与联邦查询有很大的关联性。Doris 本身是典型的 Share-Nothing 架构,所以在它的 BE 节点上计算和存储是强绑定的,这样会带来几个影响:* **第一,扩容,**计算资源不够了需要扩容,磁盘不够也需要扩容,只要满足一个条件,就必须要扩容。* **第二,弹性能力差,**因为每个节点都绑定了数据,一旦扩容就需要做数据的迁移。而一旦涉及到数据的迁移,时间相对来会比较长。而在联邦查询的场景下,因为它不管理数据,或者说数据在外部存储系统...
但样本量却增大了 4 倍,这种方法试图在保持相对较小的模型规模的同时利用更多的数据提升模型的性能。最近最新推出的 GPT-4 模型以及 Google 最近发布的第二代 PaLM 没有公布具体的模型细节。但可以猜测的是,这些模... 涉及多种格式的转换、溢出磁盘引起额外 IO 等。此外 Hudi 不支持原生 Python API,只能通过 PySpark 的方式对于算法工程师来说不太友好。- Apache Iceberg 是一种开放的表格式,记录了一张表的元数据:包括表的 Sc...
与联邦查询有很大的关联性。Doris 本身是典型的 Share-Nothing 架构,所以在它的 BE 节点上计算和存储是强绑定的,这样会带来几个影响:- **第一,扩容,** 计算资源不够了需要扩容,磁盘不够也需要扩容,只要满足一个条件,就必须要扩容。- **第二,弹性能力差,** 因为每个节点都绑定了数据,一旦扩容就需要做数据的迁移。而一旦涉及到数据的迁移,时间相对来会比较长。而在联邦查询的场景下,因为它不管理数据,或者说数据在外部存储...
如果发布的分辨率过大,对于选择多宫格的订阅方来说,分辨率就过剩了,同时还造成了极大的下行带宽和设备性能压力——试想一下,一个订阅方同时拉了 49 路 1080P 的视频,什么样的神仙设备和带宽都扛不住;如果发布的分辨... 所以很多 RTC 的新场景其实就是从视频会议中迁移出来的。换句话说,RTC 在视频会议场景的「独特性」,其实也可以认为是一种「领先性」。从最近几年的行业发展来看,不断有从会议场景技术溢出到其他行业的案例。之前...
俄乌危机爆发、英国女王逝世等等,那么我就给大家列举一下**我较为关注**的一些事件如下图所示。![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a51d6be6bedb426da36506f44290310e~tplv-k3u1fbpfcp-zoom... OOM Killed是容器内部的内存溢出,而不是JVM的。所以这地方主要的原因是什么呢。经过我们的长期考证,最后得出的结论就是直接内存导致,一直处于RSS中,不会被回收,虽然我们的一直在执行GC,但是因为很久没有执行FGC,所...
但样本量却增大了 4 倍,这种方法试图在保持相对较小的模型规模的同时利用更多的数据提升模型的性能。最近最新推出的 GPT-4 模型以及 Google 最近发布的第二代 PaLM 没有公布具体的模型细节。但可以猜测的是,这些模... 涉及多种格式的转换、溢出磁盘引起额外 IO 等。此外 Hudi 不支持原生 Python API,只能通过 PySpark 的方式对于算法工程师来说不太友好。* Apache Iceberg 是一种开放的表格式,记录了一张表的元数据:包括表的 Sche...
如果发布的分辨率过大,对于选择多宫格的订阅方来说,分辨率就过剩了,同时还造成了极大的下行带宽和设备性能压力——试想一下,一个订阅方同时拉了 49 路 1080P 的视频,什么样的神仙设备和带宽都扛不住;如果发布的分辨... 所以很多 RTC 的新场景其实就是从视频会议中迁移出来的。换句话说,RTC 在视频会议场景的「独特性」,其实也可以认为是一种「领先性」。从最近几年的行业发展来看,不断有从会议场景技术溢出到其他行业的案例。之前特...
整个集群效能的表现关键在于Pod是否能被精准地部署至适宜的节点上。在众多的集群配置中,常常包含多样化的节点类型,**比如那些专为常规应用程序设计的小型内存和低配CPU节点**,**以及针对高密度后台服务所配置的大型... 使用自动化工具进行节点重分配。将该节点上运行的负载迁移到其他节点上,以实现节点资源的最优使用。- 最后,在节点迁移之前,需再三确保目标节点有足够的资源来承载额外的负载。> **注意:考虑负载迁移对运行中应...
与联邦查询有很大的关联性。Doris 本身是典型的 Share-Nothing 架构,所以在它的 BE 节点上计算和存储是强绑定的,这样会带来几个影响:- **第一,扩容,** 计算资源不够了需要扩容,磁盘不够也需要扩容,只要满足一个条件,就必须要扩容。- **第二,弹性能力差,** 因为每个节点都绑定了数据,一旦扩容就需要做数据的迁移。而一旦涉及到数据的迁移,时间相对来会比较长。而在联邦查询的场景下,因为它不管理数据,或者说数据在外部存储系...
一键实时整库同步方案支持全增量一体化同步,本实践中,先将 MySQL 源端全量数据通过离线任务同步方式迁移,然后再通过实时同步增量任务,将增量数据采集至目标端 ByteHouse 云数仓版(ByteHouse CDW)数据库表中。您也可... 2 注意事项同步解决方案同时支持选择的表数量目前上限为 1000 张,但建议先以 100 张以下表数量来试用。 目标端 ByteHouse CDW 库需要提前在集群中先创建好,暂不支持在解决方案中自动创建。创建 ByteHouse 数据库...
数据量太大会导致内存耗尽。**07. 高基数场景嵌套聚合查询建议使用 BFS 搜索。**聚合是在 ES 内存完成的。当一个聚合操作包含了嵌套的聚合操作时,每个嵌套的聚合操作都会使用上一级聚合操作中构建出的桶作为输... 可能导致内存消耗过大,建议使用 SearcheAfter 方式。思考:对于 Scroll 和 SearchAfter 的选用怎么看?两者分别适用于哪种场景?SearchAfter 可以完全替代 Scroll 吗?Scroll 维护一份当前索引段的快照,适用于非实...
数据注释转移以及ORM框架改造,最后是数据库内存管理的性能参数的调整设置。## 我的学习一年多的时间主要学习了各式数据库产品,因为信创和未来业务的需求,系统学习了openGauss、OceanBase和TiDB,分门别类... 一般的传统单机数据库通过索引、分区实现数据的快速查找计算。当数据太大,单机数据的IO无法承受,所以有了**分库分表**以及**分布式数据库**的出现,**分库分表**多应用于tp,也有一些应用于AP领域,**分库分表**的技...
训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换过程对模型进行优化,包括算子消除、算... 系统则会在比对完成后自动进行结果文件的分析,并输出优化建议。当前支持的分析检测类型有:FP16溢出检测、输入不一致检测、整网一致性检测(整网一致性检测包括:问题节点检测、单点误差检测和一致性检测三个小点)...