微服务以及各种领域模型等,它们都代表了针对系统复杂性的不同应对策略。正如John Ousterhout教授在他的著作《A Philosophy of Software Design》中所强调的,复杂性可以定义为那些使得软件变得难以理解和修改的因素... 目前在koi中,django的使用大大方便了外部数据的获取,但是也导致了外部调用的泛滥。比如在不同的函数中可能都需要Application得数据,但是传参只传了app\_id,那么就很可能导致再一次查表的操作,这种逻辑在koi中是非常...
微服务以及各种领域模型等,它们都代表了针对系统复杂性的不同应对策略。正如John Ousterhout教授在他的著作[《A Philosophy of Software Design》](https://www.youtube.com/watch?v=bmSAYlu0NcY)中所强调的,复杂性可以定义为那些使得软件变得难以理解和修改的因素,而软件技术的发展史也是与“复杂度”斗争的历史。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/cd468492a7524db796792b81...
由于数据类型不匹配,会报错:Class cast excetpion;Row 4 写入时虽然类型和长度都匹配,但 Schema 含义不同,最终会在结果文件中写入一条脏数据。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/38ddd796bd9b44f5bf615892e894e679~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135656&x-signature=eYOcPE%2BbByrUL4emVrLblj4dfJc%3D)针对 Schema 变更要解决的问题主要...
最终做出数据模型决策。总而言之,数据模型没有完美的方案,只有最适合企业自身业务、适合当前阶段的数据血缘方案。## 2. 数据血缘模型-展示层字节内部有很多种元数据类型,包括线上传统的离线数仓Hive、OLAP分析... 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,如字节内部自研...
通过前面的介绍相信大家对数据怎么组织,SQL怎么执行都有了比较清晰的理解,下面会给大家介绍我们在内核级别做了哪些优化。* 首先是 **对日志子系统做了非常深入的优化** ,甚至说是改造。我们废除了一些原生的刷盘机制,再结合新硬件做了高效的 append only 模型,并且丰富了 redo log 的类型和语义来支撑整个系统的运转。* 实现了 **Extent Data Cache** 。它是基于共享内存实现的。当数据库进程意外宕机时,重启后内存中肯定没...
负责将血缘数据存储到 Data Catalog 系统中,并供下游系统消费。**任务接入**有两个关键的设计考虑:* 提供两种可选的链路,以应对不同下游系统对于数据实时性的不同要求:+ 近实时链路:任务管理系统将任务的修改的消息写入 MQ,供血缘模块消费;+ 离线链路:血缘模块周期性的调用任务管理系统的 API 接口,拉取全量(或增量)任务信息,进行处理。* 定义统一的 Task 模型,并通过 TaskType 来区分不同类型任务,确保后续处理...
一次写入过程对应时间线中的一个 commit,记录本次操作修改的文件。相较于传统数仓,Hudi 要求每条记录必须有唯一的主键,并且同分区内,相同主键只存在在一个 file group 中。底层存储由多个 file group 构成,有其特... 种类型:- COW 表适用于离线批量更新场景,对于更新数据,会先读取旧的 base file,然后合并更新数据,生成新的 base file。- MOR 表适用于实时高频更新场景,更新数据会直接写入 log file 中,读时再进行合并。为...
一次写入过程对应时间线中的一个 commit,记录本次操作修改的文件。相较于传统数仓,Hudi 要求每条记录必须有唯一的主键,并且同分区内,相同主键只存在在一个 file group 中。底层存储由多个 file group 构成,有... 种类型:* COW 表适用于离线批量更新场景,对于更新数据,会先读取旧的 base file,然后合并更新数据,生成新的 base file。* MOR 表适用于实时高频更新场景,更新数据会直接写入 log file 中,读时再进行合并。为...
每次升级改造的背景是怎样?****罗旋**:字节跳动数据平台的建设过程可能跟其他公司不大一样。我们所有的建设和演进逻辑,都是围绕如何能敏捷高效支持业务,促进增长这个目的。所以你会发现,从平台演进历史中能... 管理数据量超过 **600PB** 、最大单集群规模在 **2400 余个节点** ,每天支撑着数万员工的交互式数据分析。今年,我们也推出了企业版的 ClickHouse,叫 ByteHouse,除自研表引擎、扩展数据类型、冷热数据分离等核...
创建模型后,您可以在模型的基础上关联维度和定义的指标。其中,对于统计指标的物理实现,目前提供以下两种构建方式: 根据主数据源的字段或自定义字段直接构建指标,例如活跃设备数。 根据该模型已有的指标,指标间进行... 数据类型 维度的数据类型,支持VARCHAR、BIGINT、DOUBLE 和 DATE四个类型选项。 *计算逻辑 计算逻辑为来源字段。如果关联了实体/码值维度,则该计算逻辑为主表外键字段。 cube默认值 该维度的cube默认值。设置默...
**●** StoreManager中以name为Key,维护一组Store,Store与存储的数据类型有关, **具有跨租户能力** (常见的Store有system\_properies,tx\_log,graphindex,edgestore等)========================================... **KCV模型:****●**会将key\column\value在存储中区分开来。**●** 对应的接口为:KeyColumnValueStoreManager。 **KV模型:****●** 在存储中仅有key和value两部分,此处的key相当于KVC模型中的ke...
##人工智能(AI)和大模型技术已经在各行各业展现出巨大的潜力,从自然语言处理到计算机视觉,再到推荐系统。在这篇博客中,我们将深入探讨AI与大模型的实际应用,并通过一个具体的案例,展示它们如何在项目中发挥关键作用。### 背景介绍- **AI与大模型的崭新时代**随着数据的爆炸性增长和计算能力的不断提升,AI与大模型的结合正引领着科技领域进入一个崭新的时代。过去的几年里,深度学习等技术的突破使得大规模、复杂任务的解...
数据存储到Data Catalog系统中,并供下游系统消费02 - 任务接入有两个关键的设计考虑:* 提供两种可选的链路,以应对不同下游系统对于数据实时性的不同要求:+ 近实时链路:任务管理系统将任务的修改的消息写入MQ,供血缘模块消费+ 离线链路:血缘模块周期性的调用任务管理系统的API接口,拉取全量(或增量)任务信息,进行处理* 定义统一的Task模型,并通过TaskType来区分不同类型任务,确保后续处理的可扩展性:+ 不同...