会不会存在数据倾斜或者数据膨胀这种情况,其实都是未知的。 资源和人力都有限的情况下,我们要求整套系统具备比较好的稳定性和性能,能够尽量做到无人值守。用户本身没有太多的技术背景,往往不具备大数据开... 比如数据是否发生了倾斜膨胀,再及时去调整任务的执行。 为了尽可能的让门槛降低,DataWind会辅助用户去做一些操作,比如说类型的推导,根据数据源的某一个列的类型,以及后续的一些操作,去推断其最终的类型,...
因此摆在我们面前的问题可能就变成了:有没有一种技术,能够在低侵入的前提下,既可以帮我们自顶向下、深入内核挖掘更多的可观测性,实现 **纵向关联打通**;又可以横向通过访问关系、Trace 串联,打通各个可观测数据之间的因果关系,实现可以追溯 **任意时序状态**的动态拓扑?# **破局:eBPF 全栈深度观测能力**## **eBPF 简介**eBPF 是一种数据包过滤技术,从 BPF (Berkeley Packet Filter) 技术扩展而来,它起源于 Linux 内核...
拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。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... 以此推断Stage的执行情况和瓶颈。通常可以有如下判断:* 输入和输出队列数目同为低或同为高分别表明当前 stage 处理正常或处于被下游反压,此时可以通过反压信息来进一步判断。* 当输入和输出队列数目不一样,这可...
有没有一种方案能够人工定义向量的维度呢?数学里给出的最简单的方式叫做矩阵分解:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/01ce6cc8c6f342189682d92e20563a50~tplv-tl... 线上推断时根据用户个性化的行为直接从对应索引中取相似推荐结果召回,这便是至今仍被广泛使用的协同过滤的召回策略,它比较有效地解决了之前提到的腰部尾部商品的召回问题和用户个性化召回的问题,在这个思路上近些年...
## 问题背景我们周围存在大量的文字、语音、视频等信息,比如网络购物玲琅满目的商品信息,浏览抖音各种类型的信息,一个互联网产品是否具有吸引力,是看其有多智能,能够让用户发较小的时间能够获取他感兴趣的内容,这... 部分逐渐发展为推荐系统中融合了数据离线批处理、实时流处理的数据流框架;“算法和模型”部分则进一步细化为推荐系统中,集训练、评估、部署、线上推断为一体的模型框架。![image.png](https://p9-juejin.byte...
类型、执行情况、实验时间、频率等* 开始演练:可根据实验编排,自动开始实验* 执行任务:根据演练任务,对目标进行故障注入,并开启演练指标采集* 结果分析:根据演练的前、中、后三个阶段,展示和分析演练对象等相关... 我们引入因果推断算法,通过构造贝叶斯结构化时间序列模型,预测反事实条件下(没有故障注入)的时间序列,并与注入故障后实际观测到的时间序列比较,计算注入故障对系统的累计因果效应,从而判断故障是否生效。![pi...
数值类型转换常见的问题当你把一个值从一个类型转换为另外一个类型的时候,你需要注意的是这是一个不安全的操作,可能导致数据的丢失。数据丢失一般发生在你将一个大的数据类型转换为小的数据类型的时候,或者你把两个不同的数据类型相互转换的时候。ClickHouse和C++有相同的类型转换行为。 toInt(8163264)转换一个输入值为Int类型。这个函数包括: toInt8(expr) — 结果为Int8数据类型。 toInt16(expr) — 结果为Int16数据类型。 ...
是否必选 默认值 数据类型 描述 table.exec.hive.fallback-mapred-reader 否 true Boolean 设置是否开启向量化读取的参数。当满足以下条件时,Flink 会自动对 Hive 表进行向量化读取: 格式:ORC 或者 Parquet。 没有复杂类型的列,比如 Hive 列类型:List、Map、Struct、Union。 该特性默认开启,如果要禁用,则设置为 false。 table.exec.hive.infer-source-parallelism 否 true Boolean 设置是否开启 Source 并发推断。...
pandas函数拼接支持DataFrame类型print(df)fig = px.funnel(df,x='number',y='stage',color='性别') #把数据传入漏斗fig.show() # 显示漏斗数据```- 结果显示![image.png](https://p3-juejin.byteimg.... 看一看特征和标签之间可能存在的关系、看看数据里有没有脏数据和离群点等,为选择具体的机器学习模型找找感觉。```#加载数据import pandas as pd # 导入pandas数据处理工具包df_ads= pd.read_csv('test.csv') ...
因果推断是Libra近几年推出的新功能。**自动调参是将实验和优化算法结合的产品,主要针对参数较多的探索性实验,通过为用户提供完整的分析套件,帮助用户以更低的成本探索实验配置的最优参数。 配置发... 指标类型等相关内容进行调整,以确保所有实验是有效的且对公司有利的。 例如,鉴于同一个产品的不同业务团队之间存在相关性,在实验的过程中,数据报告页中不仅展示该用户自行选择观测的指标,还展示了字节其...
需要将其转换为适合计算机处理的数据类型。一种常见的做法是独热编码(one-hot编码),假设我们现在要对“秃”、“头”,“小”,“苏”四个字进行独热编码,其结果如下: 可以看出,上图可以用一串数字表示出“秃”、“头... 但是大家有没有想过,对于一个文本翻译任务来说,往往里面有大量大量的汉字,假设有10000个,那么一个单独的字,如“秃”就需要一个1×10000维的矩阵来表示,而且矩阵中有9999个0,这无疑是对空间的一种浪费。2. 这种编码...
比如针对上一章节中提到所有类型的稳定性问题,监控平台都应该能及时准确的发现。另外是从业务研发同学的视角出发:稳定性问题治理这个课题,需要贯穿到软件研发的完整生命周期,包括需求研发、测试、集成、灰度、上线... 看到这里大家可能心里又有问题:既然这类问题如此难解,是不是就完全没有办法了呢?其实也并不是,下面我会分享字节内部两个解决这类疑难问题非常好用的归因工具。![在这里插入图片描述](https://p3-juejin.byteimg.c...
A/B 测试就是最好的因果推断工具。* **复利效应**:A/B 测试是可以持续不断进行的实验,即使一次实验提升的效果不大,但是长期下来复利效应的积累会产生很大的变化和回报。 A/B 测试系统实现 ... 而是针对不同的指标类型(包括转化类、人均类、CTR 类等)进行不同的建模采用不同的方法。* **统计修正**:如果一个实验开了多个组,可能犯了多重比较的错误。还有时开完实验之后每天都会查看结果,这就犯了连续观测的...