Hertz 会先在连接中读数据&解析,然后会根据请求内容进行路由匹配、业务逻辑处理、创建响应数据等,并在这些工作结束后,由框架将数据发送给对端。这么做可完全简化用户操作,不过在一些场景下却存在问题,首先是用户无法控制响应真正 flush 到对端的时机,因此在一些增量生成数据、实时性要求高的场景,用户限制较多。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e60f16043e8f44f78b01ab9b664...
保证接口的数据传输和数据处理的安全性。系统应在接口的接入点的网络边界实施接口安全控制。接口的安全控制在逻辑上包括:安全评估、访问控制、入侵检测、口令认证、安全审计、防(毒)恶意代码、加密等内容。1、安全评估:安全管理人员利用网络扫描器定期(每周)/不定期(当发现新的安全漏洞时)地进行接口的漏洞扫描与风险评估。扫描对象包括接口通信服务器本身以及与之关联的交换机、防火墙等,要求通过扫描器的扫描和评估,发现能...
对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务数据量膨胀,不断挑战数据能力边界,也让字节跳动在... 和Shared-everything的存储层,可以性能损耗很小的情况下,实现存储层与计算层的分离,独立按需扩缩容。 资源隔离,读写分离对硬件资源进行灵活切割分配,按需扩缩容。资源有效隔离,读写分开资源管理...
该层的数据除了存储在消息队列 Kafka 中,通常也会把数据实时写入 Druid 数据库中,供查询明细数据和作为简单汇总数据的加工数据源。命名规范:DWD 层的表命名使用英文小写字母,单词之间用下划线分开,总长度不能超过... 在公共基础层分为两个不同的层次,一个是 DWD 层,做明细数据,另一个是 DWS 层,做公共聚合数据,DIM 是我们常说的维度。我们有一个基于离线数仓的主题预分层,这个主题预分层可能包括流量、用户、设备、视频的生产消费...
该层的数据除了存储在消息队列 Kafka 中,通常也会把数据实时写入 Druid 数据库中,供查询明细数据和作为简单汇总数据的加工数据源。命名规范:DWD 层的表命名使用英文小写字母,单词之间用下划线分开,总长度不能超过... 在公共基础层分为两个不同的层次,一个是 DWD 层,做明细数据,另一个是 DWS 层,做公共聚合数据,DIM 是我们常说的维度。我们有一个基于离线数仓的主题预分层,这个主题预分层可能包括流量、用户、设备、视频的生产消费...
使得服务器的使用规模变小;二是应用该架构研发可以不用关注底层Sever,能够多关注自己的业务逻辑,实现业务架构,以敏捷开发的形态去应对新的业务需求。 “Less”也意味着“More”,平台需要处理的事务会增加。一方面,... 字节跳动的函数计算在承载高峰期承载了9600万的 QPS,这个场景应该是业内最大的场景。该场景主要包含一些消费任务,比如 MQ 场景、Kafka 消费、对象存储消费以及 Binlog DB 消费等。 10w+ 函数:10w+ 函数代表了10w+ ...
**●** **职责边界清晰** :流处理专注于增量数据计算,批处理专注于全量数据计算;**●** **容错性** :批处理 T+1 全量计算的结果会覆盖流处理的结果,意味着流处理假如有异常、可以被批处理计算时修复;**●** **支持复杂性隔离** :批处理的是离线就绪数据,可以很好的掌控。流处理采用增量方式处理实时数据,复杂性要高很多。通过分开批处理和流处理两套链路,把复杂性隔离到流处理,可以很好的提高整个系统的鲁棒性和可靠...
**●** **职责边界清晰**:流处理专注于增量数据计算,批处理专注于全量数据计算; **●** **容错性**:批处理 T+1 全量计算的结果会覆盖流处理的结果,意味着流处理假如有异常、可以被批处理计算时修复; **●** **支持复杂性隔离**:批处理的是离线就绪数据,可以很好的掌控。流处理采用增量方式处理实时数据,复杂性要高很多。通过分开批处理和流处理两套链路,把复杂性隔离到流处理,可以很好的提高整个系统的鲁棒性和可靠性。 具...
### 企业级数据平台构建背景 在没有大数据生态之前,企业内部大多数据量沉淀是有上限的,大多数的企业报表分析通过 Excel、Mysql、SqlServer 就可以满足相关的业务分析,随着互联网的蓬勃发展以及移动互联网浪潮... 数据开发就是用来做开发的,数据调度就是用来做调度的,但是数据管理无法从字面上来自己数据管理的标准是什么?具体的作用有哪些? 基于过往的设计经验,以及企业内部对于数据管理方面的诉求,我们将数据管理分开定...
sdk录播仅支持android/ios端 传入录音数据 pushMicAudioData float** in_data 录音数据,双通道且非交叉存储时需要拆分开int num_channels 录音数据的通道数int num_samples 传入数据的每通道采样点个数bool interleaved 双通道时需准确设置 0: 成功;否则返回具体错误码。 开启回声消除 setAECParam std::string aec模型的路径 0: 创建成功;否则返回具体错误码。使用aec44k_v2.2_modify_time_1s 开启延迟检测 setTim...
1. 概述 筛选是分析数据的基本部分。本文介绍对产品图表中的数据进行维度筛选的多种方式。 2. 快速入门 如何对图表进行维度筛选?第一步 :将维度字段拖入「筛选」区域后将弹出设置面板第二步 :切换到自己需要的模式,并设置过滤条件如果不想在图表上展示筛选器控件,此时所有设置已经完成,点击确定后筛选条件将对当前图表生效。第三步 :勾选位于面板左下方的复选框「作为图表筛选器」后,点击确定,筛选条件生效的同时,页面上将展示一...
1 整体概述数据地图采用图形化全链路数据表管理工具,提供字段、分区级元数据血缘展示,并通过数据血缘关系,获取数据生产全链路信息,为您解决找数难、理解数据难的痛点。 目前数据地图已接入 LAS、EMR Hive、ByteHou... 主题是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念,每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。 主题域是对一个比较深层的主题或部分主题进行分析后确定的主题的边界。为保障整个体...