[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/87ff0f1378f04b29a2539f3370afce24~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839672&x-signature=ufD8dNgmwJI7gUD%2Bzxn%2FPkBbuDg%3D)## 一、开篇#### 1.1 引用人类天生就梦想、创造、创新。但今天,我们花太多时间被繁重的工作所消耗,花在消耗我们时间、创造力和精力的任务上。为了重新连接我们工作的灵魂,我们不仅需...
字节跳动DataCatalog系统进行过大规模重构,新版本的存储层基于Apache Atlas实现。迁移过程中,我们遇到了比较多的性能问题。 **本文以Data Catalog系统升级过程为例,与大家讨论业务系统性能优化方面的思考,也会介绍... 业务系统通常不需要跑分或者与其他系统产出性能对比报表,实际工作中更多的是贴合业务场景做优化。比如用户直接访问前端界面的系统,通常不需要将响应时间优化到ms以下,几十毫秒和几百毫秒,已经是满足要求的了。...
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/943064ffff2a46599a94e2890276a98f~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012444&x-signature=18UxEaSkq... 常规通过Excel需要掌握高阶Vlookup等算法有些难度,且耗时长。同时数据量较大时,电脑性能可能没办法完成数据的组合计算。如有两份数据量比较大的订单数据和一份客户属性信息表,需要根据账单金额和成本金额计算...
Coordinator会承受较大压力,容易成为Query的瓶颈。**例如一些重计算的Agg算子,如Count Distinct,若采用哈希表的方式进行去重,第二阶段需在Coordinator单机上去合并各个Worker的哈希表。这个计算量会很重且无法并行。**第二类,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,...
但在实际场景中分区表会遇到一个比较大的问题,即分区数据分布不均匀,对元数据服务和文件系统造成比较大的压力。 从下图可以看到,业务场景可能会按date和app做分区,但不同app的数据量是不一样的,同时app的枚举值可能会比较多。如图中的分区app=A和app=B的数据较多,但其他分区app=C、D、E、F、G数据量较少。 **为解决分区数据不均的问题,**我们引入了Range Partition,本质上是将数据量较小的分区自动合并成一...
可以通过动态拼接上面的自定义参数来达到一样的效果,我们以tr_param1为例,该参数作为App端内直达页面的标识,拼接如下: URI Scheme: douyin://tr_token=aabbccdd&tr_pram1=page1 监测链接:${long_url}&tr_param1=pa... CTYPE__&idfa=__IDFA__&caid1=__CAID1__&caid2=__CAID2__&callback_param=__CALLBACK_PARAM__&geo=__GEO__&callback_url=__CALLBACK_URL__&union_set=__UNION_SET__ 根据OS类型替换对应的设备号信息Android: 将宏_...
构建出来的数据的复用性也比较强。其次,在存储方面,成本比较低廉,且容量可扩展性强。与传统数仓建模使用的schema on write 模式相比,数据湖采用了一种 schema on read 的模式,即不会事先对它的 schema 做过多的... 同时支持streaming和batch计算。- 字节数据湖拥有良好的元数据管理能力,并在此之上实现了索引。使用行、列存储并用的存储格式,为高性能读写提供坚实的基础。- 字节数据湖新增了多源拼接功能,对于需要融合多种...
DataWind在使用时也比较粗放,导致项目拆包时遇到了模块间紧紧咬合的问题,牵一发而动全身。 目前,DataWind前端团队正在进行模块架构的升级,本文将为大家详解基于**Redux + hook**如何升级数据流方案,以解决可视化查询模块内以及与其他模块间数据流使用不规范的问题,同时为开发者带来更好的开发体验。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e3c7a63244ca4677a376...
则是网卡驱动程序和硬件网卡设备;# **03 Linux 接收网络包的流程**同样的,先来个宏观视角,然后再一一介绍,避免一开始就陷入细节无法自拔。![图片](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/74b... GRO([4]) (Generic Receive Offload) 是一种硬件特性的软件实现,可以简单理解成:将包交给网络协议栈之前,把相关的小包合并成一个大包。目的是减少传送给网络栈的包数,这有助于减少 CPU 的使用量,提高吞吐量。1. ...
****●** ClickHouse** **社区版本** **:** 提供ReplacingMerge Tree实现了对唯一键的支持;使用Merge-on-read的实现逻辑,在不同批次的数据中包含着相同的 key ,需要在读时做合并,让相同的 key 返回最新的版本。... 对于ClickHouse来说,每一次导入的写的文件的数量和列数是成正比的。如果列很多,但是每批次写入的数据量不大,这时每一次写入就会造成很多的碎片,这对于 IO的消耗会比较高,写入的性能其实也会比较差。 针对...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012448&x-signature=pIqd2GgXr8%2BJVC2wp3QtJtr8LYI%3D)举个例子:一个客户端的文章点赞埋点描述了用户在一个时间点对某一篇文章进行了点赞操作,埋点经过数据流日志采集服务进入数据流ETL链路,通过UserAction ETL处理后实时地进入到推荐Joiner任务中拼接生成样本更新推荐模型,从而提升用户体验。如果产出UserAction数据的ETL链路出现比较大的延迟,那么就不能在窗口内及时完成拼接,可能导...
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/91cc8ae73f8a4d338b0a74bdf9e91217~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926057&x-signature=8BpHqLdOy... 从宏观维度来看,对于一个批式计算服务,比如 Spark SQL 处理一批数据并需要获取相应的结果时,在某一个阶段,它所运行的容器被非预期杀死了,那么它相应的数据 Partition 也需要被重新计算。此时它是由应用层框架进行 ...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a46aa7f7651245de8d75fd0ecd05287a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926054&x-signature=w7ACZ3FF8... 我们针对 RocksDB 优化了 DB 合并与裁剪机制,整体状态恢复时间提速 10 倍。经过我们整体优化,总体断流时间由完全重启所需的分钟级降低到秒级,用户几乎无感。![picture.image](https://p3-volc-community-sign...