## 0. 阅读完本文你将会学会- 写出更优雅高效的Java代码## 1. 前言周六逛B乎的时候正好刷到这样一个问题 **"Java开发手册(黄山版)怎么样?"**,我仔细一看这不是孤尽老师的著作吗?居然已经更新到了黄山版。上次... 我们是可以通过静态常量或者枚举来定义你的常量,这样就可以把魔法值消灭殆尽。### 2.2 访问权限控制从严> 类成员与方法访问控制从严。- 如果不允许外部直接通过 new 来创建对象,那么构造方法必须是 private。...
升级,打造更稳定、安全、实用的平台,支持业务更好的发展。### 1.2 平台简介[SmartOps](https://smartops.anchnet.com/)多云管理平台解决异构的基础设施资源复杂难管理问题。平台可纳管不同环境、不同云厂商资源... 对象存储/CFS,数据库有MongoDB分片集群/MySQL/Redis/ElasticSearch/RabbitMQ进行各类业务数据计算和存储## 三 流量管控![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myqcloud.com/blog_img/2022121...
通过数据集成进入到数据湖中,然后经过数据开发、治理过程,进入到专题集市,最后通过数据分析平台提供给数据的最终用户,包括 BI 报表、离线分析、实时分析、即席查询、数据挖掘等。以上是用户搭建大数据体系的一条... 用户可以在 EMR 产品中创建自己的集群,并使用 EMR 集群中配置好的服务,进行大数据的计算与存储。 这里重点分析一下火山引擎 EMR 产品定义中的几个关键词。云原生、开源、大数据平台这些概念相信都是读者们耳...
为了解决这类问题,云数仓的概念应运而生。和传统数仓架构不同的是,云原生数仓借助于云平台的基础资源,实现了资源的动态扩缩容,并最大化利用资源,从而达到 Pay as you go 按实际用量付费的模式。 ByteHouse 作... 可以看到数据库表管理、数据加载、SQL 工作表、计算组、查询历史和角色管理等几大模块。分别具有如下作用:- 数据库表管理:用于创建和管理数据库、数据表以及视图等数据对象- 数据加载:用于从不同的离线和实...
有效避免了传统 MPP 架构中的 Re-sharding 问题,同时保留了 MPP 并行处理能力。- 数据一致性与事务支持。- 计算资源隔离,读写分离:通过计算组(VW)概念,对宿主机硬件资源进行灵活切割分配,按需扩缩容。资源有... 技术趋势和挑战## 业务需求企业级数据仓库场景中,需要融合来自多个业务系统数据库的业务数据,主要是交易记录,例如银行存取记录、用户订单记录等,通常是数千万至数亿条规模;用户行为日志是数据量最大的数据源,包...
很早就有人提出过一个概念:** 数据的价值在于数据的在线化。实时计算起源于对数据加工时效性的严苛需求:数据的业务价值随着时间的流逝会迅速降低,因此在数据产生后必须尽快对其进行计算和处理,从而最大效率实现数据价值转化,对实时数仓的建设需求自然而然的诞生了。而建设好实时数仓需要解决如下几个问题: 一、稳定性:实时数仓对数据的实时处理必须是可靠的、稳定的;二、高效数据集成:流式数据的集成必须方便高效,...
运维难度高:大规模场景下大量 Agent 的升级是个挑战,系统无法实时监控 Agent 的状态,当Agent 状态异常时也没有故障告警。二、产品化能力不足- 可用性低:因为缺少流控,突发的业务容易使后端系统过载,业务之间容易相互影响。- 资源使用效率低:如果配置的资源是固定的,在突发场景下容易造成性能不足的问题;但如果配置的资源过多,普通场景下资源利用率就会很低;不同的组件配置不均衡还会导致性能瓶颈浪费资源。ES 的原始数据...
数据库需要提高向量分析以及AI支持能力,向量数据库及向量检索等能力“异军突起”,迎来业界持续不断关注。简单来说,向量检索技术以及向量数据库能为 LLM 提供外置的记忆单元,通过提供与问题及历史答案相关联的内容,... **本篇将结合ByteHouse团队对向量数据库行业和技术的前沿观察,详细解读OLAP引擎如何建设高性能的向量检索能力** ,并最终通过开源软件VectorDBBench测试工具,在 cohere 1M 标准测试数据集上,recall 98 的情况下,Q...
而任何问题中,数据元素都不是独立存在的,它们之间总是存在着某种关系,这种**数据元素之间的关系我们称之为结构**。因此,我们有了以下定义:> 数据结构是[计算机](https://baike.baidu.com/item/计算机/140338)存... 需要遍历所有的节点,才能找到,查找效率实在太低,有没有什么好的办法呢?办法总比问题多,但是想要绝对的”`多快好省`“是不存在的,有舍有得,计算机的世界里,充满哲学的味道。既然搜索效率有问题,那么我们不如给链...
提供字节跳动最佳实践的一站式 EB 级海量数据存储计算和交互分析能力,兼容 Spark、Presto、Flink 生态,帮助企业轻松构建智能实时湖仓。 LAS服务是什么?LAS有哪些优化特性?本文将从基础概念、数据库内核特性... **如何实现高效数据更新?**第一个场景是流式写入更新场景。在这种场景下,最明显的特点就是小批量数据频繁写入更新。但主要的问题是如何去定位要写入的记录呢?是做 update 操作还是 insert 操作? ...
主要为大家介绍了 NoSQL 的前世今生和发展脉搏,以及字节跳动 NoSQL 的实践。## NoSQL 应用的现状什么是 NoSQL?我们知道关系型数据库强调 CAP 理论:Consistency,Availability 和 Partition Tolerance,这三者不可兼得。谈到 NoSQL,我们会引入 BASE 概念:- **Basically Available**:分布式系统在出现故障时允许损失部分可用性,以保证核心功能可用。比如在电商场景中,有时交易付款出现了问题,但用户仍可以正常浏览商品。 - ...
开放存储:数据不局限于某种存储底层,支持包括从本地、HDFS 到云对象存储等多种底层。 - Table 格式:本质上是基于存储的、 Table 的数据+元数据定义。具体来说,这种数据格式有三个具体的实现:Delta Lake、I... 最后有一个问题:Table Format 是不是一个终极武器?我们认为答案是否定的。主要有几方面的原因:- 使用体验离预期有差距:由于 Table Format 设计上的原因,流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重; - ...
仅需要自定义埋点,可集成Lite版本: groovy // 在build.gradle文件的dependencies中引入SDK,集成Lite版本implementation 'com.bytedance.applog:RangersAppLog-Lite-cn:6.16.2'请注意,上述两个版本只需要二选一集成,否则会导致编译报错。 1.4 引入调试工具 - DevTools组件(可选)本小节功能在6.12.0+后开始支持。DevTools是Debug环境下辅助开发者或测试人员进行应用内埋点验证和SDK接入问题排查的组件。在app module级别的build.gr...