数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的[数据元素](https://baike.baidu.com/item/数据元素/715313)的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储[效率](https://baike.baidu.com/item... 测试代码如下:```javapublic class Test { public static void main(String[] args) { MyList myList = new MyList(); myList.add(1); myList.add(2); // 1->2 my...
基本上就不用管这个任务了:不需要每天手动检查上游数据是否就绪;不需要每天来点击运行,因为调度系统会自动帮你执行这个 Notebook;执行失败了有报警,可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统... Notebook 指的是代码文件,一般在文件系统中存储,后缀名为`ipynb`。Jupyter Notebook 后端提供了管理这些文件的能力,用户可以通过 Jupyter Notebook 的页面创建、打开、编辑、保存 Notebook。在 Notebook 中,用...
在实际中有两种可能的情况:1)先前的测试运行可能没有覆盖所有的超事件,2)当前测试应用程序版本中添加了一些新的功能。该模式可以帮助扩展模型并优先探索潜在的新功能。![picture.image](https://p6-volc-comm... 通过监控 GUI 页面信息发送给服务端,服务端接收信息根据算法决策返回选择的事件,客户端接收事件并执行操作。客户端使用 Java 语言编写,用于获取 GUI 信息,读取服务端决策,并将决策转化为设备可以执行的代码,从...
大([large](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/testdata/twitterescaped.json)):550KB,10000+ key,深度 6 层。测试结果如下:![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfc... 业界实现方式目前主要有两种:**代码生成 code-gen(或模版 template)** 和 **即时编译** **JIT**。前者的优点是库开发者实现起来相对简单,缺点是增加业务代码的维护成本和局限性,无法做到秒级热更新——这也是代码生...
AI系统通过分析庞大的监控数据,可能可以提前发现问题并自动修复。随着人工智能核心技术如深度学习的成熟,后端开发也正从传统向智能化转变。它带来的不仅是自动化,更重要的是提升研发效率,降低运维成本。我相信在不... 设计和实现CRUD接口往往需要开发者手动编写大量代码。通过训练机器学习模型,我们可以实现根据接口定义自动生成对应的API路由、控制器方法以及基本的增删改查逻辑。开发者只需要定义好接口规范,其他核心CRUD代码就可...
通常一个机房的任务的文件都存储在一个路径下。在 History Server 侧,核心逻辑在 `FsHistoryProvider`中。`FsHistoryProvider` 会维持一个线程间歇扫描配置好的 event log 存储路径,遍历其中的 event log 文件,提取... 通过监听 event,将其中包含的任务变化信息反映到几种 UI 相关的类的实例中,然后存入`KVStore`供 UI 渲染。也就是说,`KVStore`中存储着 UI 显示所需的完备信息。对于 History Server 的用户来说,绝大多数情况下我们...
多层图索引,检索过程是一个深度遍历的收敛过程。剪枝程度最高,延迟相对最低,但牺牲了部分精度(根据字节内部经验,一般也在 95% 以上)。第二张图为量化方式的对比。量化本质上也是一种压缩,压缩就会带来精度的损失。压缩最彻底的是 Int8,对应的精度也最差,VikingDB 能做到 **精度损失在 3% 以内** 。第三张图中所示使用 GPU 加速的情况是个特例,由于硬件上的巨大优势,GPU 在精度和延迟上相比较 CPU 都会有很大提升。但是 ...
用户可能要等十几分钟甚至半小时才能通过 History Server 看到作业历史。而大型作业结束后,用户往往希望尽快看到作业历史从而根据作业历史进行问题诊断和作业优化,用户等待 UI 完成渲染时间过长,非常影响用户体验。3. **扩展性差**如上所述,History Server 的`FsHistoryProvider`在回放解析文件之前,需要先扫描配置的 event log 路径,遍历其中的 event log,将所有文件的元信息加载到内存中,这使得原生服务成为了有状态...
优先满足在线微服务的资源需求,提供剩余的闲置资源给离线服务使用;并且当在线服务需要更多资源时,能够快速抽调离线的资源供给在线服务。具体而言,Sysprobe 作为一个系统监控,它会拿到单机层面各种容器的资源使用情况,并通过一系列机器学习算法推导出机器上离线侧可使用的资源类型,然后将它出让给 NodeManager,由 NodeManager 动态上报到中心的 RM 来进行资源的统一展示。此时,一个 Spark 的 AM 就可以基于它的动态混...
通常一个机房的任务的文件都存储在一个路径下。在 History Server 侧,核心逻辑在 `FsHistoryProvider`中。`FsHistoryProvider` 会维持一个线程间歇扫描配置好的 event log 存储路径,遍历其中的 event log 文件,提... 通过监听 event,将其中包含的任务变化信息反映到几种 UI 相关的类的实例中,然后存入`KVStore`供 UI 渲染。也就是说,`KVStore`中存储着 UI 显示所需的完备信息。对于 History Server 的用户来说,绝大多数情况下我们...
通常一个机房的任务的文件都存储在一个路径下。在 History Server 侧,核心逻辑在 `FsHistoryProvider`中。`FsHistoryProvider` 会维持一个线程间歇扫描配置好的 event log 存储路径,遍历其中的 event log 文件,... 通过监听 event,将其中包含的任务变化信息反映到几种 UI 相关的类的实例中,然后存入`KVStore`供 UI 渲染。也就是说,`KVStore`中存储着 UI 显示所需的完备信息。对于 History Server 的用户来说,绝大多数情况下我们...
在高基数场景,嵌套聚合操作会导致聚合桶数量随着嵌套层数的增加指数级增长,最终结果就是占用 ES 大量内存,从而导致 OOM 的情况发生。默认情况下,ES 使用 DFS(深度优先)搜索。深度优先先构建完整的树,然后修剪无用... 建议使用 SearcheAfter 方式。思考:对于 Scroll 和 SearchAfter 的选用怎么看?两者分别适用于哪种场景?SearchAfter 可以完全替代 Scroll 吗?Scroll 维护一份当前索引段的快照,适用于非实时滚动遍历全量数据查询...
并在Dashboard中进行**可视化展示**。#### **3.2** **机器学习平台**为了应对**大数据** **处理**、**深度学习** **模型训练**需求,Pitaya平台连通字节MLX平台,为通用机器学习场景提供一套**自研的云端协作式... 解决端上虚拟机存在的性能差、体积大的问题,Pitaya在保留了大部分的**核心功能**的同时,对虚拟机做了许多**优化**:- **轻量**:包体积影响用户更新升级率。通过对内核、标准库进行功能裁剪,优化代码实现,并开发...