xy.coords(x,y,xlabel,ylabel,log)中出现错误：'x”和'y”长度不同。
社区干货
干货|高性能、高稳定、高扩展:解读ByteHouse实时导入技术演进
能够支撑实时数据分析和海量离线数据分析;便捷的弹性扩缩容能力,极致的分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。**本文将从需求动机、技术实现及实际应用等角度,介绍基于不同架构的ByteHouse实时导入技术... (https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/72928decf41940ce86fea5458b8e467f~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715271645&x-signature=YalZftuqUX9bfQ%2BtLFXynM...
前端开发新篇章:AI 助力效率激增! | 社区征文
x-signature=97rodlNq5XQUR6TJQBUjbiRLQmQ%3D)### Rspack 发布它是一个基于 Rust 的高性能构建引擎, 具备与 Webpack 生态系统的互操作性,可以被 Webpack 项目低成本集成,并提供更好的构建性能。; ```Log获取也需调用FetchResult接口,通过不同的参数来区分获取Log信息还是获取内容信息,因此,Hive JDBC封装的调用Hive Server2 RPC接口流程是:。通常一个机房的任务的文件都存储在一个路径下。在 History Server... 4_byte_length | serialized_of_class2_instance2```- Magic Number用于文件类型标识校验。- Body 是 `UIMetaStore` 的主体数据,使用连续存储。每一个 UI 相关的类实例,会序列化成四个片段:类名长度(4 by...
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xy.coords(x,y,xlabel,ylabel,log)中出现错误：'x”和'y”长度不同。
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干货丨字节跳动基于 Apache Hudi 的湖仓一体方案及应用实践
**●**资源成本问题:两套链路的存储介质不同、计算引擎也不同,会造成数据存储和资源翻倍。架构底层为数据持久化层。复用 Hudi 的能力实现数据存储。文件分布和 Hudi 一致,通过列存的 base 文件与行存的 log 文件进行数...
火山引擎DataLeap数据质量动态探查及相关前端实现
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715271686&x-signature=5XpOEaelkO%2FD9iicouzclSqBjxY%3D)## 技术实现除了数据的抽样部分在后端做,其他的都是前端实现的。包括大数据展示,探查计算,卡片联动,操作栈交互,以及未来要... (https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/9dc473013437446fbe82275ef08d04d2~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715271686&x-signature=EcTqUdFVKSFM2FwWwy4xhLOg...
聊聊 Kafka:Topic 创建流程与源码分析 | 社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715098909&x-signature=SK31tlEuV3yX50tPHUk1cYKCvfk%3D)为了使数据具有容错性和高可用性,每个主题都可以**复制**,甚至可以跨地理区域或数据中心**复制**,以便始终有多个代理拥有数据副本,以防万一出现问题。常见的生产设置是复制因子为 3,即,你的数据将始终存在三个副本。此复制在主题分区级别执行。在设置副本时,副本数是必须小于集群的 Broker 数的,副本只有设置在不同的机器上才有作用。##...
在字节跳动,一个更好的企业级 SparkSQL Server 这么做
logs = hiveStatement.getQueryLog();```Log获取也需调用FetchResult接口,通过不同的参数来区分获取Log信息还是获取内容信息,因此,Hive JDBC封装的调用Hive Server2 RPC接口流程是:如果该流程触发获取MetaData、获取Functions等操作,则会调用其他接口,其中身份信息即token,是用THandleIdentifier类进行封...
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
数据调度引擎(如 YARN 等)、各种面向不同场景的大数据计算、存储组件以及贯穿整个 EMR 服务端到端的管控面。EMR 向上可以对接火山引擎的大数据研发治理套件 DataLeap,支持用户构建数据仓库,赋能百行百业,助力企业决... 消息会流向下游的数据仓库的各层存储中,进入大数据体系内部。 - 不光是埋点日志信息,用户的业务数据库的信息,也可以通过把数据库 binlog 上报到消息队列,由计算任务消费消息队列中的 binlog 并把数据写入下游...
干货|湖仓一体架构在火山引擎LAS的探索与实践
从而可以快速地将这种小规模的数据去添加到Append Log。在读取时,通过Compaction就可以将LogFile和BaseFile里边的数据进行Merge去重,从而达到数据更新的效果。 针对日志数据入湖,通常来说是不需要主键的... ByteLake提出了一种实现方案——Column Family,将单表多列的场景分别存储到不同列簇。不同的文件可以基于Row Number进行聚合,合并后就是一个完整的行。如果要更新历史数据,只需要去找到要更新的那些列对应的Column...
字节跳动基于 Apache Hudi 的多流拼接实践
我们在不断的实践中探索出了**基于 Hudi Payload 机制的多流拼接方案**:(1)多流数据完全在存储层进行拼接,与计算引擎无关,因此不需要保留状态及其 TTL 的设置。 (2)维度数据和指标数据作为不同的流独立更新,更新... LogFile (行存) 和 BaseFile (列存),适用于实时高频更新场景,更新数据会直接写入 LogFile 中,读时再进行合并。为了减少读放大的问题,会定期合并 LogFile 到 BaseFile 中,此过程叫 Compact。## **3.2 原理概述**...
ES 数据写入方式:直连 VS Flink 集成系统
做二次过滤和分析的。这就引入了一个关键节点,即 ES 数据的同步写入方式,本文介绍的则是 MySQL 同步 ES 方式。将 MySQL 数据写入 ES,首先想到的一定是消费 Binlog 直连 ES 写入,这种方式简单明了,然而如果稍微... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715271607&x-signature=m%2FJjce7vEH3yBmMjsny598xyEvI%3D)采用 ES 直连写入的优点是因为路径短,依赖组件少,加上 Dsyncer(异构存储转换系统)通常已经提供了完善的限流重试机制,所...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
LABEL org.opencontainers.image.authors="xx@bytedance.com" ENV PATH="/root/miniconda3/bin:${PATH}" ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive ENV TZ=Europe/Moscow ... (https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/26b9fbdddf1740dfadcf9a7e4c84c7f7~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715098858&x-signature=2qBtzrFtCQMqjw2dZCRAVxyI...
