这里的重构不会提高性能,甚至可能会使得软件的性能降低,但是,经过重构的代码更加清晰可读,也更加容易找到代码执行的瓶颈,从而使得优化有的放矢。## 重构,第一个示例作者在第一章使用了一个简单例子:通过重构一... 碰到这种情况我们就可以用书中的用对象取代基本类型,将多个函数参数封装为一个对象方便调用,修改扩展起来也会更加便捷。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/fd98...
(https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/645ebe45d53945399ac78c50f7703656~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)引入 | 图解那些OLAP分析引擎中的DBMS![DB-Engines Ranking.jpg](https://p3-juejin.byteim... 希望能给读者在实际业务场景-OLAP分析演进过程中有些不一样的IDea。 ## 场景目前数据存储的业务类型-**OLTP**,**OLAP......****1、** 其中一种是企业知识库,权限系统,数据由本系统产生,数据量不是很大,但是...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a0ddfa72a46a46df81a1fc723458a633~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926048&x-signature=vm9ptRJLKA9Q%2B5eQ2cUxtqiGbGA%3D)> > > ClickHouse作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一,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...
类型,以及Read Optimized / Real Time 两种Query模式,用户可以在海量的低加工的数据之上,根据实际需求,在 “数据可见实时性“和 “数据查询实时性” 上做出灵活的选择。(其中,Read Optimized Query 是 面向 数据... 近实时场景在一般分为为两种类型,第一类是面向分析型的需求,第二类是面向运维型的需求。- 面向分析型的需求,主要用户为分析师、运营人员或决策层,其特点是需求量大,并且要求数据研发快速响应。从数据内容来讲,...
biz=MzkwMzMwOTQwMg==&mid=2247487459&idx=1&sn=f09a5dc4ffe1e2d08237b3fbaccf8f1a&chksm=c0997ed6f7eef7c08e772188ac0ed31d40142027f9de723b61896c1195d173c4dcaad2740613&scene=21#wechat_redirect)![pictu... 实验迭代的过程中,决策都是有科学依据的,可以避免系统性的偏差。* **因果推断**:我们相信 A/B 实验中的优化和改变最终能影响到线上数据以及用户的行为。在这个前提下,A/B 测试就是最好的因果推断工具。* **复利...
一种用于在高维空间中采用 ANN 搜索的数据结构和算法,是基于图的索引。HNSW通过构建多层网络减少搜索过程中需要访问的节点数量,实现快速高效地搜索最近邻,适合对搜索效率要求较高的场景。hnsw的相关参数包含 quant、distance、hnsw_m、hnsw_cef、hnsw_sef。 hnsw_hybrid:支持混合索引的 hnsw 算法。混合索引算法可以同时对数据集中的稠密向量和稀疏向量进行索引,并在检索时返回兼顾两种类型相似性的结果。适用于对搜索效率要求较...
一种用于在高维空间中采用 ANN 搜索的数据结构和算法,是基于图的索引。HNSW通过构建多层网络减少搜索过程中需要访问的节点数量,实现快速高效地搜索最近邻,适合对搜索效率要求较高的场景。hnsw的相关参数包含 quant、distance、hnsw_m、hnsw_cef、hnsw_sef。 hnsw_hybrid:支持混合索引的 hnsw 算法。混合索引算法可以同时对数据集中的稠密向量和稀疏向量进行索引,并在检索时返回兼顾两种类型相似性的结果。适用于对搜索效率要求较...
NLP任务中我们处理的对象是一个个的词,但是计算机根本不认识我们的词啊,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... fba34~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926057&x-signature=RMJzYhy29xZO0hANkEQ%2BzdEQcGU%3D)这个和计算机视觉中的bs(batch_size)是一个意思啦,接下来我们来看每条数据,即这个(3,2...
由于目前ClickHouse模式并不支持Shuffle,因此对于Join而言,右表必须为全量数据。** 无论是普通Join还是Global Join,当右表的数据量较大时,若将数据都放到内存中,会比较容易OOM。若将数据spill到磁盘,虽然可以解决内... (https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/1c776ae2398c4435b2e3f50cc95d29d4~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)**首先,当Coordinator接受复杂的查询以后,** 它会在当前的语法树的基础上,根据节点类型和数据分...
推荐系统中的**召回环节。** ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/17de518e0c56415387ff474e5473bc4d~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=17... 这里就不详细介绍了,总的而言,这一类型方法的核心思路就是对用户和商品间的行为互动关系进行充分的挖掘,然后定量计算出他们的相关度。# 四、深度学习**结合具体业务场景的深入思考,是解决问题的第三步****。*...
## **eBPF 具备全栈深度观测潜力**除了提供了很多预定义的 Hook 之外,eBPF 还允许我们创建内核探针 (kprobe) 或用户探针 (uprobe) 来将 eBPF 程序附加到内核或用户应用程序中的几乎任何位置。如下图所示,工程师几乎可以在任何内核子模块、系统库、应用程序中进行插桩,实现观测能力覆盖。这大大提高了技术团队对内核的可编程能力,以解锁更多深度观测能力,也回答了刚刚的**可观测性覆盖度**问题。![picture.image](https://p...
在Wiki的定义中也是强调数据湖是一个中心化存储,可以存海量的不同种类的数据。但是当对象存储满足了大家对存储海量数据的诉求之后,人们对数据湖的解读又发生了变化。第二阶段,对数据湖的解读更多的是从开源社区... fcec423c1945ebb183bf6c0497a4f9~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926048&x-signature=LRzhiNZMpq5p7QZYnjvSaRy6yLQ%3D)**落地实时数据过程中的挑战和应对方式**接下来...
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)* Hudi 使用 Timeline Service机制对数据版本进行管理,实现了数据近实时增量读、写。* Hudi 支持 Merge on Read / Copy on Write 两种表类型,以及Read Optimized / Real Time 两种Query模式,用户可以在海量的低加工的数据之上,根据实际需求,在 “数据可见实时性“和 “数据查询实时性” 上做出灵活的选择。(其中,Read Opti...