开发环境。所谓「REPL」,即「读取-求值-输出」循环:输入一段代码,立刻得到相应的结果,并继续等待下一次输入。它通常使得探索性的开发和调试更加便捷。在 Notebook 环境,你可以交互式地在其中编写你的代码、运行代... 可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统一修数。# 选型2019 年末,在决定要支持 Notebook 任务的时候,我们调研了许多 Notebook 的实现,包括 Jupyter、Polynote、Zeppelin、Deepnote 等...
循环控制、内部类、单例设计模式、简单工厂设计模式、接口、数组、集合、IO、多线程、线程同步问题、生产者消费者模式、TCP网络、UDP协议、HTML和SQLite、Http和网络请求、URL、XML解析、JSON解析。- **Android的学习路线**:UI布局、UI控件、UI高级控件、Activity生命周期、Activity启动模式和Intent七大属性、异步任务、ListView、GridView、交互控件、Fragment、数据存储、Sqlite存储、ContentProvider、Loader异步加载、Ha...
> 混沌工程 ChaosMeta 的全新版本 V0.6.0 现已正式发布!该版本包含了许多新特性和增强功能,在编排界面提供了包括流量注入、度量等各类节点的支持,可视化支撑演练全流程。解决[混沌工程原则](https://principlesofchaos.org/zh/)中“持续自动化运行实验”的最后一公里问题。# 简介ChaosMeta 是一款面向**自动化演练**而设计的云原生混沌工程平台。提供了可视化编排调度、数据隔离、多云管理等平台功能,以及丰富的故障注入能力...
加速企业数据中台及湖仓一体平台建设,为企业数字化转型提供数据支撑。**火山引擎云原生数据仓库** **ByteHouse**云原生数据仓库,为用户提供极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力,极致分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。**火山引擎湖仓一体分析服务 LAS**面向湖仓一体架构的 Serverless 数据处理分析服务,提供源自字节跳动最佳实践的一站式 EB 级海量数据存储计算和...
> 字节跳动数据湖团队在实时数仓构建宽表的业务场景中,探索实践出的一种基于 Hudi Payload 的合并机制提出的全新解决方案。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/... 同时可以在执行 Compact 时进行 Merge,加速下游查询。**此外,多流拼接方案还支持:**- 内置通用模板,支持数据去重等通用接口,同时可满足用户定制化数据处理需求。- 支持离线场景和流批混合场景。# 2. 方...
每一个 Fetch-Failure 都可能意味着一定时间的超时等待和计算资源空跑,同时还可能意味着触发 Stage 重算,甚至作业的失败。所以,解决这个问题对于提升 Spark 的资源利用率和稳定性都具有重要意义。## 问题总结... 处理的数据量,恰好这个作业又使用了 Combine 算子,所以它整体的 Shuffle 量有所降低,从 300G 降低到了 68G。因为增大了这个 Chunk Size,也就是降低了这个作业的并发度,从而减小了整个 Shuffle 过程中的 IOPS,避免...
> 字节跳动数据湖团队在实时数仓构建宽表的业务场景中,探索实践出的一种基于 Hudi Payload 的合并机制提出的全新解决方案。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/... 同时可以在执行 Compact 时进行 Merge,加速下游查询。**此外,多流拼接方案还支持:**- 内置通用模板,支持数据去重等通用接口,同时可满足用户定制化数据处理需求。- 支持离线场景和流批混合场景。# 3. ...
> > > 字节跳动数据湖团队在实时数仓构建宽表的业务场景中,探索实践出的一种基于 Hudi Payload 的合并机制提出的全新解决方案。> > > > ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com... 同时可以在执行 Compact 时进行 Merge,加速下游查询。**此外,多流拼接方案还支持:*** 内置通用模板,支持数据去重等通用接口,同时可满足用户定制化数据处理需求。* 支持离线场景和流批混合场景。L...
加速企业数据中台及湖仓一体平台建设,为企业数字化转型提供数据支撑。### **火山引擎云原生数据仓库** **ByteHouse**云原生数据仓库,为用户提供极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析。便捷的弹性扩缩容能力,极致分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。### **火山引擎湖仓一体分析服务 LAS**面向湖仓一体架构的 Serverless 数据处理分析服务,提供源自字节跳动最佳实践的一站式 EB 级海量数据存...
每一个 Fetch-Failure 都可能意味着一定时间的超时等待和计算资源空跑,同时还可能意味着触发 Stage 重算,甚至作业的失败。所以,解决这个问题对于提升 Spark 的资源利用率和稳定性都具有重要意义。**问题... 处理的数据量,恰好这个作业又使用了 Combine 算子,所以它整体的 Shuffle 量有所降低,从 300G 降低到了 68G。因为增大了这个 Chunk Size,也就是降低了这个作业的并发度,从而减小了整个 Shuffle 过程中的 IOPS,避...
安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑。本文主要详细讲述DataLeap 中的 Notebook ,包括前期选型、技术路线、架构升级、调度方案、以及未来工作等五部分重点内容,带你详细了解Notebook。# 概述Notebook 是一种支持 REPL 模式的开发环境。所谓「REPL」,即「读取-求值-输出」循环:输入一段代码,立刻得到相应的结果,并继续等待下一次输入。它通常使得探索性的开发和调试更...
承诺时间,余量及报警配置等);- **基线** **实例生成**:系统每天定时触发生成基线实例,生成实例的同时根据保障任务,由下而上逐层遍历 (BFS)所有上游任务并生成基线监控埋点。生成基线监控埋点的过程中,会计算每个... 循环依赖非常常见。此外,任务链路也是有可能动态变化的,上游依赖新增或者减少也是个普遍现象。因此,基线实例生成时,需要针对上述情况进行处理,以保证基线监控的有效性和合理性。下面,我们针对每种场景介绍基线监控...
开发环境。所谓「REPL」,即「读取-求值-输出」循环:输入一段代码,立刻得到相应的结果,并继续等待下一次输入。它通常使得探索性的开发和调试更加便捷。在 Notebook 环境,你可以交互式地在其中编写你的代码、运行代... 可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统一修数。# 选型2019 年末,在决定要支持 Notebook 任务的时候,我们调研了许多 Notebook 的实现,包括 Jupyter、Polynote、Zeppelin、Deepnote 等...