虽然我们也对此进行了一些优化,并不会长时间空跑,浪费CPU资源。但是其实也消耗了一部分资源,例如需要去创建这些执行的线程。ClickHouse的查询节点执行主要是以SQL形式在节点间互相交互。在切分Stage后,我们需要... 出现下游处理不过来的情况,则会通过反压的方式来控制上游执行的速度。 由于采用push和队列,因此要考虑一个相对比较特殊的场景,在某些case的情况下,下游的Stage并不需要读取全部的上游的数据。例如Limit100,下...
CPU 也有 GPU,还有多种不同类型的网卡。同时云原生的虚拟化也会产生损耗。火山引擎机器学习平台公有云上的系统,云原生本身会带来一些虚拟化损耗,比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均... 因此我们搭建了火山引擎 AI 异构计算平台,提供面向 AI 场景优化的超算集群。- **超大算力池:** 搭载英伟达 Tesla A100 80GB/A30/V100/T4;2TB CPU Mem;单一集群 2000+ GPU 卡,提供 1 EFLOPS 算力。 - **超强网...
虽然我们也对此进行了一些优化,并不会长时间空跑,浪费CPU资源。但是其实也消耗了一部分资源,例如需要去创建这些执行的线程。ClickHouse的查询节点执行主要是以SQL形式在节点间互相交互。在切分Stage后,我们需要支... 出现下游处理不过来的情况,则会通过反压的方式来控制上游执行的速度。 由于采用push和队列,因此要考虑一个相对比较特殊的场景,在某些case的情况下,下游的Stage并不需要读取全部的上游的数据。例如Limit100,下游...
每天处理超过**万亿**量级埋点, **PB级**数据存储增量。* **ETL任务规模:**目前,字节跳动数据流在多个机房部署**超过1000个Flink任务**和 **超过1000个MQ Topic**,使用**超过50W Core CPU**, **单任务... 重启任务。**但规则引擎本身的迭代、流量增长导致的资源扩容等场景还是需要升级重启Flink任务,引发断流。除了重启断流外,大任务还可能遇到启动慢、队列资源不足或资源碎片导致起不来等问题。![picture.i...
每天处理超过**万亿**量级埋点, **PB级**数据存储增量。* **ETL任务规模:**目前,字节跳动数据流在多个机房部署**超过1000个Flink任务**和 **超过1000个MQ Topic**,使用**超过50W Core CPU**, **单任务... 重启任务。**但规则引擎本身的迭代、流量增长导致的资源扩容等场景还是需要升级重启Flink任务,引发断流。除了重启断流外,大任务还可能遇到启动慢、队列资源不足或资源碎片导致起不来等问题。![picture.i...
其好处是可以充分利用 CPU 的一些特性,比如 SIMD,Pipeline 执行等。### **趋势三:多模计算,即组件边界逐渐模糊,向全领域能力扩展**这种趋势近年来已经越来越明显了,比如 Spark ,最早它是一个批处理引擎,后来补... 100% 开源兼容,支持构建实时数据湖、数据仓库、湖仓一体等数据平台架构,能帮助用户轻松完成企业大数据平台的建设,降低运维门槛,快速形成大数据分析能力。火山引擎 EMR 有以下 4 个特点:- 开源兼容&开放环境:...
**消息队列**:Redis 支持 stream 数据,在 stream 数据结构基础上封装了 pub-sub 命令,实现了数据的发布和订阅,即提供了消息队列的基本功能。Redis 协议是二进制安全的文本协议。它很简单,可以通过 telnet 连... 这些不同的工作负载资源可以实现服务的配置变更,例如更新 image、升级 binary、进行副本的扩缩容等。- **水平扩缩容**:K8s 天然支持水平扩缩容,可以基于 Pod 的 CPU 利用率、内存利用率以及第三方自定义 metri...
100G带宽的智能网卡设备。 基于这些高质量的基础设施,火山引擎边缘云设计出了边缘云原生操作系统的能力,包含边缘自治管理、系统组件管理、以及面向边缘的镜像服务能力。自治管理包含集群管理、应用生命周期管理。系统组件包含网络组件、服务发现、消息队列。镜像组件包含公共镜像、自定义镜像、镜像预热及镜像加速。 云边管理提供云边通道、集群管理、智能调度等子系统,优化了云边协同。 数据管理提供数据采集...
在上游取到信息后,根据 Binlog 信息,使用 BMQ(字节跳动自研的云原生消息队列引擎) 也就是消息中间件产品,将数据实时传输到流批一体计算引擎 Flink 中,进行流式处理或批式处理后,将整个数据 更新到 Iceberg 数据湖。... Arrow 数据传输进行特征训练,CPU 消耗降低 **13%** ,网络 IO 降低 **40%**# 云原生计算流批一体解决方案云原生计算团队将字节跳动内部流批一体方案进行整合优化后,输出了云原生计算平台——**一个开箱即用...
适用于负载模式有明显波动性特征的业务;也适用于管道型、中间件型的业务,如flink实时计算、kafka消息队列以及ETL任务执行等。 对于长时间运行、计算密集型、高并发读写、需要持续运行的分析业务则不适合... 比如说目前几款主流云厂商的Serverless的数据仓库还没有超过2000vcpu的算力规模。如果再叠加多租户并发的因素,将导致当前的Serverless架构在OLAP分析领域还比较难以大规模推广使用。 此外,旨在进一步降低计...
整体重试成本高**●** 变换操作没有返回值,我们只关心他成功或者失败**●** 变化操作读写量大,占用资源 具体来说: **●** 首先对于ByteHouse来讲,其擅长的临时查询时间都在秒... 异步提交和查询队列。** **/ 功能一:长任务管理 /**=================== 通常情况下,我们可以用settings max\_execution\_time 来控制一个查询的超时时间,ByteHouse提供了事务支持来保障读写操...
适用于负载模式有明显波动性特征的业务;也适用于管道型、中间件型的业务,如flink实时计算、kafka消息队列以及ETL任务执行等。对于长时间运行、计算密集型、高并发读写、需要持续运行的分析业务则不适合使用 Serv... 比如说目前几款主流云厂商的Serverless的数据仓库还没有超过2000vcpu的算力规模。如果再叠加多租户并发的因素,将导致当前的Serverless架构在OLAP分析领域还比较难以大规模推广使用。此外,旨在进一步降低计算侧负...
当我们任务队列里面任务执行完了,我们现在所有任务都卡在 IO 上了,所有的 IO 可能都没有就绪,此时线程就会持续地阻塞在 poller 的 wait 方法里面,可以简单地认为它是一个 epoll\_wait 一样的东西。当基于 io\_uring 实现的时候,这可能对应另一个 syscall。此时陷入 syscall 是合理的,因为没有任务需要执行,我们也不需要轮询 IO 状态,陷入 syscall 可以让出 CPU 时间片供同机的其他任务使用。如果有任何 IO 就绪,这时候我们就...