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社区干货
观点|词云指北(上):谈谈词云算法的发展
> > > 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... 视觉编码是可视信息传递中重要的概念,词云中主要的视觉编码通道是文字本身,最常见的是以字体大小编码单词的重要性。除此之外, 也有一些工作使用 颜色、透明度等作为词频的冗余编码(指对同一维度同时使用多个通道进...
Go 生态下的字节跳动大规模微服务性能优化实践
会在集群维度进行一定程度的归一化处理,利用规模效应磨平单点上的偏差。图中可以看到处理结果呈现单核 QPS 趋势,在实际应用中,这个指标很大程度上能反映系统的性能特征。当然,我们也在尝试更多精细化的分析工作,欢迎对这方面感兴趣的朋友加入我们团队共同探索。**性能追踪**性能追踪方法包括自动和手动两种方法,自动方法是指代码主动识别问题,手动方法需要人工操作去触发。其中,自动发现问题分为两个...
集简云 x 桑莱斯公司丨钉钉集成金蝶云星空和SQL Server,实现审批单据信息在系统间有效传递
实则两个部门人员都面临着许多的共性问题,如:* 钉钉审批通过后,需要将单据信息重复录入到金蝶云星空、SQL Server系统中* 单据种类多,数量大,人工操作易出错* 人工录入数据会投入大量的人工成本和时间成本* 手动录入单据信息易出现数据泄露风险这些问题归根结底可以总结为一个问题:钉钉、金蝶云星空、SQL Server3个系统之间的数据不互通。因此,只有解决了这个问题,由此产生的一系列问题也就迎刃而解了。如果要...
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
近年来,基于云原生架构的新一代消息队列和流处理引擎 Apache Pulsar 在大数据领域发挥着愈发重要的作用,其应用场景和客户案例也在不断地丰富与扩充。火山引擎是字节跳动的企业服务品牌,主要面向 To B 业务场景。... 信息产生预期外的影响。这会给用户对集群的运维操作带来额外的顾虑和成本。从上面的讨论不难看出有状态的集群会给客户带来一系列痛点问题,而火山引擎的 Stateless 的 EMR 集群则针对以上问题,为用户提供了解决方...
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使用消息传递GNN解决最短路径问题-相关内容
从重构到扩展——跨端通讯SDK
直线最短”的理论,用面向对象重构是最合适有效的。TS对面向对象的支持也相当完备,我们可以用 Interface / Abstract class 特性进一步规范class的类型和成员类型。所以我们可以拆分成两个主要的类,其中Jockey类... 所以需要注意指向问题;2. 原版SDK是编译后的文件,有很多正常写代码时不会用到的hack手段,比如:- for循环初始条件中定义变量;- 多个语句通过括号与逗号配合条件判断连接组合执行,例:`t instanceof Function &...
字节跳动开源 Kelemetry:面向 Kubernetes 控制面的全局追踪系统
kubelet追踪只追踪处理单个pod创建/更新的同步操作)。然而,没有单一的追踪能够解释整个流程,这导致了可观察性的孤立岛,因为只有观察多个reconcile才能理解许多面向用户的行为;例如,扩展ReplicaSet的过程只能通过观察副本集控制器处理ReplicaSet更新或pod就绪更新的多个reconcile来推断。为解决可观察性数据孤岛的问题,Kelemetry以组件无关、非侵入性的方式,收集并连接来自不同组件的信号,并以追踪的形式展示相关数据。...
粗排优化探讨|得物技术
粗排技术路线 1. 两种技术路线 2. 发展路线 六、粗排优化方向 1. 双塔 2. 知识蒸馏 3. 轻量级全连接 4. 多目标 5. 多场景 七、相关实践 ... 特征基本一致:精排的特征粗排都可使用,不过受制于算力与 RT,粗排往往无法应用需要复杂处理的特征。 **粗排与召回的异同**候选集不同:粗排候选集来自于各路召回的融合...
系统集成在一些特定行业的相关概念
系统集成实现的关键在于解决系统之间的互连和互操作性问题,它是一个多厂商、多协议和面向各种应用的体系结构。这需要解决各类设备、子系统间的接口、协议、系统平台、应用软件等与子系统、建筑环境、施工配合、组织... 然后再由相关集成系统来通过访问文件获取信息。集成部分主要作用是将文件根据应用的不同需要做格式的转换。采用文件传输的方式,需要关注文件的格式,考虑到不同应用系统传递消息的具体样式不一致,烟草物流系统应用产...
Maven依赖冲突避坑指北
Maven 对于同一个依赖同时引入多种版本是如何处理的?这些问题我们先放一放,本文将会从实践出发,讲解从发现和分析依赖关系到逐步讲解依赖的核心机制,以及最后在开发新老系统的时候给出如何避免依赖冲突的操作建议,先... (使用此项最短路径)****依赖的管理与控制** Maven作为管理依赖的一把手,对依赖的控制也灵活多变。官方提供了依赖管理机制,而为了控制依赖的引入时机,也规定了依赖的作用域,以及可选依赖项。最后,有时候不得不...
基于 Flink 构建实时数据湖的实践
我们也在此基础上增加了批量 Upate 操作和批量 Delete 操作,可以通过 RowLevelModificationScanContext 接口实现 Iceberg 的行级更新。实践过程中,通过在 Context 中记录了两个信息——事务开始时的 Snapshot ID,以... Schema 演进是流处理中一个常见的问题,即通过在流作业过程中动态变更目的端的 Schema 保证数据的正确写入。Iceberg 本身对 Schema 变更有很好的支持。在 Iceberg 的存储架构中:Catalog 是不存储 Schema 的,只存储最...
Flink SQL 状态迁移实践
支持实时数据处理的场景和需求。相比 DataStream 作业,SQL 作业在开发成本和维护成本上都具有非常大的优势,无需掌握复杂的开发语言,编程环境等等,无需经历打包,部署等耗时的流程,简单地编辑 SQL 语句即可创建拥有复... 通过自定义 State Serializer 来解决 Serializer 的兼容问题,因此,即使作业进行迭代,逻辑改变,也很容易在作业版本间平滑地迁移状态。但是在 SQL 作业中,用户直观可见的只有 SQL 这一层,SQL 层往下的 table 层,d...
干货 | 如何快速实现BitSail Connector?
脏数据处理等,开发者只需要实现对应接口即可,具体开发流程如下:* 工程配置,开发者需要在`bitsail/bitsail-connectors/pom.xml`模块中注册自己的Connector,同时在`bitsail/bitsail-dist/pom.xml`增加自己的Co... 无论是Source在Reader中传递给下游的数据类型,还是Sink从上游消费的数据类型,都应该是BitSail Row类型。 