Flink OLAP 作业 QPS 和资源隔离是 Flink OLAP 计算面临的最大难题,也是字节跳动内部业务使用 Flink 执行 OLAP 计算需要解决的最大痛点。本次分享将围绕 Flink OLAP 难点和瓶颈分析、作业调度、Runtime 执行、收益以及未来规划五个方面展开介绍。 作者|字节跳动基础架构工程师-曹帝胄 **01****Flink OLAP in ByteDance**针对内部许多混合计算的需求场景,字节跳动提出了整...
> 本文整理自字节跳动基础架构工程师曹帝胄在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。Flink OLAP 作业 QPS 和资源隔离是 Flink OLAP 计算面临的最大难题,也是字节跳动内部业务使用 Flink 执行 OLAP 计算需要解决的最大痛点。本次分享将围绕 Flink OLAP 难点和瓶颈分析、作业调度、Runtime 执行、收益以及未来规划五个方面展开介绍。 # Flink OLAP in ByteDance ![picture.image](https://p6-volc-community-sig...
就近提供边缘智能服务的计算模式。简单点讲,边缘计算是将从终端采集到的数据,直接在靠近数据产生的本地设备或网络中进行分析,无需再将数据传输至云端数据处理中心。边缘计算发生的位置称为边缘结点,它可以数据产生的源头和云中心之间任一具有计算资源和网络资源的结点。比如,手机就是人与云中心之间的边缘结点。在理想环境中,边缘计算指的就是在数据产生源附近分析、处理数据,没有数据的流转,进而减少网络流量和响应时间。![p...
# 一、背景字节跳动内部有很多混合计算的需求,需要一套既支持 TP 计算,也支持 AP 计算的系统。下图是字节跳动 HTAP 系统的总体架构。系统使用内部自研的数据库作为 TP 计算引擎,使用 Flink 作为 AP 的计算引擎。... 本地线程池会将它们发送到 Akka 线程池直接执行。作业结束后会直接关闭本地线程池,快速释放定时任务资源。## 资源申请优化字节跳动内部目前使用的是 Flink 1.11 版本,Flink 资源申请主要是基于 Slot 维度,我们...
## 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,Coordinator在收到各Worker节点的数据后进行汇聚和处理,并将处理后的结果返回。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/06f7df07a95544098840c17ea42e2e6b~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)两阶段的执行模式能...
边缘计算的目的是给予更快地响应时间和更强的用户体验,尤其是对于务必及时或低延迟数据处理的使用和服务。计算任务能够分布到边缘设备上,能够减少从设备到云服务的传送数据时长,减少网络拥塞和延迟。这是物联网(IoT)运用、实时监控剖析、智慧城市、自动驾驶等场景都非常有益。 边缘计算也可以提供线下操作技能,即便没有网络连接,边缘设备仍然能够开展当地操作解决方法。这对使用一些必须在线下环境或糟糕的网络场景下工作尤...
边缘计算在物理实体和工业联接中间,或在物理实体的顶端。边缘计算是一种零散的计算架构,将系统软件、统计信息和服务的计算从网络中心节点转移至网络逻辑的边缘节点。这类架构融解了所有本来由关键节点处理大型服务,切成更小、更容易管理的部分,分散到边缘节点处理。因为边缘节点更接近顾客终端装置,因而可以加速材料的处理和传送,降低延迟。在这种结构下,材料的描述和知识的建立更接近统计信息的源头,因而更适合处理大数据。此...
**流式计算链路**,也是我们整个实时推荐、实时信息流的核心链路。我们会通过消息中心件把实时数据进行缓存存入,然后运用 Flink 实时计算引擎进行处理,处理后经过消息中间件的缓存传输存入下游的存储,来服务下层... 对流式计算来说,用户的使用高峰期一般是白天或凌晨12点之前,那么这些时间段也就是流式计算的高峰,此时对计算资源的需求是非常高的。相对而言,批式计算对运算时间并没有严格的限制,比如可以在凌晨12点之后到早上6、...
**作者:杜怀宇**近期,由边缘计算产业联盟(ECC)主办的2022边缘计算产业峰会(ECIS2022)以云端直播形式成功举办,峰会以“边云智联 助力行业数字化转型”为主题,汇聚来自全球的商业领袖、国际组织、政府机构、产业伙... 甚至函数计算等多种业务,那么就可以尽早考虑**拓展性**,设计一套完善方案以应对所有问题。- **第四是安全性**,作为tob业务服务商,安全问题毋庸置疑,具体来说,至少要**保证租户之间的隔离性以及数据传输安全**。...
**一、背景**========= 字节跳动内部有很多混合计算的需求,需要一套既支持 TP 计算,也支持 AP 计算的系统。下图是字节跳动 HTAP 系统的总体架构。系统使用内部自研的数据库作为 TP 计算引擎,使用 Flin... 本地线程池会将它们发送到 Akka 线程池直接执行。作业结束后会直接关闭本地线程池,快速释放定时任务资源。 **资源申请优化**----------- 字节跳动内部目前使用的是 Flink 1.11 版本,Flink...
做多套也没有必要。其次,如果想对产品的某些地方进行改进,如何先复现实验结果?团队不同的人做了不同的实验,如何对这些实验进行对比?这些都是有挑战的事情。这些管理问题其实也是机器学习模型训练过程中比较大的痛点。本文将针对这些痛点,介绍我们如何进行机器学习平台的架构设计。## 云原生机器学习平台架构设计我们主要在两方面做了投入:一是高性能计算和存储的规模化调度;二是模型分布式训练的加速。### 高性能计算和...
提供底层基础的大数据体系的计算引擎和存储引擎,并向上对接数据开发治理工具 DataLeap。 如果用一句话来定义火山引擎 EMR 这个云产品,那就是“Stateless 云原生开源大数据平台”。用户可以在 EMR 产品中创建... 涉及到一个数据从业务系统向大数据体系传输的过程。** 以客户端埋点日志为例,埋点日志被上报到消息队列,该消息队列为大数据链路的第一站。从该消息队列开始,数据会继续向下游的离线 Hive 表或者实时数仓的下游...
在这种情况下想要快速的求出 SQL 的结果,我们主要尝试了 2 个优化方向: 并行计算减少节点之间数据传输,把计算下推下去,减少汇聚节点的计算压力。 如图显示,按照user_id划分为 N 个区间,分别导入到 N 台不同的机器,保证每台机器上的用户不重复。每一台机器可以独立完成交集计算,因为用户不会重复,每个机器只需要返回完 count distinct 结果,而不是对应的聚合函数中间状态,可以大大减少传输的数据量,最后汇总只需要做累加即可。 具...