且放在数据仓库中的数据一般不再修改。数据仓库系统结构包含四个层次:l 数据源,数据仓库系统的基础;l 数据的存储与管理,核心;l 联机分析处理(OLAP),服务器对分析需要的数据进行有效集成,按多维模型组织,以... 当一端发出调用请求的时候会在那里等待返回的结果。如果另外一个系统出现故障也会对调用方产生很大影响。而且用RPC调用的时候默认期望消息是按照发送的顺序给接收方的。但是由于各种环境的影响会使得接收的结果乱序...
甚至可以增加一部分的数据分析师的基本素养。DATA 前端数仓的“去壁化”方案01 - BFF层作为服务端xx项目开发的启动,因为后端人力不足而一再推迟,成为我们进行跳过后端服务器的前... 此时首先想到的是,node赋予前端的更大可能性。众所周知,node的出现,让前端开发既Ajax之后,有了全新的面貌,在开发效率,性能等层面都有质的提升。使用node作为服务端,即BFF(Backend for Frontend)层,是为前端服务...
> 近期火山引擎正式发布 UIMeta,一款致力于监控、分析和优化的新型云原生 Spark History Server,相比于传统的事件日志文件,**它在缩小了近乎 10 倍体积的基础上,居然还实现了提速 10 倍!**> > 目前,UIMeta Servi... 这可能需要大量维护并且需要很长时间才能重构 UI 数据从而提供服务。在大规模生产中,作业的数量可能很大,会给历史服务器带来沉重的负担。接下来,火山引擎 LAS 团队将向大家详细介绍字节跳动内部是怎么基于 UIMeta ...
将它们逐行反序列化,并使用 ReplayListener将其中信息反馈到 KVStore 中,还原任务的状态。无论运行时还是 History Server,任务状态都存储在有限几个类的实例中,而它们则存储在 KVStore中,KVStore是 Spark 中基于... 不需要随着任务数量增加提高服务器配置,方便了水平扩展。**优化**1. **避免重复写** 由于每个 stage 完成都会触发写 UIMeta 文件,这样对于 UIMeta 的很多元素,可能会出现重复持久化的情况,增加写入耗时...
我当时已经从服务器端编程的 ABAP 技术栈转到了 Java 和 Node.js,搭建本地开发环境一度成为了我的噩梦。Docker 提供了应用与环境的隔离,简化了应用的部署和扩展,使得应用能在不同的环境中以一致性的方式运行。其轻... 提醒它要逐行介绍:`我让你逐行介绍,你的介绍太简略了`。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c7e06bd111224c40941d3e7ab25251cb~tplv-tlddhu82om-image.image?=&r...
> > > 近期火山引擎正式发布UIMeta,一款致力于监控、分析和优化的新型云原生 Spark History Server,相比于传统的事件日志文件, **它在缩小了近乎 10倍体积的基础上,居然还实现了提速 10倍!**> > > > > 目前... 这可能需要大量维护并且需要很长时间才能重构 UI 数据从而提供服务。在大规模生产中,作业的数量可能很大,会给历史服务器带来沉重的负担。接下来,火山引擎 LAS 团队将向大家详细介绍字节跳动内部是怎么基于 UIMeta ...
CatalogService:湖仓一体元数据架构实践- LAS Batch Scheduler:云原生批处理调度器- UIService:云原生 Spark History Server- Falcon:Remote Shuffle Service- 总结# 1. Spark on K8S作为当... 会从列表中查找请求所需的任务,如果存在,就完整读取对应的 event log 文件,进行解析。解析的过程就是一个回放过程(replay)。Event log 文件中的每一行是一个序列化的 event,将它们逐行反序列化,并使用 ReplayListe...
> > > 本文是字节跳动数据平台数据引擎SparkSQL团队针对 Spark History Server (SHS) 的优化实践分享。> > > > ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7... 会从列表中查找请求所需的任务,如果存在,就完整读取对应的 event log 文件,进行解析。解析的过程就是一个回放过程(replay)。Event log 文件中的每一行是一个序列化的 event,将它们逐行反序列化,并使用 `ReplayLis...
> 本文是字节跳动数据平台数据引擎 SparkSQL 团队针对 Spark History Server (SHS) 的优化实践分享。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a16127e5fafa48788642c... 会从列表中查找请求所需的任务,如果存在,就完整读取对应的 event log 文件,进行解析。解析的过程就是一个回放过程(replay)。Event log 文件中的每一行是一个序列化的 event,将它们逐行反序列化,并使用 `ReplayList...
> 本文是字节跳动数据平台数据引擎 SparkSQL 团队针对 Spark History Server (SHS) 的优化实践分享。![image.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/2f0c2b27c01b4458808ea23797be0084~tplv-... 会从列表中查找请求所需的任务,如果存在,就完整读取对应的 event log 文件,进行解析。解析的过程就是一个回放过程(replay)。Event log 文件中的每一行是一个序列化的 event,将它们逐行反序列化,并使用 ReplayListe...