将数据之间的关系表现在存储上,计算的时候可以较为高效的利用适配的算法,那么程序的运行效率肯定也会有所提高。常用的4种数据结构有:- 集合:只有同属于一个集合的关系,没有其他关系- 线性结构:结构中的数据... 以下是栈的特性演示:![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/20211228083751.png)栈的底层用什么实现的?其实可以用链表,也可以用数组,但是`JDK`底层的栈,是用数组实现的,封装之后,通...
借助其分层的架构设计以及 Kotlin 的跨平台优势,也是一个极具潜力的 Kotlin 跨平台框架。本文让我们从 Compose Runtime 的视角出发,看看 Compose 实现跨平台开发的基本原理。# Compose Architecture Layers!... 状态树实际是使用一个被称作 Slot Table 的线性数据结构实现的,可以把他理解为一个数组,存储着状态树深度遍历的结果,数组的各个区间存储着对应 UI 节点上的状态。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/t...
当数据以标签作为主体时,有两个比较大的改动:**●**其一,只有跟人群相关的维度会被保留,其他信息例如sex,age等会被移除。****●****其二,active\_users以数组(array)的形式存放所有的用户id, 这种操作带来... `SELECT length(arrayIntersect(tag_1_user, tag_2_user))` ``` 虽然该模型可以简化部分操作,但是每个tag的选取需要有一个子查询。这种方式对于表的扫描有大量浪费,而且跟标签的数量线性相关。...
存储在数据库中 * 90%的非结构化数据,它们与人类信息密切相关 * **结构化数据**,简单来说就是**数据库**。 * **非结构化数据**,数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二位逻辑... 同时对一组数据(数据向量)中的每一个分别执行相同的操作,从而实现空间上的并行性的技术 * MIMD是使用**多个控制器来异步的控制多个处理器**,能实现作业、任务、指令、数组各级全面并行的多机系统* 同步算法和异...
当数据以标签作为主体时,有两个比较大的改动:**●**其一,只有跟人群相关的维度会被保留,其他信息例如sex,age等会被移除。****●****其二,active\_users以数组(array)的形式存放所有的用户id, 这种操作带来... `SELECT length(arrayIntersect(tag_1_user, tag_2_user))` ``` 虽然该模型可以简化部分操作,但是每个tag的选取需要有一个子查询。这种方式对于表的扫描有大量浪费,而且跟标签的数量线性相关。...
便于分析者更自由的构造参与分析的数据。 数据管理:元数据统一在项目层级管理,便于管理同一业务在不同端使用同一埋点方案。 看板与场景分析:看板以项目粒度聚合,一个看板中的图表可以是不同主体或不同app_id下创... 管理API:新增元数据管理API与项目管理API,用于自定义事件属性的增删改查或项目ID获取等场景,其中编辑与删除操作限制拥有管理员权限操作。 功能六:多维表格分析 功能说明:预期它能帮忙解决这类问题:需要同时对比不...
存储在数据库中 * 90%的非结构化数据,它们与人类信息密切相关 * **结构化数据**,简单来说就是**数据库**。 * **非结构化数据**,数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二位逻辑... 同时对一组数据(数据向量)中的每一个分别执行相同的操作,从而实现空间上的并行性的技术 * MIMD是使用**多个控制器来异步的控制多个处理器**,能实现作业、任务、指令、数组各级全面并行的多机系统* 同步算法和异...
从数据表现上看,在10亿级用户测试数据下,ByteHouse的人群查询P99小于10s,展现了优异的性能。场景模型 一个支持人群圈选的数据架构大致如下:![picture.image](https://p3-volc-comm... 当数据以标签作为主体时,有两个比较大的改动:* 其一,只有跟人群相关的维度会被保留,其他信息例如sex,age等会被移除。* 其二,active\_users以数组(array)的形式存放所有的用户id, 这种操作带来的一个重要的收益...
随着数据量增大, 数仓规模可到EB级别,任务数达数万,面对大规模的数据处理任务,复杂的处理链路与层次结构,数据团队在 **数据SLA、稳定性** 等层面面临较大的压力。 **一套有效、可靠的数据治理体系,是“双11”等业... 传统的任务分级是单维度的,只从一个维度分级,是否能较好地识别某个应用/任务的重要性呢? 业务重要性和SLA稳定性并不是一个线性的关系,因此需要二维分级。比如数据产品,属于第一象限,业务重要性高,且SLA稳...
1 概述 本文档提供对火山引擎增长分析中规则分群使用的DSL结构详细说明。 2 DSL 结构说明 2.1 从前端获取分群DSL(推荐) 在分群配置页面中配置好规则,打开浏览器控制台;接着点击“预估人数”,查看overview接口的dsl... 2.3.2.1 query 逻辑关系 queries 是一个二维数组,定义了每一个规则的关系。当 outer_logic 为and 时:内层数组的关系为 or,外层关系为 and。比如: json "queries":[ 分群规则 [{query1},{...
1 概述 本文档提供对火山引擎增长分析中规则分群使用的DSL结构详细说明。 2 DSL 结构说明 2.1 从前端获取分群DSL(推荐)在分群配置页面中配置好规则,打开浏览器控制台;接着点击“预估人数”,查看overview接口的dsl... 2.3.2.1 query 逻辑关系 queries 是一个二维数组,定义了每一个规则的关系。当 outer_logic 为and 时:内层数组的关系为 or,外层关系为 and。比如: json "queries":[ 分群规则 [{query1},...
1 概述 本文档提供对火山引擎增长分析中规则分群使用的DSL结构详细说明。 2 DSL 结构说明 2.1 从前端获取分群DSL(推荐) 在分群配置页面中配置好规则,打开浏览器控制台;接着点击“预估人数”,查看overview接口的d... 2.3.2.1 query 逻辑关系 queries 是一个二维数组,定义了每一个规则的关系。当 outer_logic 为and 时:内层数组的关系为 or,外层关系为 and。比如: json "queries":[ 分群规则 [{query1},...
数据管理难下图是一个典型的基于中心化存储构建数仓机器学习和数据科学的架构。这里将加工过后的数据保存在数仓中,通过数仓的元数据进行组织。数据科学家和机器学习框架都会直接去这个中心化的存储中获取原... 还是考虑到资源的使用率和查询的效率,我们认为兼具高效导入和查询性能,也能支持弹性扩展的索引系统是一个重要的方向。这时我们就想到了可扩展hash这个数据结构。利用这个结构,我们可以很自然地去做桶的分裂和...