提供不同维度的调度能力,供各个业务选择;第二,通过自研的私有协议更好地优化传输体验,同时在传输优化方面开展了较多探索工作,提升了整个传输的性能。此外,在数据压缩上包括头部压缩及报文压缩,能够有效降低数据传输... 聚合、清洗则在中台完成。对于这个智能网络平台,未来我们希望能够将一部分能力赋能客户,比如用户使用了云上的许多资源,它的管理如网络拓扑管理比较复杂,那么通过网络拓扑的可视化、网络路径的分析能够帮助用户更好...
数据聚合计算后进入 DWS 层,数据指标经计算后存入 ADS 层。数据支撑在线更新。由 Doris 对数据应用层提供服务,支持在线、离线查询分析,支持几十万级 QPS。该业务数据量比较大,同时对数据分析的时间性要求比较高,... 4. **AI4Data**(数据智能管家):我们的长期规划是做一个智能数据管家,能做到: 1. 自动诊断高频低性价比 SQL 及作业; 1. 自动优化用户 SQL 及作业,智能地从数据分布、Cache、Index、物化视图等维度来优...
通过采集和聚合不同维度的数据,不断挖掘价值才能业务实现更加高效、智能的目标。尤其是当前基于音视频内容载体的互联网应用场景不断丰富,终端不再仅仅是数据的消费者,更加是数据的生产者。而这些海量终端设备产生的数据,在以中心业务部署的模式下存在带宽瓶颈、响应时延、流量成本等诸多问题需要迫切解决。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e1180e10aa5c4a7c8e2999034630010...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群## **DataLeap** **流批数据质量解决方案****产品功能** **架构**火山引擎DataLeap流批数据质量解决方案有 4 个大的功能:- **离线数据质量监控**:解决批和微批监控场景,支持 Hive、ClickHouse、ES 等多种数据源,并有字段、唯一性等多种监控维度,允许通过 SQL 自定义维度聚合进行监控。- **流式数据质量监控**:解决流式监控场景...
granularity i32 否 3600 聚合时间粒度,单位s。 end_time i32 是 1665744613 终止时间,单位s。 filter_conditions参数 类型 是否必选 示例值 描述 type string 是 and 筛选条件类型,可选值为... chart参数 类型 示例值 描述 fields array of fields - 折线图/饼图维度,len(fields)=len(source[i])。 source array of string [["1668355200","js_error","0","0"]] 趋势图具体点的集合,len(sourc...
granularity Integer 否 3600 聚合时间粒度。单位s。 end_time Integer 是 1665744613 终止时间。单位s。 Filter_conditions参数 类型 是否必选 示例值 描述 type String 是 and 筛选条件类... Chart参数 类型 示例值 描述 fields Array of Fields - 折线图/饼图维度,len(fields)=len(source[i])。 source Array of String [["1668355200","js_error","0","0"]] 趋势图具体点的集合,len(sourc...
另外一种则是希望这个平台能够帮用户找到值得关注的指标维度,实现更智能的数据洞察。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/31cf328a6aa44c9780d69e5ed831f... 或者去做一些预聚合,但问题是在启发式的数据探索过程中,会不断产生新问题,很容易发现维度、指标或力度不满足需求,又需要去跑数据;二是用大数据量的细粒度数据去查,需要用户等待时间较长。所以,近年来,DataWind 一直...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f16a88ae0cc1443694e2b664c5292a8e~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407628&x-signature=33vhc4ecSK%2Bow39cFjsIdp5Abd0%3D) 预聚合是OLAP系统中常用的一种优化手段,在通过在加载数据时就进行部分聚合计算,生成聚合后的中间表或视图,从而在查询时直接使用这些预先计算好的聚合结果,提高查询性能。 ...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407631&x-signature=G5CoY2fBgN1MmdXlFgJW5uyE%2Bi0%3D)下表给出了三种格式在生态方面的支持情况(截止2022/8/18):![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.... 数据聚合计算后进入 DWS 层,数据指标经计算后存入 ADS 层,且数据支撑在线更新。由 Doris 对数据应用层提供服务,支持在线、离线查询分析,支持几十万级 QPS。该业务数据量比较大,同时对数据分析的时间性要求高,希...
使我们能够通过系统提供的 Application 维度的指标快速定位 ESS 节点的堆积情况。在用户界面 (UI) 方面,我们的改善是通过在 Stage 详情页加入两个新功能,用于展示当前 Stage 里每个 Task Shuffle 遇到最慢的几个节... 由于使用的是 push based Shuffle 和聚合模式,所有的数据其实都聚集在一个 Worker 上,如果这个 Worker 数据丢失的话,等于所有的 Mapper 都要重新计算所对应的数据,因此对于 push 聚合的功能,使用一个双写备份是比较...
传统的容器网络观测方案通常只关注自身维度, **缺乏上下游视角,且维度信息非常有限**,在日益复杂的网络环境下,难以回答诸如“究竟是谁访问我发生了故障”“我究竟影响了下游哪些实例”“是什么原因导致发生了丢包... 请求&响应匹配聚合、构建 Flow 数据;* 将 Flow 数据转换成对应 Metrics/Traces/Logs 数据并输出。### **●****元数据关联**无论是 L4 还是 L7,我们基于 eBPF 拿到的原始数据都是 socket 五元组(自身 IP ...
一方面实时聚合并打点,以便追溯线上流量。### **流量限制**虽然 NNProxy 非常轻量,可以承受很高的 QPS,但是后端的 Name Node 承载能力是有限的。因此突发的大作业造成高 QPS 的读写请求被全量转发到 Name Node 上时,会造成 Name Node 过载,延时变高,甚至出现 OOM,影响集群上所有用户。因此 NNProxy 另一个非常重要的任务就是限流,以保护后端 Name Node。目前限流基于路径+RPC 以及 用户+RPC 维度。例如,我们可以限制 /user...
SLA保障等多维度的**综合治理**也面临挑战。下面从两个数据流业务场景中介绍一下我们遇到的业务挑战。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/079f9b30... 每个DataBus channel聚合了机器上所有TM Sink写同一个Topic的数据,因此批量发送的效率非常高,极大的降低了Kafka集群的写入请求量,与Kafka集群之间需要建立的连接也更少。同时,单个请求中数据条数的增加带来更...