蚂蚁金服数据库设计图

由于数据库使用不正确、业务规划不合理等情况都会产生热 Key 和大 Key,如果未能及时发现并处理热 Key 和大 Key,可能会导致数据库性能下降,严重影响业务。缓存数据库 Redis 版支持性能分析功能,能够帮助及时发现并分... 或数据结构设计不合理,例如未对 Key 进行拆分,导致某些 Key 的 Value 过大或包含的元素过多。 数据清理策略设置考虑不周,例如未能定期清理无效数据,或未错开大 Key 的缓存删除时间。 Redis 阻塞,访问变慢:由于 Re...

大模型离线推理(Batch 推理),是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,它在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临着很大的挑战。![picture.image]... 蚂蚁等公司都有基于 Ray 的相关应用实践和开源合作。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/009e232e42c14aedbb3b9a8f4f28ae57~tplv-tlddhu82om-image.image?=&r...

本文通过设计一个基本的 ETL 场景,关联到集群中各大主要的大数据组件,同时结合 Airflow 一些设计原则,助您进一步掌握 Airflow 的使用。 一般来说,编写一个 DAG 文件需要涉及两个主要部分: 通过编码创建 DAG 源文件,成为 Airflow 识别的工作流。 测试该文件,满足我们的预期。 1 前提条件以下示例基于添加了 Airflow 服务的 Hadoop 类型集群,集群创建操作详见:创建集群。 2 工作流实现指引2.1 正确定义 Airflow TaskAirflow 是一...

本文介绍云数据库 veDB MySQL 版的产品优势。 开放生态veDB MySQL 100% 兼容 MySQL 开源关系型数据库引擎,代码/应用无需修改或只需少量修改。 强劲性能基于 MySQL 内核深度优化,同时采用算子下推(NDP)、分布式缓存... 根据数据用量自动伸缩,您只需为实际占用的数据库容量付费。 稳定可靠云数据库 veDB MySQL 版无单点故障,通过分布式存储等底层架构设计保障服务的高可靠性和高可用性。 共享分布式存储的设计,彻底解决了主从复制所带...

展示如何简化数据工作流程并推动业务成功。### 主要优势1. 可扩展可靠的数据流程:Apache Airflow 提供了一个强大的平台,用于设计和编排数据流程,让您轻松处理复杂的工作流程。搭配 ByteHouse,一款云原生的数据... 通过执行以下命令来初始化 Airflow 的 Web 服务器 ```# 初始化数据库airflow db initairflow users create \--username admin \--firstname admin \--lastname admin \--role Admin \--email admin...

## 1. 概述MySQL 支持的数据类型非常多,选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要。不管存储哪种类型的数据,下面几个简单的原则都有助于做出更好的选择。## 2. 基本原则### 2.1 越小越好一般情况下,应该尽... 就应该尽量避免设计成可为 NULL 的列。## 3. 整数类型存储整数,可以使用这几种整数类型:TINYINT,SMALLINT,MEDIUMINT,INT,BIGINT。分别使用 8,16,24,32,64 位存储空间,也就是 1、2、3、4、8 个字节。它们可以存...

> > *Bridging the Archipelago between Row-Stores and Column-Stores for Hybrid Workloads*论文原文:[Bridging the Archipelago between Row-Stores and Column-Stores for Hybrid Workloads](https://db.cs.cmu.edu/papers/2016/arulraj-sigmod2016.pdf)# Background随着数据量暴增,我们的上层应用对“数据分析”的需求越来越多,现在主要分为两类数据应用:- OLTP(Online Transaction Processing)- OLAP(Online ...