Ingestion Server 负责数据的导入,Compaction Server 负责将数据定期 Merge。数据导入后,Ingestion Server 会写 WAL,同时数据进入内存 Buffer,Buffer 满了 Flush 成列存文件到 Cloud Store 上,并向 Meta Server 注册新的数据,更新相关的 Tablet 的 Commit Version。 - Coordinator 和 Data Server 组成了读链路,Coordinator 会访问 Meta Server 得到 Schema 和数据的最新版本号,生成分布式执行 Plan 下发给 Data Serv...
Ingestion Server 负责数据的导入,Compaction Server 负责将数据定期 Merge。数据导入后,Ingestion Server 会写 WAL,同时数据进入内存 Buffer,Buffer 满了 Flush 成列存文件到 Cloud Store 上,并向 Meta Server 注册新的数据,更新相关的 Tablet 的 Commit Version。2. Coordinator 和 Data Server 组成了读链路,Coordinator 会访问 Meta Server 得到 Schema 和数据的最新版本号,生成分布式执行 Plan 下发给 Data Server,Data S...
这样的话,就可以顺理成章的提出transformer了,其最主要就是解决了类似RNN框架难以并行的特点。后文我也会详细介绍transformer是如何进行并行处理数据的。 现在就让我们来看看transformer的整体框架,如下图所... 你可能就会对self Attention产生自己独特的认识,当然这部分介绍完后我也会给出自己的理解供大家参考。此外,这部分我会先给出self Attention的执行步骤,然后会结合代码帮大家更深入的理解这个过程,大家务必耐心看完...
**在更靠近数据源的地方为用户提供低时延服务,也就是云+** **边缘计算** **的云边混合部署模式,Client-Edge-Server 架构也随之诞生。**### **Client-Edge-Server 架构**![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a6d53c208eb14f6399093aa2e26e0298~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)Client-Edge-Server 架构即云边端混合部署架构,其最大的优势在于终端、边缘与中心各司其职,最终降低业务成本,为业务创造新的价值...
**在更靠近数据源的地方为用户提供低时延服务,也就是云+** **边缘计算** **的云边混合部署模式,Client-Edge-Server 架构也随之诞生。**### **Client-Edge-Server 架构**![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a6d53c208eb14f6399093aa2e26e0298~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)Client-Edge-Server 架构即云边端混合部署架构,其最大的优势在于终端、边缘与中心各司其职,最终降低业务成本,为业务创造新的价值...
数据分析;便捷的弹性扩缩容能力,极致的分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。**本文将从需求动机、技术实现及实际应用等角度,介绍基于不同架构的ByteHouse实时导入技术演进。**![picture.image]... 大家可以看到左边是 Manager ,从 catalog 拿到对应的Offset,然后根据指定的消费任务数目,来分配对应的消费Partition、并调度到Virtual Warehouse 的不同节点来执行。 **/****新的消费执行流程 /**...
我自己一直在CDN和边缘计算行业从事技术研发和架构设计工作,个人比较擅长像比如Kubernetes、服务网格、容器网络相关的云原生技术,对于高性能的Nginx和高性能缓存服务器也比较了解,目前主要是负责火山引擎边缘容器平... 有些客户的数据有安全或者合规的要求,这种场景下是比较适合边缘计算这样一些场景的。介绍完边缘计算的介绍和边缘计算的价值,接下来重点介绍火山引擎边缘云的边缘容器。什么是边缘容器呢?相对于当前的中心容器,...
rmark.image?)### 起步阶段十四万字的整理看起来字数不怎么多,但是花费了我巨多的时间:比如**沈奕斐老师的社会爱情思维课**我花费了八个小时来记录两个小时的老师的干货输出;奇葩说中的老师演讲大部分也在两个小时时间短的我可能花费了五个小时,时间长的我整整花费了三天时间去理解转换记录到文档中.....这些老师的课程虽然时间很短暂只有两个小时左右,但是对于一个小白的我来说,是打开了一个新的世界,在记录和总结中我的思...
**问题1 —— 过多小文件**:Spark 写出 Bucket 表的原生实现是,在 mapper 端将数据写到文件当中,而每个 map task 中可能包含多个分桶的数据,最坏情况下会产生 M*B 个文件,M 是 map task 数目,B 是分桶数。按照这个... 直接将表 A 与表 A 进行 BucketUnion (新的算子,与 Union 类似,但保留了 Bucket 特性),结果相当于将表 A 设置成 6 个分桶,与表 B 的分桶个数相同。### 2.2.2 Shuffle Key 是分桶列超集对于一张常用表,可能会与...
而对于数据延时性,大多数用户只要是秒级可见就能满足其需求。基于这样的场景,ByteHouse 进行了定制性的优化。 分布式架构下的高可用 ![picture.image](https://p6-volc-comm... 大家可以看到左边是 Manager ,从 catalog 拿到对应的 Offset,然后根据指定的消费任务数目,来分配对应的消费 Partition、并调度到 Virtual Warehouse 的不同节点来执行。**新的消费执行流程**![picture.im...
生成式,训练方式为自回归语言模型,预训练主要任务为预测下一个单词。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f79dfd657efc42d0ab7d78e33a951d86~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714580429&x-signature=1eTOiMXisobKewsZL660HimyLTg%3D)除了参数量巨大的模型外,大模型还可以指包含了大量数据和算法的模型库,例如TensorFlow、PyTorch等开源框架提供的模型...
redirect)。本系列内容根据此次会议分享整理而成,欢迎关注。在本次大会 **「Open AI + 数据 | Open AI + Data」** 专题中,字节跳动高级软件工程师余明辉分享了 **《AI ASIC 的基准测试、优化和生态... GPU 和其他新架构的 AI 芯片出现,提供了足够的算力,同时互联网世界也沉淀了足量的训练数据,神经网络开始蓬勃发展。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om...
word,ppt,pdf 甚至 txt 文本文件,需要对这些文档做各种操作,有很多还是比较机械化的重复工作,枯燥且无味,花时间勉强能够处理,就是有点废手,特别是作为开发人员,有时候需要给大量数据做分析,要对 excel 表格和 csv ... import osimport sysimport fitzfrom reportlab.lib.pagesizes import portraitfrom reportlab.pdfgen import canvasfrom PIL import Imagedef pdf2img(filename=r'./pw.pdf'): # 打开PDF文件,生成一个对...