却难以保证整体业务的及时性和稳定性。- **动态变化**:计算环境、数据量和业务需求可能随时变动,这要求调优工作需具备高度的灵活性和适应性,以迅速应对各种变化。- **专业知识缺乏**:通常由数据分析师... 维持总算力不变,减少物理核、增加虚拟核,并相应调整内存配额。在 CPU 正常而内存阻塞时,降低总算力,从而降低任务申请的物理内存总量。当 CPU 和内存同时阻塞时,适度降低算力或减少虚拟核,以保任务运行性能在预...
离线计算和在线业务的资源需求具有周期性变化,资源需求高峰时资源不足,低峰时资源冗余。而在线业务与离线计算的资源高低峰期往往是错开的,所以离线计算高峰时如何利用在线集群资源,在线业务高峰时如何利用离线集群... 以及资源申请请求;5. AM 向 RM 申请更多资源,RM 将这些资源请求转换为 K8s 上的 Pod,由 K8s 负责调度和启动;6. 作业的其他 Pod 启动,开始实际计算,受 AM 管控。上述过程和 YARN 完全相同,唯一的区别在于...
火山引擎云原生计算团队技术负责人李亚坤接受 InfoQ 专访,详细介绍了过去五年字节跳动在高速发展中历炼出的技术体系与团队,以及当下大数据云原生化的趋势。- 采访嘉宾 | 李亚坤- 编辑 | Tina* * *技术永远是在“更新”或“替换”中得到发展。在大数据行业里,2006年 Hadoop 的诞生,给我们带来了变革意义的改变,大数据生态组件也开始层出不穷。各种不同体型的企业都喜欢选择开源大数据软件来搭建自己的系统,无论是先...
也是字节跳动内部业务使用 Flink 执行 OLAP 计算需要解决的最大痛点。本次分享将围绕 Flink OLAP 难点和瓶颈分析、作业调度、Runtime 执行、收益以及未来规划五个方面展开介绍。 # Flink OLAP in ByteDance... 第二阶段是作业在 JobMaster 中申请完资源后直接完成并返回结果。第三个阶段是 JobMaster 将 Task 部署到 TaskManager 后,TaskManager 不执行逻辑直接将 Task 置为完成并返回,jobMaster接收所有Task完成的消息后,将...
火山引擎云原生计算团队技术负责人李亚坤接受 InfoQ 专访,详细介绍了过去五年字节跳动在高速发展中历炼出的技术体系与团队,以及当下大数据云原生化的趋势。- 采访嘉宾 | 李亚坤- 编辑 | Tina* * *技术永远是在“更新”或“替换”中得到发展。在大数据行业里,2006年 Hadoop 的诞生,给我们带来了变革意义的改变,大数据生态组件也开始层出不穷。各种不同体型的企业都喜欢选择开源大数据软件来搭建自己的系统,无论是先...
却难以保证整体业务的及时性和稳定性。 **● 动态变化:**计算环境、数据量和业务需求可能随时变动,这要求调优工作需具备高度的灵活性和适应性,以迅速应对各种变化。 **● 专业... 维持总算力不变,减少物理核、增加虚拟核,并相应调整内存配额。在 CPU 正常而内存阻塞时,降低总算力,从而降低任务申请的物理内存总量。当 CPU 和内存同时阻塞时,适度降低算力或减少虚拟核,以保任务运行性...
也是字节跳动内部业务使用 Flink 执行 OLAP 计算需要解决的最大痛点。本次分享将围绕 Flink OLAP 难点和瓶颈分析、作业调度、Runtime 执行、收益以及未来规划五个方面展开介绍。 # Flink OLAP in ByteDance... 第二阶段是作业在 JobMaster 中申请完资源后直接完成并返回结果。第三个阶段是 JobMaster 将 Task 部署到 TaskManager 后,TaskManager 不执行逻辑直接将 Task 置为完成并返回,jobMaster接收所有Task完成的消息后,将...
给我们带来了变革意义的改变,大数据生态组件也开始层出不穷。各种不同体型的企业都喜欢选择开源大数据软件来搭建自己的系统,无论是先前十分繁荣的 Hadoop,还是后来涌现出来的 Kafka、Flink 等,都被广泛地使用着。... 以及各种各样的重写,付出了非常大的工程力量,让整体性能得到了非常大的提升。虽然用户可能用起来跟原来的接口差不多,但是实际上底下已经发生了翻天覆地的变化。” 计算引擎:Spark 和 Flink 保持持平...
给我们带来了变革意义的改变,大数据生态组件也开始层出不穷。各种不同体型的企业都喜欢选择开源大数据软件来搭建自己的系统,无论是先前十分繁荣的 Hadoop,还是后来涌现出来的 Kafka、Flink 等,都被广泛地使用着。十多年来,这些系统经历了多轮技术洗礼,我们也随之需要根据新的技术潮流不断地进行调整甚至做技术转型。以 Hadoop 三大组件来说,计算引擎 MapReduce 基本被 Spark 取代。在数据上云的时代,对象存储也取代了一部分 H...
计算处理引擎,每天有数万个 Flink 作业运行在内部集群上,峰值流量高达每秒 90 亿条数据。由于流式作业通常会运行几天甚至更长的时间,它们的工作负载和运行环境往往会随着时间而变化。字节内部的流式作业高峰期和低... 对作业的配置变更可以通过重启完成,但是这对用户影响较大。在变更上我们首先通过 API 实现作业热更新完成加速,此外我们分析发现这类操作中有不少优化空间,首先是涉及资源变更的操作很大一部分时间花费在资源申请上...
计算处理引擎,每天有数万个 Flink 作业运行在内部集群上,峰值流量高达每秒 90 亿条数据。 由于流式作业通常会运行几天甚至更长的时间,它们的工作负载和运行环境往往会随着时间而变化。字节内部的流式作业高峰期和低... 对作业的配置变更可以通过重启完成,但是这对用户影响较大。在变更上我们首先通过 API 实现作业热更新完成加速,此外我们分析发现这类操作中有不少优化空间,首先是涉及资源变更的操作很大一部分时间花费在资源申请上...
诉求不断变化。** 如上图所示,近 3 年内,字节跳动的数据量迎来了近 100 倍的增长,业务对数据的诉求也产生了一些变化。一开始客户只需要几 TB 或几十 GB 的数据,到一年两年后,他们就要求基础架构能应对数十 TB 甚至... 我们需要提前进行扩容以应对流量洪峰,活动过后,数据库难以立即收缩,也需要团队花费时间搬迁大量数据;- **研发效率问题。** 在用户侧,从申请数据库到数据库上线,期间会经过漫长的讨论谈判,因此如何提高数据库的研...
诉求不断变化**。如上图所示,近 3 年内,字节跳动的数据量迎来了近 100 倍的增长,业务对数据的诉求也产生了一些变化。一开始客户只需要几 TB 或几十 GB 的数据,到一年两年后,他们就要求基础架构能应对数十 TB 甚至... 我们需要提前进行扩容以应对流量洪峰,活动过后,数据库难以立即收缩,也需要团队花费时间搬迁大量数据;* **研发效率问题。**在用户侧,从申请数据库到数据库上线,期间会经过漫长的讨论谈判,因此如何提高数据库的研发...