本文将对字节跳动自研的分布式图数据库和图计算专用引擎做深度解析和分享,展示新技术是如何解决业务问题,影响几亿互联网用户的产品体验。来源:字节跳动技术团队图状结构数据广泛存在 ... 不同的起点和及其终点是属于不同的 Group,是存储在不同的 KV 对的;比如用户 A 的粉丝和用户 B 的粉丝,就是分成不同 KV 存储;2. 对于某一个点的及其出边,当出度数量比较小(KB 级别),将其所有出度即所有终点序列化为...
根据上游 stage 的所有 MapTask 的统计信息,计算得到下游每个 ReduceTask 的 shuffle 输入,因此 Spark AQE 能够自动发现发生数据倾斜的 Join,并且做出优化处理,该功能就是 Spark AQE SkewedJoin。![picture.imag... 不准确的统计数据可能导致 Spark 无法识别数据倾斜。 - 切分不均匀导致优化处理效果不理想。 - 不支持复杂场景例如同一个字段发生连续 join。我将在【优化增强】中详述这些问题以及我们的优化和解决方案...
抖音等不同产品线的复杂数据质量场景,数据质量平台如何满足多样的需求?本文将介绍火山引擎数据质量平台是如何弥合大数据场景下数据质量校验与计算消耗资源大、校验计算时间长的冲突,并介绍数据质量平台是如何... 两者都会造成统计结果不准确,所以说完整性是数据质量最基础的保障。在做监控时,需要考虑两个方面:数据条数是否少了;某些字段的取值是否缺失。完整性的监控,多出现在日志级别的监控上,一般会在数据接入的时候来做数...
抖音等不同产品线的复杂数据质量场景,字节跳动数据质量平台如何满足多样的需求?本文将介绍我们在弥合大数据场景下数据质量校验与计算消耗资源大、校验计算时间长的冲突等方面的经验,同时介绍火山引擎数据质量平台是... 两者都会造成统计结果不准确,所以说完整性是数据质量最基础的保障。在做监控时,需要考虑两个方面:数据条数是否少了;某些字段的取值是否缺失。完整性的监控,多出现在日志级别的监控上,一般会在数据接入的时候来做数...
抖音等不同产品线的复杂数据质量场景,字节跳动数据质量平台如何满足多样的需求?本文将介绍我们在弥合大数据场景下数据质量校验与计算消耗资源大、校验计算时间长的冲突等方面的经验,同时介绍火山引擎数据质量平台是... 两者都会造成统计结果不准确,所以说完整性是数据质量最基础的保障。在做监控时,需要考虑两个方面:数据条数是否少了;某些字段的取值是否缺失。完整性的监控,多出现在日志级别的监控上,一般会在数据接入的时候来做数...
> 云游戏并不是一个新兴事物,相关的构想早在本世纪初就已经提出。近年来,随着云计算的不断演进,光纤入户的普及和5G网络的铺开,云游戏逐渐从技术成熟阶段走向了商业可行和商业腾飞阶段[1]。根据相关咨询公司的预测[2],全球的云游戏市场将保持每年接近50%的增长率,在2027年达到70亿美金的规模。 >> 随着用户与市场规模的不断扩大,如何保障用户在试听、交互等方面的良好体验?本文针对云游戏当前面临的时延、成本和运维等方面的挑战...
在一些国企等行业的应用居多。**一、集成概述**(1)系统集成概念所谓系统集成,就是通过结构化的综合对接系统和计算机网络技术,将各个分离的软件、硬件、功能和信息等集成到相互关联的、统一和协调的系统之中,... /不定期(当发现新的安全漏洞时)地进行安全漏洞扫描和风险评估。在接口通信服务器操作系统上,通过依附于服务器上的扫描器代理侦测服务器内部的漏洞,包括缺少安全补丁、词典中可猜中的口令、不适当的用户权限、不正确...
他并不知道应该调用多少次,然后落在一个什么区间内才算测试通过。极大的扩大样本容量,然后给一个模糊的范围边界确实能解决这个问题,但是测试同学并不满足于此,**他要一个精确的数字**!因此我只能满足他任性的要... 置信区间计算公式:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3242a48ad56d49e4ad66ab47db4322ee~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714580426&x...
校验计算时间长的冲突,并介绍数据质量平台是如何用一套架构框架来同时满足流批方面的数据质量监控。## 什么是数据质量广义上来说,数据质量的定义是数据满足一组固有特性(质量维度)要求的程度。业界通常有 6 个维度:- **完整性**:指数据的记录和信息是否完整,是否存在缺失的情况。数据缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失,两者都会造成统计结果不准确,所以说**完整性是数据质量最基础的保障**。在做监控时,...
**介绍ByteHouse基于ClickHouse的实时计算能力升级。**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/26c57398fe1a4085a7ad9d7e4d5497d5~tplv-tlddhu82om-image.image... 保证数据不丢失,也不会重复。最终达到数据是高效存储的,准确的,可以在秒级被查询到的。 **/ 场景二:行为分析 /**----------------- ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byt...
该名称应该准确表述实体所代表的业务含义- 样例:realtime_dwd_trip_trd_order_base---#### 3. DIM 层- 公共维度层,基于维度建模理念思想,建立整个业务过程的一致性维度,降低数据计算口径和算法不统一风险;- DIM 层数据来源于两部分:一部分是 Flink 程序实时处理 ODS 层数据得到,另外一部分是通过离线任务出仓得到;- DIM 层维度数据主要使用 MySQL、Hbase、fusion(滴滴自研 KV 存储) 三种存储引擎,对于维表数据比较少的情...
一路途径各种计算和存储,最终汇入指标、报表和数据服务系统。**# 血缘的应用场景在讨论技术细节之前,需要先讲清楚血缘的应用场景与业务价值,进一步明确数据血缘需要解决的问题。不同的应用场景,对于血缘数据的... 少量不准确不会造成恶劣影响 | |# 数据血缘系统的整体设计### 概览通过对字节血缘链路和应用场景的讨论,可以总结出血...
那结果很可能不正确。返回值 指定层次的近似分位数。 类型: Float64 用于数字数据类型输入。 Date 如果输入值是 Date 类型。 DateTime 如果输入值是 DateTime 类型。 示例 输入表: text ┌─val─┐│ 1 ││ ... 准确计算数字序列的分位数。 为了准确计算,所有输入的数据被合并为一个数组,并且部分的排序。因此该函数需要 O(n) 的内存,n为输入数据的个数。但是对于少量数据来说,该函数还是非常有效的。 当在一个查询中使用多...