如下图所示,软考有3个级别5个专业,很多同学在报名的时候不知道如何选择科目。![](https://files.mdnice.com/user/32396/c3c54e0a-620c-478d-8283-91abf93ac384.png)软考高级比中级的难度要大一些。中级考试为基础... 数据库系统(设计范式、关系代数、SQL、数据架构、并发控制等)、计算机网络(常见网络设备、常用协议、组网方式等)、嵌入式系统(嵌入式操作系统、多核处理等),每个部分基本就是学校里面所学知识的简化版。针对这一部...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713543633&x-signature=xxFuekxhNQEr2winZgT%2B3CTfxvs%3D) 为什么要做数据库选型 **数据库选型的重要性与难点**发展数字经济是当下各行各... 数据库又可以分为 OLTP 数据库与 OLAP 数据库** 。OLTP(Online trancaction processing),是关系型数据库的主要应用,侧重于交互式的事务处理,例如银行交易、在线订单处理等。OLAP(Online analytical processing) 是...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713457224&x-signature=Uo%2Bj2Ddba5F84o7FsGfWd0ErJh4%3D) 社区版ClickHouse推出了MaterializedMySQL数据库引擎,用于将MySQL中的表映射到ClickHouse中。ClickHouse服务作为... 支持在线修复同步异常问题和重启同步任务。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ba1b5d4d0f6c4eddbd0e841a776b6151~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s...
下图为SmartOps架构全景:![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myqcloud.com/blog_img/20221214175252.png)- 接入层:通过WAF/SLB,配合NAT网关治理出方向流量,部署有堡垒机进行运维等其他辅助业务进行支撑;- 应用层:采用腾讯TKE进行业务容器部署,配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有Mon...
存储-HDFS & NoSQL 团队共同合作研发的新一代面向复杂业务的实时服务分析系统(HSAP: Hybrid Serving and Analytical Processing),希望能在应对大数据复杂分析场景的同时,也能满足业务对于实时数据在线服务的需求。... 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,结果通过 ETL 导入到 HBase/ES/ClickHouse 等系统提供在线的查询服务。对于实时链路, 数据会直...
第29届国际知识发现与数据挖掘大会(ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,以下简称KDD)在美国加州长滩举办。由火山引擎数智平台,北京大学计算机学院和蒙特利尔学习算法研究所等单位合作的... 图1:论文题目和作者信息KDD会议始于1989年,是数据挖掘领域历史最悠久、影响最大的顶级学术年会。KDD广泛的交叉学科性和应用性吸引了来自统计、机器学习、数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机...
本文解读了新加坡国立大学马天白教授团队、字节跳动基础架构-计算-流式计算团队联合发表在国际数据库与数据管理顶级会议 VLDB 2023 上的论文“StreamOps: Cloud-Native Runtime Management for Streaming Services... 上图展示了 StreamOps 的总体架构和工作流程。其主要包括 3 个组件:1. 控制平面服务 (Control Plane Service) :可水平拓展的无状态服务来管理集群级别的流式作业,独立于流式作业部署以解耦控制平面和流式计算引...
字节跳动基础架构-计算-流式计算团队联合发表在国际数据库与数据管理顶级会议 VLDB 2023 上的论文“StreamOps: Cloud-Native Runtime Management for Streaming Services in ByteDance”,介绍字节跳动内部基于数万... 上图展示了 StreamOps 的总体架构和工作流程。其主要包括 3 个组件:1. 控制平面服务 (Control Plane Service) :可水平拓展的无状态服务来管理集群级别的流式作业,独立于流式作业部署以解耦控制平面和流式计算引...
在线存储,经过数据集成服务把数据导入离线数仓。经过离线数仓的数据加工逻辑,流转到以 ClickHouse 为代表的 OLAP 引擎。另外,在消息队列部分,还会通过 Flink 任务或者其他任务对Topic 分流,因此上图也展现了一... 这些变更加载到图中。除此之外,血缘中涉及的元数据会冗余一份,并存储到图里。**在血缘存储方面(见上图右边部分),**除了图数据库之外,血缘本身也会依赖元数据的存储,如 Mysql 以及索引类存储。 **在...
这样的话,就可以顺理成章的提出transformer了,其最主要就是解决了类似RNN框架难以并行的特点。后文我也会详细介绍transformer是如何进行并行处理数据的。 现在就让我们来看看transformer的整体框架,如下图所... 我们先来讲讲decoder的训练阶段是如何运行的。首先要明确我们的任务——将“我有一只猫”翻译成“I have a cat”。选用这个例子也是我看网上资料基本都是这个例子,图片都是于此相关的,这部分我实在是不想再画...
字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水ClickHouse。2018年到2019年,字节内部的ClickHouse业务从单一业务,逐步发展到了多个不同业务,适用到更多的场景,包括BI 分析... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713543645&x-signature=QfVkKker%2Fq7ExIy%2By1wziNek5m8%3D)#### 典型场景![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/50f72a0279de4ca9...
是基于LinkedIn Wherehows进行二次改造,产品早期只支持Hive一种数据源。后续为了支持业务发展,做了很多修修补补的工作,系统的可维护性和扩展性变得不可忍受。比如为了支持数据血缘能力,引入了字节内部的图数据库ve... 在线程中单独做属性扩充* 等待所有的线程返回对于关系较多的元数据,优化效果可以从分钟级到秒级。对于写入瓶颈的优化 字节的数仓中有部分大宽表,列数超过3000。对于这类元数据,初...
比如一个SQL:insert into hiveTable select a,b,c from kafka Topic,通过进行这样的处理,字段a、b、c和这个hive的字段d就产生了血缘关系。 **●** 创建子任务的节点,把几个字段节点连接起来,每个子任... 目前主要基于Apache Atlas原生图数据库——JanusGraph。**JanusGraph底层支持HBase。我们将每条边的关系作为两边的资产节点的属性,存入到对应RowKey的独立cell中。 另外,我们也对存储做了相关的改造...