从而提供了 exactly-once 的语义。(Flink 基于两阶段提交协议,实现了端到端的 exactly-once 语义保证。内置支持了 Kafka 的端到端保证,并提供了 TwoPhaseCommitSinkFunction 供用于实现自定义外部存储的端到端 exa... 因为Java对象及jvm内存管理存在的问题,flink针对这些问题基于jvm进行了优化, Flink内存管理主要会涉及内存管理、定制的序列化工具、缓存友好的数据结构和算法、堆外内存、JIT编译优化。Flink并不是将大量对象存在堆...
方式拷贝es安装包(若当前es中数据集较大-超出数10G,数据data目录也可一并离线迁移过来)scp -r root@ip:/home/elasticsearch-6.8.6 /***/***/云服务器:参数调整(root账户执行)echo "fs.file-max = 6553560" >> /... 可通过下面2个命令查看当前数量,这里修改了需要重新登录su - yd ulimit -Hn ulimit -Sn若是没有用户:新增用户yd(为减少对操作系统的影响以及安全问题,不建议以root系统用户来安装和运行ES实例,可按下述创建...
而任何问题中,数据元素都不是独立存在的,它们之间总是存在着某种关系,这种**数据元素之间的关系我们称之为结构**。因此,我们有了以下定义:> 数据结构是[计算机](https://baike.baidu.com/item/计算机/140338)存... 也就是我们定义了对操作对象的一种数学描述。但是我们还必须知道在计算机中如何表示它。**数据结构在计算机中的表示(又称为映像),称之为数据的物理结构,又称存储结构**。数据元素之前的关系在计算机中有两种不...
我们也遇到了上述问题。根据此前统计的公司 CPU 占比 TOP 50 服务的性能分析数据,JSON 编解码开销总体接近 10%,单个业务占比甚至超过 40%,提升 JSON 库的性能至关重要。因此我们对业界现有 Go JSON 库进行了一番评... 只能依据自描述语义将读取到的 value 解释为对应语言的运行时对象,例如:JSON object 转化为 Go map[string]interface{};- **定型(binding)编解码**:JSON 有对应的 schema,可以同时结合模型定义(Go struct)与 J...
比如在算法问题上,一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不同。在字节跳动的实践中发现,基础架构对性能或迭代效率有影响,但大部分情况下对算法效果不应该有影响。我们不希望在算... 样本数据量大,对象存储、NAS 等多套存储,数据手工拷贝,数据管理成本高。![ea18601d-d624-4d2d-8d88-280166eda833.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/ba7ca7c6d38b400282f66d2fc3a43e...
并验证可行性,但仍然存在一些问题: - 两套系统异步执行,使得在离线容器只能旁路管控,存在 race;且中间环节资源损耗过多;- 对在离线负载的抽象简单,使得我们无法描述复杂 QoS 要求;- 在离线元数据割裂... 语义,支持通过标签、污点等更灵活的方式选择集群,提供有状态、作业类资源调度能力,同时引入依赖跟随调度等优化。 下图展示了 PropagationPolicy 对象配置文件.yaml 来操控调度的语意: ````apiVersion: ...
要解决数据量大的问题,同时这个数据量还会不断地增长,2019年,字节内部每天新增的数据量就达到了 100 个TB。其次,在数据量大的基础上,仍要保有包含以下三个方向非常强的灵活性: **●****数据源头的灵活性... 并且能够支持At—Least once 语义,能够解决社区版Kafka单点写入的性能瓶颈问题。 ****●** Unique 引擎:**这是最关键的一点,它解决了社区版Replacing Merge实时更新延迟问题,真正能够做到实时upset。 ...
记录这些并不代表我真的都懂这些了(也不可能哈哈),而是希望自己以后碰到问题碰到场景的时候可以快速定位到文档,找寻一些其他的解决方案,并且更新自己不同时间段的不同理解### 迷茫阶段从上面的图中可以看到11月中... 内容涉及前端后端和移动端。加入下午茶之后还认识了很多有趣的小伙伴:- [Ylimhs](https://juejin.cn/user/2999123452115005 "https://juejin.cn/user/2999123452115005"):摸鱼王-宁姐,正如介绍所说:**是一个长期活...
NLP任务中我们处理的对象是一个个的词,但是计算机根本不认识我们的词啊,需要将其转换为适合计算机处理的数据类型。一种常见的做法是独热编码(one-hot编码),假设我们现在要对“秃”、“头”,“小”,“苏”四个字进行... 这个测试会咨询你一系列的问题,然后从多个维度来对你的性格做全面分析。其中,测试测试者的内向或外向往往是测试中的一个维度,假设我(Jay)的内向/外向得分为38(满分100),则我们可以绘制下图: 为了更好的表示数据,我...
如此庞大的集群规模带来的问题就是资源成本的不断攀升,所以对于管理资源的架构团队而言,需要回答的一个 **核心问题就是如何才能尽可能的提高集群整体资源利用率** 。为这个目标,我们对业务的流量特性进行了分析... 这就涉及到在线业务的另外一个特点,即在线业务的流量具有明显波峰波谷的潮汐变化。举个例子来说,几乎所有的用户都会在晚高峰的时段刷抖音,这样就会导致抖音相关服务的整体流量都上涨到一个比较高的水平。而到了凌...
使用机器学习模型生成向量来表示数据对象(文本、图像、音视频等);向量距离来代表对象间的相似性。常用的向量库使用 ANN 算法在极短时间内完成海量向量的检索。k-NN 可以作为向量数据库来使用,通过引入先进的向量... 语义搜索,音视频相似性检索等;- 智能推荐: 视频推荐,广告投放推荐,关系推荐,商品推荐等;- 智能问答:基于 Transformer 的 FAQ,LLM 的领域知识问答,LangChain 集合的生成式QA;- 数据消重:视频、音频、图片的...
调用资源。- **资源调度层面**:在传统模式下,如果一个 Flink 集群有100台机器,那这100台机器就由它独占;云原生模式虚拟化出了资源池的概念。资源池可以承载不同类型的大数据集群,可以装 Flink 集群,也可以装 Spark 集群,而且这些集群都是按需拉起的,可以迅速回收,在不需要时可以释放掉。- **统一部署和运维安装**:原来的运维方式是每个集群要运维每个自己集群的状态,出现集群之间的时延或者故障时,问题定位比较复杂。而云原...
颜色偏差等问题,严重影响对图像的分析,如分类、定位、检测、分割等。所以在现在,研究图像去雾对所有研究人员有重大的意义,如何有效地将模糊环境下的退化图像还原成清晰图像已经成为了一个重要的研究工作。大模型和深度学习技术的最新进展彻底改变了计算机视觉领域,许多领域都取得了重大进展,包括图像分类和对象检测。图像去雾也不例外,针对图像去雾开发了大量方法,并狠狠地推动了技术发展水平。比如基于大模型下的最新提出注意...