长时间运行的应用程序可能会带来巨大的事件日志,这可能需要大量维护并且需要很长时间才能重构 UI 数据从而提供服务。在大规模生产中,作业的数量可能很大,会给历史服务器带来沉重的负担。接下来,火山引擎 LAS 团队将... org.apache.spark.status.RDDOperationGraphWrapperorg.apache.spark.status.TaskDataWrapperorg.apache.spark.status.ApplicationEnvironmentInfoWrapper#SQLAppStatusStoreorg.apache.spark.sql.execution....
相应的应用架构也从原来的单点部署、集群部署、中心化部署走向如今云边协同的分布式部署;从应用形态来看,随着图文、视频直播、AR/VR等应用的发展,应用形态越来越丰富,对时延和算力也提出了更高要求,与此同时,应用所... 覆盖5-40ms时延的范围。** 三层分别提供从用户现场、本地城市节点和区域中心汇聚节点等的整体边缘云能力,确保用户就近接入,满足业务超低时延的算力调度和网络转发能力的需求。同时,基于边缘云原生操作系统,围绕计算...
并通过编写 Notebook 的 Paragraph 集合,借助调度系统实现定时调度任务。![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/382fac95959d4e279e7463e9c0e2afda~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)Zeppelin 的... **SSO** **单点登录**:在集成 Zeppelin 后,用户使用作业平台时已经产生过登录的动作,再次登陆Zeppelin对用户的使用体验很不友好。所以基于 Shiro 做相应的扩展,通过增加 Shiro Plugin 共享 JWT Token 的方式避...
**开源 Spark History Server 流程图**Spark History 建立在 Spark 事件(Spark Event)体系之上。在 Spark 任务运行期间会产生大量包含运行信息的 SparkListenerEvent,例如 ApplicationStart / StageCompleted / ... org.apache.spark.status.RDDOperationGraphWrapperorg.apache.spark.status.TaskDataWrapperorg.apache.spark.status.ApplicationEnvironmentInfoWrapper# SQLAppStatusStoreorg.apache.spark.sql.execution...
长时间运行的应用程序可能会带来巨大的事件日志,这可能需要大量维护并且需要很长时间才能重构 UI 数据从而提供服务。在大规模生产中,作业的数量可能很大,会给历史服务器带来沉重的负担。接下来,火山引擎 LAS 团队将... 开源 Spark History Server 流程图Spark History 建立在 Spark 事件(Spark Event)体系之上。在 Spark 任务运行期间会产生大量包含运行信息的`SparkListenerEvent`,例如 ApplicationStart / StageCompleted / ...
早期业务形态主要解决单点问题,主机/单机计算呈现信息孤岛的状态。随着 PC 端、移动端技术的发展,从人人互联,到人类既生产数据又消费数据,再慢慢到设备与设备之间的信息互联,万物互联的时代已然到来。在万物互联... **理论上主要覆盖 1~5ms 时延范围**。我们可以将中心训练好的模型算法和能力下沉到用户的现场侧,满足超低延时的计算和网络能力。对应支撑异构算力的硬件设备有 x86/ARM、智能网卡、GPU、FPGA 等,**应用场景主要是 ...
单点难以解决,重复治理次数越来越多,很多治理动作缓解,并没有从根本上解决问题。以上是一些电商平台数据治理初期面临的一些主要问题,也是每个数据团队都会遇到的普遍问题。 **/ 超大规模数仓带来的挑... 是治理的一个流程。**********●********** **执行域,**包括数据成本治理、稳定性数据治理,数据治理工具等**********●********** **目标域** ,目标和度量体系相辅相成。**********●********** **规...
引入了字节内部的图数据库veGraph,写入时,需要业务层处理MySQL、ElasticSearch和veGraph三种存储,模型也需要同时理解关系型和图两种。更多的背景可以参照之前的[文章](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMzMw... 从业务流程梳理到底层组件的性能提升,但是对瓶颈处优化,才是ROI最高的。 **根据问题类型,挑性价比最高的解决方案** 。解决一个问题,通常会有很多种不同的方案,就像条条大路通罗马,但在实际工作中,我们通常不会...
开源 Spark History Server 流程图Spark History 建立在 Spark 事件(Spark Event)体系之上。在 Spark 任务运行期间会产生大量包含运行信息的`SparkListenerEvent`,例如 ApplicationStart / StageCompleted ... org.apache.spark.status.RDDOperationGraphWrapper org.apache.spark.status.TaskDataWrapper org.apache.spark.status.ApplicationEnvironmentInfoWrapper ...
第二步就是接入流程的标准化。火山引擎 DataLeap 研发人员将某一种元数据类型的接入逻辑封装为一个connector,并通过提供SDK的方式简化connector的编写成本。以使用最广泛的T+1 bridge接入的connector SDK为例,... Atlas的底层使用JanusGraph做图引擎。JanusGraph 是基于Gremlin 图查询语义实现的计算引擎,其底层存储支持HBase/Cassadra/BerkeleyDB等KCV结构的存储,同时,使用ElasticSearch作为索引查询支持。当火山引擎 DataL...
安全认证、监控报警等。* **基础服务:** 这类服务或产品相较于上面说的内部公共服务主要区别是,他们是火山引擎对外售卖的标准云服务,内外部用户都可使用,且和业界主流云厂商能力是基本对齐的,不过会和公司内部一些类似的基础服务会有不少差异。Data Catalog主要使用这类基础服务来进行自身服务的部署运维,并且进行较多的兼容性改造,包括容器部署、网络打通、内外部CICD和监控报警流程一致性等方面。* **数据库和中间件:** ...
百万异构算力的超大规模弹性资源池以及超低延时1-40ms的业务场景与基础网络全覆盖;第二,边缘云原生。作为后来者,我们在边缘侧采用云原生的技术方案,独创小型化、轻量化、集成化的边缘云原生操作系统,构建云网协同... 这样大规模流量洪峰场景的海量验证,这些经验也帮助我们的客户,提供最佳技术架构与实践案例。再说说挑战。首先,我们要解决脱胎于字节业务的边缘云技术体系向行业标准化产品技术方案演进;第二,面对市场众多客户的复...
**应用架构也从原来的单点部署,到集群部署、云中心部署,并演进到目前的云边混合部署模式。**![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/47c754d3e4d54b0fbabe09f08ab13211~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.... 覆盖5-40ms时延的范围**,分别提供从用户现场、本地城市节点和区域中心汇聚节点等的整体边缘云能力,确保用户就近接入,满足业务超低时延的算力调度和网络转发能力的需求。同时,基于边缘云原生操作系统,围绕计算、网络...