务器,分布式任务执行,以及元数据中心,这一系列组合让 Hive 完整的具备了构建一个企业级数据仓... 在这两个组件中,Spark SQL 相对 Hive 的优势又更加明显。# SparkSQL 如何支撑企业级数仓Spark 引擎因为自身强大的生态和方便的编程接口被广泛应用在数据处理场景下,Spark 提供的 Spark SQL 模块更是将使用 Spa...