如果业务模型中确定了某个JSON key 的值一定是布尔类型,那么我们就可以在序列化阶段直接输出这个对象对应的 JSON 值(‘true’或‘false’),并不需要再检查这个对象的具体类型。sonic-JIT 的核心思想就是:**将模型解释与数据处理逻辑分离,让前者在“编译期”固定下来**。这种思想也存在于标准库和某些第三方 JSON 库,如 json-iterator 的函数组装模式:把 Go struct 拆分解释成一个个字段类型的编解码函数,然后组装并缓存为整个...
DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ISO_DATE; String currentDate = now.format(formatter); // 创建日期范围查询 sourceBuilder.query(QueryBuilders... 嵌套聚合的性能很差,嵌套聚合被设计为在每个桶内进行指标计算,对于平铺的 Group by 来说有存在很多冗余计算,另外在 Meta 字段上的序列化反序列化代价也非常大,这类 Group by 替换为 Composite 可以将查询速度提升 ...
valid values: [none, gzip, snappy, lz4, zstd]importance: high [**retries**](url)生产者发送消息失败或出现潜在暂时性错误时,会进行的重试次数。type: intdefault: 2147483647valid values: [0,... // key/value 的序列化类properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class); ...
下面我们会先回顾一下2023前端的变化,然后接着来聊聊 AI 赋能前端,我是怎么玩的。## 前端圈发生的变化下面我们简单的过一下2023前端发生的变化:### 主流浏览器都开始支持原生CSS嵌套写法![picture.image]... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012457&x-signature=9jjh7Is1CiECDaAjXyhHDjIpHsM%3D)![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/0fed5277616f495fb7cd2a95e54d57dd~tpl...
字节为什么会选择**ClickHouse**作为内部分析型数据库的基础呢? 2017 年,基于众多的业务场景以及海量分析数据,字节内部对于实时数仓的要求也越来越高。 ![picture.image](https://p6-volc-c... ClickHouse在单表性能上非常的强劲,但**多表能力非常局限,且对标准SQL兼容性低。** **3. 缺乏成熟运维管理工具,**运维复杂程度高,需要投入极大的人力,这是一个很大的缺陷。 **4.**ClickHouse是...
(LakeHouse Analysis Service)湖仓一体分析服务,包含批流一体 SQL,以及Spark/Presto多个计算引擎,其中LAS Spark作为高效的批式计算引擎,字节内部日均处理EB级数据,全覆盖离线ETL场景。 ![picture.image]... RowGroup2中的a列分布在[1, 99],对于过滤条件a=10,无法过滤任何一个RowGroup,需要读取整个文件数据。 为此,我们引入LocalSort。Spark引擎会在数据写入Parquet文件之前基于指定字段做一次本地排序,这样能将...
(渣津龙岗商周遗址-相关文献-《江西考古资料汇编·修水发现二处古文化遗址》)。## 问题分析实际上,常见的实体及其关系并不都是相互独立的,往往存在嵌套、一对多等问题。常见的关系类型如图所示:![picture.im... 缺点:模型设计起来相对复杂,容易造成冗余计算。### 管道式抽取#### 方案说明管道式关系抽取是将任务转化为**命名实体识别**和**文本分类任务**。典型的代表有PURE。实现方式:1. 先对文本段进行命名实体...
本文整理自字节跳动基础架构工程师何润康在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。Flink OLAP 是数据仓库系统的重要应用,支持复杂的分析型查询,广泛应用于数据分析、商业决策等场景。本次分享将围绕字节 F... JobManager 的 Dispatcher 组件会创建一个对应的 JobMaster,并根据特定的调度规则将 Task 部署到对应的 TaskManager 上执行,最后将执行的结果返回给 Client。![picture.image](https://p3-volc-community-si...
但由于有磁盘 IO 和数据序列化、反序列化的代价,因此查询的性能会受到影响。特别是当Join采用Hash Join时,如果右表是一张大表,构建也会比较慢。针对构建问题,近期社区也进行了一些右表并行构建的优化,数据按照Join key进行Split来并行地构建多个Hash Table,但额外的代价是左右表都需要增加一次Split操作。**第三类,则是关于复杂查询(如多表 Join、嵌套多个子查询、window function 等),ClickHouse对这类需求场景的支持并不是特...
但由于有磁盘 IO 和数据序列化、反序列化的代价,因此查询的性能会受到影响。特别是当Join采用Hash Join时,如果右表是一张大表,构建也会比较慢。针对构建问题,近期社区也进行了一些右表并行构建的优化,数据按照Join key进行Split来并行地构建多个Hash Table,但额外的代价是左右表都需要增加一次Split操作。**第三类,则是关于复杂查询(如多表 Join、嵌套多个子查询、window function 等),ClickHouse对这类需求场景的支持并不是特...
> 本文整理自字节跳动基础架构工程师何润康在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。Flink OLAP 是数据仓库系统的重要应用,支持复杂的分析型查询,广泛应用于数据分析、商业决策等场景。本次分享将围绕字节... JobManager 的 Dispatcher 组件会创建一个对应的 JobMaster,并根据特定的调度规则将 Task 部署到对应的 TaskManager 上执行,最后将执行的结果返回给 Client。![picture.image](https://p3-volc-community-sign....
(Precision)与召回率(Recall)是相互制约的指标。此时可以考虑牺牲精确率,提高召回率,以求可以甄别更多的坏样本。1. 模型的响应时间:不同的模型应用场景对响应时间的要求不同。不同的响应需要决定了模型的复杂程度... 数据不同源是指不同类型的数据存在于不同的数据库中。由于不同源会造成数据的质量与缺失值有所差异,在做表关联与合并时会出现不一致或部分时间内某些变量缺失值较多的情况。在模型训练时,模型会更倾向于选择缺失值...
**户在单元格内提供条件格式的功能,包括渲染图标集、色阶、数据图等场景,**以及将单元格渲染为图片、视频、链接、迷你图表等需求。并且支持在表头上进行排序、固定列、字段配置等功能菜单。 ![pictur... 得益于VisActor统一的底层渲染实现,可以容易的使用VTable的布局能力,嵌套VChart的图表渲染能力实现组合图表与透视图表。 通过在VTable上注册VChart图表组件,利用VTable的透视表布局能力,将VChart图表组件...