固定会有一道题是嵌入式系统设计(建议非嵌入式从业者直接放弃),除此之外还会有以下题型:- 软件系统建模(UML图填空、问答)- 系统数据库设计(DFD图填空、问答)- 系统架构整体设计(表格填空、架构图填空、问答)- Web系统架构设计(表格填空、架构图填空、问答)- 单个场景详细设计:高可用设计、高性能设计、高可靠设计、微服务设计、可扩展性设计等(表格填空、架构图填空、问答)其中问答题一般有两种问法,一是概念问答类:- ...
在大规模数据库自动化、平台化方面有较资深的落地经验。# 导语市场上有很多数据库产品,如Oracle、MySQL、SQLServer、NoSQL、NewSQL等,那么目前数据库圈最火的分布式关系型数据库之一TiDB你了解吗?相信很多同学以前听说过TiDB,也知道是一款国人研发的数据库,但你知道TiDB到底是如何实现的?它跟其他数据库产品相比,它的核心优势是什么?此次夜校分享,xiaoyu向大家介绍了数据库发展史、TiDB 设计、架构及生态及TiDB在得物的应用...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714321254&x-signature=cF6N0IYZVswK75v8k4erzD5EPlU%3D)上图是字节典型的广告后端架构,数据通过 Kafka 流入不同的系统。对于离线链路,数据通常流入到 Spark/Hive 中进行计算,结果通... 系统的设计目标主要有几个点:1. 可伸缩。我们希望设计一款能够应对各种 Workload 的系统,对于不同的 Workload,系统的各个组件都可以自由的进行伸缩。1. 高并发低时延。为了应对线上 Serving 场景的需求,系统需...
集简云数据表作为一款轻量级数据存储表单工具,已经帮助众多用户快速创建、管理、存储数据。在传统的数据处理中,如果想将企业原有的数据库数据同步到数据表, **需要手动操作进行,工作量大且耗时耗力;同时,由于数据... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494006&x-signature=6y5G5HfGTlBwERZEb10mGxZItGE%3D)](https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=Mzg5MjcxODg4Mw==&action=getalbum&album_id=2776287414020489217)[![pi...
er3QCRK5Vz3Fw8%3D)**演讲题目:解析云原生数仓 ByteHouse 如何构建高性能向量检索技术**向量检索被广泛使用于以图搜图、内容推荐以及大模型推理等场景。随着业务升级与 AI 技术的广泛使用,用户期望处理的向量数据规模越来越大,对向量数据库产品的稳定性、易用性与性能需求也越来越高。为此火山引擎 ByteHouse 团队基于社区 ClickHouse 进行技术演进,提出了全新的向量检索功能设计思路,满足业务对向量检索稳定性与性能...
本篇将结合ByteHouse团队对向量数据库行业和技术的前沿观察,详细解读OLAP引擎如何建设高性能的向量检索能力。# 负载特征向量检索的目标是查找与给定向量最相似的 k 个结果,广泛用于以图搜图、推荐系统等场景。... 我们重新针对向量检索场景设计了一套全新的架构方案。## 整体架构ByteHouse 的向量检索功能整体的架构如下图所示:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e5ba95...
Apache Airflow和ByteHouse均设计为简单的部署和管理。Airflow可以部署在本地或云端,而ByteHouse提供完全托管的云原生数据仓库解决方案。这种组合使得数据基础设施的设置和维护变得无缝化。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4e4f670de7b34a17a09e368db9281049~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714580432&x-signature=Er2vCGzR9Jn07...
**Multi-Catalog的架构设计****/** 目前字节跳动的数据湖联邦分析架构采用 multi-catalog模式,由外表的方式转为catalog的方式,如下图所示: ![picture.image](https://p6-volc-community-sig... 我们参考数据库的设计理念,增加了 Catalog 一层,将原有的 Database 和 Table 挂在 Internal Catalog 下,目前已经实现了 Hive Catalog、JDBC Catalog 和 ElasticSearch Catalog。 在该架构下,增加新的 Ca...
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题,影响业务正常推进。> > > > > 字节跳动作为国内最大规模... 调度器会取消Query其他的Stage的Worker执行。ExchangeManager是PlanSegment数据交换的媒介,能平衡数据上下游处理的能力。整体而言,我们的设计采用Push与队列的方式,当上游的数据ready时,主动推送给下游,并在这个...
> > > 埋点设计文档面向开发的埋点需求说明书,目的是让开发理解需要在什么情况下做哪些埋点采集,以及具体需要的属性参数类型、取值,确保采集的准确性和完善性。> > > > > 本篇将聚焦企业数据埋点采集展开介... 还会有业务数据库、机器学习平台、bi系统等各种数据系统,而增长分析的数据产品需要承接什么样的需求,怎么打通各个数据产品之间的连接,是一开始最需要思考的问题。因此初期我们可设定:* 增长分析数据产品:主要...
如下图所示:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/bcedc5c664724d90adefdcc92cf60674~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714580468&x-sign... 我们参考数据库的设计理念,增加了 Catalog 一层,将原有的 Database 和 Table 挂在 Internal Catalog 下,目前已经实现了 Hive Catalog、JDBC Catalog 和 ElasticSearch Catalog。 在该架构下,增加新的 Catalog 会...
具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数据湖平台。* Hudi 支持各类计算、查询引擎(Flink、Spark、Presto、Hive),底层存储兼容各类文件系统 (HDFS、Amazon S3、GCS、OSS)* H... 我们采取的策略是设计一种近实时的计算架构,在保留离线计算数据的丰富度和复杂度的同时,又兼顾实时计算的时效性高的特点,将两者进行优势互补。这种近实时的方案,能满足刚才提到的分析型、运维型的业务需求。另一...
上图展示了 **火山引擎DataTester重构后的广告投放模块交互图,** 主要解决了以下问题: **1.** **针对耦合严重、定时任务过多问题:** 服务拆分,根据业务功能拆分为授权服务、数据抓取服务、业务后端服务和少量定时任务,各类服务各司其职,职责单一; **2. 针对查询缓慢问题:** 重新设计数据模型,使用 MySQL 和 ClickHouse 存储元数据和报表数据,兼顾修改和查询效率; **3. 针对代码难以维护问题:*...