会出现数据迁移,应该尽量减少需要迁移的数据量。客户端算法是客户端分布式缓存性能优劣的关键。普通的哈希表算法一般都是计算出哈希值后,通过取余操作将 key 值映射到不同的服务器上,但是当服务器数量发生变化时... Ketama 算法:一致性哈希算法的实现之一,其他的哈希算法有通用的一致性哈希算法实现,只不过是替换了哈希映射函数而已,但 Ketama 是一整套的流程,我们将在后面介绍。### 一致性哈希算法下面,我们以分布式缓存...
在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号总称。那为何加上**“结构”**两字?**数据元素是数据的基本单位**,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... 但是我们还必须知道在计算机中如何表示它。**数据结构在计算机中的表示(又称为映像),称之为数据的物理结构,又称存储结构**。数据元素之前的关系在计算机中有两种不同的表示方法:**顺序映像和非顺序映像**,并且...
作为该领域中的后起之秀,ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂query场景下,ClickHouse容易存在查询异常问题,影响业务正常推进。> > > > > ... 若采用哈希表的方式进行去重,第二阶段需在Coordinator单机上去合并各个Worker的哈希表。这个计算量会很重且无法并行。**第二类,由于目前ClickHouse模式并不支持Shuffle,因此对于Join而言,右表必须为全量数据。*...
两地三中心具有跨城级高可用能力,可以应对城市级自然灾害。TiDB 分布式数据库通过 Raft 算法原生支持两地三中心架构的建设,并保证数据库集群数据的一致性和高可用性。而且因同城数据中心网络延迟相对较小,可以把业务流量同时派发到同城两个数据中心,并通过控制 Region Leader 和 PD Leader 分布实现同城数据中心共同负载业务流量的设计。该架构具备高可用能力,同时通过 PD 调度限制了 Region Leader 尽量只出现在同城的两个数...
以下主要介绍其中的几大方面:预训练语言模型、。为了让大家能够深刻理解其中的要点,笔者提炼出相应的**核心方法论**。希望读者能够举一反三,灵活应用到自己的工作生活中。# 2. 预训练语言模型 预训练语言模... 但它的巧妙之处在于,在数据本身上构建监督信号,则省去了人工标注数据的过程。 2018年在NLP领域出现了非常著名的BERT模型,它是利用无监督的数据,以自监督的形式进行学习,然后将其迁移到不同的下游领域。随着自...
会特别介绍在 Go 语言 SDK 侧的一些优化工作。作者 | 陆传胜微服务是一种将复杂应用拆分为微小的服务单元,每个服务单元都可以独立升级甚至替换,从而实现快速交付和迭代的文化。字节... 不同的指标选择会导致完全不同的结论。字节跳动基础架构语言团队秉承着指标选择的规范——保证指标的可扩展性和可迭代性,弱指标强于没指标。该指标可能并不足以完全解释数据,但是能揭示部分问题也比没有指标强...
在UserAction ETL场景中,我们遇到的核心需求是:**种类繁多且流量巨大的客户端埋点需求和ETL规则动态更新的需求。** 在字节内部,客户端的埋点种类繁多且流量巨大,而推荐关注的只是部分埋点,因此为了提升下游推荐系统处理效率,会在数据流配置一些ETL规则,对埋点进行过滤,并对字段进行删减、映射、标准化之类的清洗处理,将埋点打上不同的动作类型标识。处理之后的埋点一般称之为UserAction,UserAction数据会和服务端展...
2023 年 12 月云手机客户端 SDK V1.31.0 的发布说明如下: AndroidAndroid 端 SDK 包含以下新增功能和变更: 新增“切换本地/云机输入法类型”相关接口(setKeyboardType)及回调说明,支持动态切换使用云机键盘或本地... 替换已有 “本地/远端音视频流状态及错误码” 相关枚举项和说明。详细信息,参考 媒体设备状态 和 媒体设备错误 枚举说明。 Web/H5Web/H5 端 SDK 包含以下新增功能和变更: 在实例化 vePhoneSDK 时,可通过指定可选参...
形成内存中的分布式数据集,也就是初始RDD;> - Driver会根据程序对RDD的定义的操作,提交 Task 到 Executor;> - Task会对RDD的partition数据执行指定的算子操作,形成新的RDD的partition;## 二、RDD概述### 2.1 ... 在部分分区数据丢失时,Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据,而不是对RDD的所有分区进行重新计算。(4)一个Partitioner,即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数,一个是基于哈希的Hash...
**图表是BI产品中最常用的数据可视化工具之一。** 通过图表,用户可以更直观地了解数据的趋势、关系和分布。常见的图表类型包括折线图、柱状图、饼图、散点图等等。 **不同的图表类型适用于不同的数据类型和分析目的。** 例如,折线图可以展示时间序列数据的趋势,柱状图可以比较不同类别的数据,饼图可以显示数据的占比等等,选择适合的图表类型对于用户理解数据非常重要。 **/ 可视化展现形...
字节跳动数据湖团队持续招人中,团队支撑字节所有业务线的数仓,打造业界领先的 EB 级数据湖。文末了解请详情。**文 | 字节跳动数据平台数据湖团队**Hudi 是一个流式数据湖平台,提供 ACID 功能,支持实时消费增量数据、离线批量更新数据,并且可以通过 Spark、Flink、Presto 等计算引擎进行写入和查询。Hudi 官方对于文件管理和索引概念的介绍如下,> Hudi 提供类似 Hive 的分区组织方式,与 Hive 不同的是,Hudi 分区由多个 File...
稀疏向量是指向量中只有少数维度有值。 ## 工作原理向量数据库能够快速检索与查询相似的对象,是因为它们已经预先计算了这些相似度。其中的基本概念称为近似最近邻(ANN)搜索,它使用不同的算法进行索引和相似... 然后使用词袋模型或词向量模型将文本转换为向量。2. 向量编码将向量数据编码为二进制格式,以便存储到磁盘或内存中。常用的向量编码方法有二进制编码、哈希编码和压缩编码等。哈希编码是将向量映射到一个哈希表...
本文将详细介绍 Hudi Bucket Index 产生的背景与实践经验。 Hudi 是一个流式数据湖平台,提供 ACID 功能,支持实时消费增量数据、离线批量更新数据,并且可以通过 Spark、Flink、Presto 等计算引擎进行写入和查询。Hudi 官方对于文件管理和索引概念的介绍如下,> > > Hudi 提供类似 Hive 的分区组织方式,与 Hive 不同的是,Hudi 分区由多个 File Group 构成,每个 File Group 由 File ID 进行标识。File Group 内...