之前所有的项目基本都是单页面应用,对于服务端渲染也是一知半解,项目整个开发的过程也是一边学习一边实践,如有不正确的地方,欢迎指正👏👏> 关于nuxt版本,当时搭建产品初始化时,nuxt3稳定版本刚刚发布(V3.0.0),并... `组件,以显示`pages/`目录中的顶级或嵌套页面。``` vue ```### 页面布局新建`layouts/`文件夹,可以创建多个布局框架,默认使用`default.vue`。在具体的页面中,如果需要使用其他布局的话,需要使用` `组件,同时在...
> > > 本文通过调研学术、商业、开源三个领域词云相关的产品,对词云相关算法、产品进行从上至下的总结,帮助读者快速了解词云相关的算法发展,并希望总结出当前字节跳动数据平台词云发展的路线。 全文将分两次推送... 调研方法: 使用 wordle / word cloud / 词云 作为关键词在 Google 和 Github 进行搜索,筛选掉 陈旧 / 功能过于简单 / 效果较差的工具后,保留下有参考价值的词云生成工具进行体验。重点介绍其各自的特色功能。...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839671&x-signature=t3u8ezmld4gAIIaEQADGOYZM6hc%3D)回顾自己这些年的 IT 从业经历,我觉得有三次的技术发展浪潮,给我留下了深刻的印象。第一次是我还在计算机专业本科就读时,我们寝室兄弟们用的都还是 Windows 操作系统。一位兄弟从图书馆借了一本 Linux 操作系统的书,坐在电脑前,书放在膝盖上,一边看着书,一边在键盘上敲命令,想在自己电脑上安装一个 Linux 系统。后来隔壁寝室一位同学过来,...
经常出现一个数字当天查看的数据与第二天的不同,数据校准困难;**●** 开发和维护的复杂性问题:Lambda 架构需要在两个不同的 API 中对同样的业务逻辑进行两次编程:一次为批量计算,一次为流式计算。针对同一个业... 文件的compaction/小文件合并优化等操作。 **/ 数据分布 /**------------- 基于上述湖仓一体存储架构,新增了中间的实时加速服务层,数据的物理分布整体采用 Hudi 的结构,如下图所示: !...
会将这些数据先组织为多个有序的子文件,然后再对这些子文件进行归并。在 Paimon 中,每个 RecordReader 已经是有序的,因此我们只需要进行归并流程操作。下面会主要对堆排序和 LoserTree 算法进行介绍,并对两者间的性能进行分析对比。**堆排序**堆排序是以堆作为排序的数据结构设计的算法。堆是一棵完全二叉树,根据父节点中存储的值是否都大于或小于子节点的值,又分为大根堆和小根堆。以小根堆为例,排序过程分为...
T3执行层。** ****●** T1:** 主要用来衡量公司整体目标的达成情况,通常服务于公司的战略层 ****●** T2:** 主要是达成T1的目标,对T1目标拆解到业务线或事业群,并且有针对性地做出一系列的运营策略的... 这三个模型组合起来就是把指标拆解的过程结构化、流程化、模块化,可以让业务很清晰地理解当前指标的情况。以下是三大模型的具体适用场景: **3****.OSM****:适合以终为始拆解目标场景**![pi...
为了解决以上问题,ByteFUSE应运而生。ByteFUSE是一套基于用户态文件系统(FUSE)框架接入ByteNAS的解决方案,通过ByteNAS SDK直连ByteNAS集群,不仅满足了低延迟的目标,同时也解决了协议吞吐受限的问题。除此之外,由于... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666853&x-signature=bOrmMPw4T3ZHAdkpIq2PK3o8Meo%3D)**huge块支持**为了满足高吞吐场景的性能需求,ByteFUSE 3.0 版本支持定制化的FUSE内核模块参数。Linux 内...
经常出现一个数字当天查看的数据与第二天的不同,数据校准困难; **●**开发和维护的复杂性问题:Lambda 架构需要在两个不同的 API 中对同样的业务逻辑进行两次编程:一次为批量计算,一次为流式计算。针对同一个业务... 基于上述湖仓一体存储架构,新增了中间的实时加速服务层,数据的物理分布整体采用 Hudi 的结构,如下图所示:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f48f785ff19e42908e...
但由于它是通过创建新的 V8 实例来模拟多线程,这些 V8 实例是没有办法共享内存的。 如果你想做线程间通信,只能用消息传递。但 worker-thread 消息传递有个问题,所有的消息都需要结构性拷贝,也就是深拷贝,没... 一次函数调用需要两次跨进程通信。 函数调用次数有可能和模块的数量成正比,当模块数量比较大的时候这些额外消耗就变得无法忽略了。napi 可以将函数指针传递到 native 侧从而降低一些进程间通信的消耗。...
上述方式带来的问题是显而易见的:* 由于每次读取的都是这个 Shuffle 文件的 1/R,通常情况下这个数据量是非常非常小的,大概是 KB 级别(从几百 KB 到几 KB 不等),这样会给磁盘(尤其是 HDD )带来大量随机的读请求。* 同时,大家可以看到,Reduce 进行的 Shuffle Fetch 请求整体看是一个网状结构,也就是说会存在大量的网络请求,量级大概是 M 乘以 R,这个请求的数量级也是非常大的。这两个问题随着作业规模的扩大,会带来越来...
并且测试案例是在回答真实的商业问题- 测试案例中包含各种业务模型(如分析报告型,迭代式的联机分析型,数据挖掘型等)- 几乎所有的测试案例都有很高的 IO 负载和 CPU 计算需求TPC-DS 数据集的业务模型丰富,在... t3.id3, t12.id4, t12.id5from ( select t1.id1, t2.id2, t1.id3, t1.id4, t1.id5 from t1 inner join t2 on t1.id1 = t2.id1 and t1.id2 = t2.id2 ) t12in...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839650&x-signature=jSOj3CIfZHCBJtgxdO1f4Q%2BT3zg%3D) **文 |****字节跳动数据平台开发套件数据集成团队**目前字节跳动中国区 MQ dump 例行任务数巨大,日均处理流量在 PB 量级。巨大的任务量和数据量对 MQ dump 的稳定性以及准确性带来了极大的挑战。本文主要介绍 DTS MQ dump 在极端场景中遇到的数据丢失问题的排查与优化,最后介绍了上线效果。 本文分两次连载,[第一篇主要介绍...
**效率工程面临的问题**效率工程主要的业务形态是 **「PC 站点的大型中后台应用」** ,此类应用的布局大多数是这样的:![picture.image](https://p6-... 学习平台原来是非 monorepo 结构,只用一个 package.json 做依赖管理,底层依赖 antd 等的版本极难更新,很难享受到最新版本的快乐。2. **代码耦合度方面**学习平台 Layout 和各个页面内容部分代码是强耦合的...