每天有数以千万计容器化的任务被创建和删除,晚高峰时单个集群的平均任务吞吐 >1000 pods/sec。这些任务的业务优先级、运行模式和资源需求各不相同,如何高效、合理地调度这些任务,在保证高优任务 SLA 和不同任务资源... 理想情况下可以把**时间复杂度从 O(n) 降低到 O(1)**。### **降低扫描节点的比例**虽然上述优化可以降低候选节点的构建过程,但是如果集群状态或者资源申请发生变化,还是要重新扫描集群所有节点。为了进一步降...
**● 系统复杂度:**大数据计算系统与数据处理架构涵盖多种技术和组件,对其参数的调整需深刻理解各组件的运作机制及其相互依赖。以 Spark 为例,其拥有上百个适用于不同场景的参数,而这些参数可能互相影响,增加... 后续运维包括复盘将需要投入大量时间成本。 **3.挑战:复杂的优化场景和目标**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/53b5b50b04dc435a88f6b...
会发现操作 State 并不是一件很"容易"的事情,如果使用 FsStateBackend,会经常遇到 GC 问题、频繁调参等问题;如果使用 RocksDBStateBackend,涉及到磁盘读写,对象序列化,在缺乏相关 Metrics 的情况下又不是很容易进行... 或者做状态大小预估的复杂度较高* 随着业务增长,所谓的 "小状态" 很快就变成了 "大状态",需要人工介入做调整* 同样的状态大小,由于状态过期时间不同,使用 FsStateBackend 产生 GC 压力也不同针对上面 FsStat...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716394853&x-signature=A6Hm%2Fjrof8tOngBw4Z7hie1butY%3D)**文 | Dash**来自字节跳动数据平台分析型数据库团队相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了,它强大的... 大幅度降低查询时间。相应的,一个不好的查询优化器,甚至会让查询变慢。常见的优化器逻辑分为两类, **一类叫“基于规则的优化(RBO)”,另一类称为“基于代价的优化(CBO)”** , **实际应用过程中应当两类兼顾才能...
需要保证写权限和创建文件的权限。 eventSaveMaxFileSize:表示需要保存的日志文件的最大文件大小,单位为MB。 eventFilePaths:表示需要保存的日志文件的位置,为一个字符串数组,数组中的每一个值都表示一个路径,用户将日志文件写到不同的文件夹下,可以配合多个LogAgent实例使用。注意:如果定义了该数组,则 eventSavePath 不会生效。 eventSaveMaxDays:最多保留多少天的日志文件,超过这个时间的日志会被删除,默认是-1,即不删除文件。...
需要保证写权限和创建文件的权限。 eventSaveMaxFileSize:表示需要保存的日志文件的最大文件大小,单位为MB。 eventFilePaths:表示需要保存的日志文件的位置,为一个字符串数组,数组中的每一个值都表示一个路径,用户将日志文件写到不同的文件夹下,可以配合多个LogAgent实例使用。注意:如果定义了该数组,则 eventSavePath 不会生效。 eventSaveMaxDays:最多保留多少天的日志文件,超过这个时间的日志会被删除,默认是-1,即不删除文件。...
需要保证写权限和创建文件的权限。 eventSaveMaxFileSize:表示需要保存的日志文件的最大文件大小,单位为MB。 eventFilePaths:表示需要保存的日志文件的位置,为一个字符串数组,数组中的每一个值都表示一个路径,用户将日志文件写到不同的文件夹下,可以配合多个LogAgent实例使用。注意:如果定义了该数组,则 eventSavePath 不会生效。 eventSaveMaxDays:最多保留多少天的日志文件,超过这个时间的日志会被删除,默认是-1,即不删除文件。...
**征集时间截止于 2023年6月6日,星期二,上午8:00:00(北京时间-UTC+8)** 。(请不要等到最后一分钟哦~)**大会详情:**https://apachecon.com/acasia2023/zh/ **议题投稿:***您也可扫描... 随着应用的复杂度越来越高,单体应用逐渐被拆分为微服务,产品可以快速迭代的同时也带来安全、维护和可观测性方面的技术挑战。在 ASF 中有多个项目是和 API 网关相关的,比如 Apache APISIX 等。 在这个专题...
**A/B测试也基本上是整个研发链路上的必经一环。** 那么如何将数据驱动有效应用在研发体系中呢? 本文基于字节的多年实践从“研发流程中无处不在的数据驱动”、“如何建立可持续的数据驱动文化”、“数... 今日头条是一个通用信息平台。头条早期的信息流服务是用一个Python的单体服务。随着业务发展迅猛,流量在爆发式增长,业务工程上的复杂度也在急剧升高。为了更好地长期支撑业务发展,信息流同学做了一次大规模的服务化...
我们是基于 Babel 的 AST 解析能力,对工程做「依赖解析和代码转换」的。**但实践过程中发现了 2 个问题:**1. **速度慢**对于效率工程的大型中后台应用,代码规模是庞大的,基于 Babel 做一次 AST 解析,尤其是再配合外部封装的 DFS 类算法框架,进行一次全量解析的耗时有时会持续 10min 以上,这和我们原来的期待(30s 以内)是不相符的。最初,我们只是对外部封装的 DFS 类算法框架做了时间复杂度上的优化(如加缓存、...
我们新的解决思路是“ **轻在线重离线**”,即把比较重的 **时间切片明细数据**状态存储和窗口聚合计算全部放在离线层。窗口结果聚合通过 **离线窗口触发机制**完成,把特征结果 **推到**在线 KV 存储。在线模块非常轻量级,只负责简单的在线 Serving,极大地简化了在线层的架构复杂度。在离线状态存储层。我们主要依赖 Flink 提供的 **原生状态存储引擎 RocksDB**,充分利用离线计算集群本地的 SSD 磁盘资源,极大减轻在线 ...
底层的存储大部分是 KV 存储、或者专门优化的存储引擎,在线层完成复杂的窗口聚合计算逻辑,每个请求来了之后在线层拉取存储层的明细数据做聚合计算。我们新的解决思路是“**轻在线重离线**”,即把比较重的**时间切片明细数据**状态存储和窗口聚合计算全部放在离线层。窗口结果聚合通过**离线窗口触发机制**完成,把特征结果**推到**在线 KV 存储。在线模块非常轻量级,只负责简单的在线 Serving,极大地简化了在线层的架构复杂度。...