业务应用到后期监控响应,运维管控,在各层面均进行安全管控设计,实现全方位立体式防护;- 云安全产品防护:借助腾讯SaaS安全产品包括安全体检(漏洞扫描、挂马检测、网站后门检测、端口安全检测等)、安全防御(DDoS 防... 合理使用资源,每次运行脚本任务时,Gitlab-Runner 会自动创建一个或多个新的临时 Runner来运行Job。- 资源最大化利用:动态创建Pod运行Job,资源自动释放,而且 Kubernetes 会根据每个节点资源的使用情况,动态分配临时...
没有其他关系- 线性结构:结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系- 树形结构:结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系- 图状结构或者网状结构:图状结构或者网状结构![](https://markdownpicture.oss-cn... 如果计算结果超出了位数所能表示的范围,那就是溢出,就说明需要更多的位数才能正确表示。一般能用位运算的,都尽量使用位运算,因为它比较高效, 常见的位运算:- `~`:按位取反- `&`:按为与运算- `|`:按位或运算...
对数据分析能力也提出了更高的要求,现有的主流数据分析产品都没办法完全满足业务要求。因此,字节跳动在 ClickHouse 引擎基础上重构了技术架构,实现了云原生环境的部署和运维管理、存储计算分离、多租户管理等能力,推出了云原生数据仓库 ByteHouse。我们可以从下面几个方面认识 ByteHouse:**极致性能:**在延续了 ClickHouse 单表查询强大性能的同时,新增了自研的查询优化器,在多表关联查询和复杂查询场景下性能提升若干倍,实...
我们知道ChatGPT有很强的对话能力和创性,但是如果您需要ChatGPT回答一些专业性问题,比如您公司的产品,产品和服务介绍,一本内部刊物中的内容,ChatGPT由于没有这方面的资料,因此无法给与正确和有价值的回答。 **集简云上线ChatGPT文档问答**ChatGPT文档问答是集简云基于ChatGPT能力推出的内置应用,您只需要上传文档就可以完成训练,并且使用ChatGPT基于您上传的文档进行回答。您可以通过集简...
表面上标签类型可能完全不一样,但深度分析后发现喜欢两个视频的是同一个类型的人,并把他们划分在同一个兴趣圈层中。 要搭建这样一套兴趣圈层平台,不仅需要算法策略,对底层数据存储架构也是一大挑战。抖音... 作为划分作者的重要标签,应用在内容分发、垂类运营、数据分析、战略规划等场景中输出价值。兴趣圈层以簇(cluster)的形式存在,通过机器模型聚类而成,每个簇包含一位种子作者及多位与之关联作者。 ![pictu...
大宽表聚合查询、海量数据下复杂分析计算、多表关联查询场景下有非常好的性能。主要的的应用场景如下:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1016e0f478ec4023925ebb783ecf8575~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876494&x-signature=P8iWavIXgEBjJ5AQjXBM2VD2jJ0%3D)# 2.技术趋势和挑战## 业务需求企业级数据仓库场景中,需要融合来自多个业务系...
由多个属性组成。例如,hive table是一类元数据,hive_db也是一类元数据。Type可具备继承关系。按面向对象的编程思想,可以理解type为一个Class。- 实例(Entity):代表一个type的具体事例。一个entity可能作为一个属... 用以描述两个Entity之间的关联模式。在实际应用这套类型系统时,我们有两个方面比较有特点:1. **继承与组合的广泛使用**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om...
那么团队不可避免地会需要使用一些分片策略或是长连接策略,它们都会带来一些特殊问题。第三点是单个 API 涉及的微服务数量。如果 API 需要普遍涉及 10 个以上的服务,这时监控会面临更大的挑战。以字节跳动的场景为例,目前字节跳动内网的在线微服务数量在万级,其中最大的微服务大约有 1-2 万个实例,而单个 API 也普遍在后端关联了几十个甚至上百个微服务。面对这样的复杂度,有三个问题最为突出:**一是难以做容量预估**。微...
不会频繁变化的场景来说固定报表确实就足够了,但是以如今的视角来看,完全固定的查询逻辑不能充分发挥数据的价值,只有通过灵活的数据分析,才能帮助业务人员化被动为主动,探索各数据间的相关关系,快速找到问题背后的... 以ClickHouse为代表的具备强大单表性能的查询引擎,带来了大宽表分析的风潮。所谓的大宽表,就是在数据加工的过程中,将多张表通过一些关联字段打平成一张宽表,通过一张表对外提供分析能力。基于ClickHouse单表性能支...
文档型 NoSQL 数据库(以 MongoDB 为代表)、宽列型 NoSQL 数据库(以 HBase 为代表)、时序型 NoSQL 数据库(以 InfluxDB 为代表)以及图 NoSQL 数据库(以 Neo4j 为代表)**。虽然这些类型都属于 NoSQL 数据库范畴,但是不同类型的 NoSQL 数据库所适用的场景各有不同,需要根据业务特征选择合适的 NoSQL 数据库。其中 KV 型 NoSQL 数据库适用于需要超高性能,读远多于写,并且可以容忍数据部分丢失的场景,例如作为关系型数据库的外部缓存...
因此在数据产生后必须尽快对其进行计算和处理,从而最大效率实现数据价值转化,对实时数仓的建设需求自然而然的诞生了。而建设好实时数仓需要解决如下几个问题: 一、稳定性:实时数仓对数据的实时处理必须是可靠... 整体架构采用多主对等架构设计,架构安全可靠稳定,可确保单点无故障瓶颈。 ByteHouse 的架构简洁,采用了全面向量化引擎,并配备全新设计的优化器,查询速度有数量级提升(尤其是多表关联查询)。 用户使用 ...
本篇将详细介绍我们是如何加强 ClickHouse 多表关联查询能力。# 大宽表的局限数据分析的发展历程,可以看作是不断追求分析效率和分析灵活的过程。分析效率是非常重要的,但是并不是需要无限提升的。1 秒返回结果... 不会频繁变化的场景来说固定报表确实就足够了,但是以如今的视角来看,完全固定的查询逻辑不能充分发挥数据的价值,只有通过灵活的数据分析,才能帮助业务人员化被动为主动,探索各数据间的相关关系,快速找到问题背后的...
画布中支持同时构建多组画布流程,一图实现多数据建模任务的构建,提高数据建设的效率,降低任务管理成本;另外,画布中集成封装了超过40种数据清洗、特征工程算子,覆盖初阶到高阶的数据生产能力,无需Coding完成复杂的数... 选择库表或上传CSV文件或连接LarkSheet1. 筛选需要使用的字段信息,配置自己定义的字段名称及格式1. 选择聚合算子,按照日期和城市聚合计算订单量和订单金额1. 选择Top值算子,取Top10金额数量1. 输出数据集,...