# 机器学习样本存储:背景与趋势在字节跳动,机器学习模型的应用范围非常广泛。为了支持模型的训练,我们建立了两大训练平台:推荐广告训练平台和通用的 CV/NLP 训练平台。推荐广告平台每周训练规模达到上万个模型,而... 甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。 总体来说字节跳动的机器学习和训练样本在其业务中发挥着重要作用。通过建立强大的训练平台、积...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群随着企业降本增效、智能化数据决策需求的增强,传统的商业数据库已经难以满足和响应快速增长的业务诉求。在此背景下,云原生... 形成一个不断的导入的实时数据流,满足用户的实时写入需求。下面的表格简单比较了不同架构下实时导入技术的功能支持。除了上述提到的优化和改进,ByteHouse还自研了唯一键引擎,并从bytehouse的分布式架构开始支持,...
本次分享分为 4 个部分:1. 因为 ByteMlPerf 是围绕 AI ASICs 展开的,所以第一部分会先介绍背景,即什么是 AI 专用芯片,以及为什么 AI 专用芯片现在越来越受关注;2. 第二部分会介绍我们做 ByteMlPerf 的动机,毕竟... 面对红色线和灰色线如此大的差距,依赖通用算力芯片中放入更多晶体管来提高算力的途径,很难跟上模型训练的算力需求,使得我们不得不更依赖集群计算。*说到这里,大概就能回答第一部分的第一个问题: **为什么 AI ...
并详细介绍框架的设计与实现。> 对应产品功能为**[DataLeap 大数据研发治理套件](https://www.volcengine.com/product/dataleap)** 欢迎了解。# 背景## 动机字节数据中台DataLeap的Data Catalog系统基于Apa... 处理中的队列堆顶 = 处理完的队列堆顶:表示当前消息已经处理完,两边同时出队,并记录当前堆顶为可提交的Offset,重复检查过程。 - 处理中的队列堆顶 > 处理完的队列堆顶:异常情况,通常是数据回放到某些中间状态...
在此特定场景下支持分页。点此,查看功能文档 2023年04月15日 功能一: 基本分析新版本 功能说明:基本分析上线新版本,支持新老版本切换。 主要更迭内容如下: 优化时间筛选器与细分筛选时间筛选:支持自定义时间周期,... 点击红色区域icon可切换and(且)/or(或)逻辑 条件新增支持“用户不是”、“用户没做过”,可用于排除一些特定用户,例如:用户不是新用户,用户没做过点赞10次以上 所有用户属性均支持在规则中使用,包括all value、las...
**项目背景**ClickHouse的执行模式与Druid、ES等大数据引擎类似,其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段,Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coor... 即通过上游数据 ETL 来产生大宽表。这样做对ETL的成本较大,并且可能会有一些数据冗余。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/463fcfbbbf8b42bbaccdaae5cdd77f30~t...
本文会详细介绍多流拼接方案的背景以及实践经验。LAS **业务面临的挑战**=============字节跳动存在较多业务场景需要基于具有相同主键的多个数据源实时构建一个大宽表,数据源... 将部分维度数据缓存起起来,缓解高 QPS 下访问维度数据存储引擎产生的任务背压问题。* **存在问题**:由于业务方的维度数据和指标数据时间差比较大,所以指标数据流无法设置合理的 TTL;而且存在 Cache 中维度数据没...
本文会详细介绍多流拼接方案的背景以及实践经验。# **1. 业务面临的挑战**字节跳动存在较多业务场景需要基于具有相同主键的多个数据源实时构建一个大宽表,数据源一般包括 Kafka 中的指标数据,以及 KV 数据库... **当前方案:** 将部分维度数据缓存起起来,缓解高 QPS 下访问维度数据存储引擎产生的任务背压问题。- **存在问题**:由于业务方的维度数据和指标数据时间差比较大,所以指标数据流无法设置合理的 TTL;而且存在...
## 背景虽然ClickHouse列存已经有比较好的存储压缩率,但面对海量数据时,磁盘空间的占用跟常用的Parquet格式相比仍然有不少差距。特别是对于低基数列时,Parquet的存储空间会更加有优势。同时,大多这类数据的事件... 形成一个新的LowCardinality列,然后通过Column的Insert接口完成写入。另外在构建字典的过程中,是通过一个HashTable实现,这样在做Merge时这块的性能损耗较大,所以优化的关键点就是在于字典的构建过程。这里实现了...
**问题背景** **用户使用流程**如我们所知,字节跳动是一家擅长做 A/B test 的公司。以特征工程调研场景为例,流程如下:* 首先由算法工程师进行在线特征抽取;* 将抽取到的特征,使用 Protobuf 的格式按行存至 HDFS;+ 出于存储成本的考量,一般只存储抽取后的特征,而不存储原始特征* 将 HDFS 存储的特征交由字节自研的分布式框架( Primus )进行并发读取,并进行编码和解码操作,进而发送给训练器...
这样的话,就可以顺理成章的提出transformer了,其最主要就是解决了类似RNN框架难以并行的特点。后文我也会详细介绍transformer是如何进行并行处理数据的。 现在就让我们来看看transformer的整体框架,如下图所... 你可能就会对self Attention产生自己独特的认识,当然这部分介绍完后我也会给出自己的理解供大家参考。此外,这部分我会先给出self Attention的执行步骤,然后会结合代码帮大家更深入的理解这个过程,大家务必耐心看完...
背景1. 服务端实验进组人数通过事件表join事件表圈选,查询非常慢2. 事件表存储了大量曝光事件,作用不大,徒增查询事件量3. 私有化场景服务端进组时间存于用户属性中,然后时间推移比较难清理,并且存在性能隐... 一个指标查询会产生两条sql,一条正常指标的查询sql,另一条是对any\_event的au的查询,在最后结果处理的时候对两条sql的查询结果做了一个合并,一起返回到DataTester的科学计算模块。但是,每次打开报告页都必定会查进...
并详细介绍框架的设计与实现。**> > > > ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/69167cd980654899b10a348459b23409~tplv-tlddhu82om-image.image?=&... **背景**动机字节数据中台DataLeap的Data Catalog系统基于Apache Atlas搭建,其中Atlas通过Kafka获取外部系统的元数据变更消息。在开源版本中,每台服务器支持的Kafka Consumer数量有限,在每日百...