(https://jupyter-client.readthedocs.io/en/stable/messaging.html)。在 DataLeap 数据研发平台,开发过程围绕的核心是任务。用户可以在项目下的任务开发目录创建子目录和任务,像 IDE 一样通过目录树管理其任务。... 并完成了各处所需的 async 逻辑改造,保证了服务的并发能力。另外,我们利用了字节跳动内部的负载均衡(nginx 七层代理集群)能力,部署多个 EG 实例,并指定单个 JupyterLab 实例的流量总是打到同一个 EG 实例上,实现了...
(https://jupyter-client.readthedocs.io/en/stable/messaging.html)。在 DataLeap 数据研发平台,开发过程围绕的核心是任务。用户可以在项目下的任务开发目录创建子目录和任务,像 IDE 一样通过目录树管理其任务。... 并完成了各处所需的 async 逻辑改造,保证了服务的并发能力。另外,我们利用了字节跳动内部的负载均衡(nginx 七层代理集群)能力,部署多个 EG 实例,并指定单个 JupyterLab 实例的流量总是打到同一个 EG 实例上,实现了...
其可以自动管理所有网站深层解锁操作,包括:CAPTCHA解决、浏览器指纹识别、自动重试、标头选择、cookie和Javascript渲染等功能。亮数据浏览器无需扩展内部基础架构,非常适合大批量网页数据抓取项目。另外,亮数据浏览... asyncio.run(main())```然后将代码复制重新输入python 1.py运行,得到完整的content数据如下,完成本节任务!![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/615fdaf418...
# 背景由于公司近一年开始朝向在云原生方向开始发展,已经将部分业务应用迁移至Kubernetes上运行,并且形成了一套一站式应用研发全生命周期管理体系,提供了如项目管理、代码托管、CI/CD等功能。因此数据平台也面临着... spark-thrift-server的本质其实就是一个Spark Application,和我们单独提交Spark Jar包任务到集群是一样的,也会启动一个Driver和多个Executor。因此这一步要做的其实就是将其提交到K8S集群上,并启动Driver对应的po...
其可以自动管理所有网站深层解锁操作,包括:CAPTCHA解决、浏览器指纹识别、自动重试、标头选择、cookie和Javascript渲染等功能。亮数据浏览器无需扩展内部基础架构,非常适合大批量网页数据抓取项目。另外,亮数据浏览... asyncio.run(main())```然后将代码复制重新输入python 1.py运行,得到完整的content数据如下,完成本节任务!![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/615fdaf418...
# 背景由于公司近一年开始朝向在云原生方向开始发展,已经将部分业务应用迁移至Kubernetes上运行,并且形成了一套一站式应用研发全生命周期管理体系,提供了如项目管理、代码托管、CI/CD等功能。因此数据平台也面临着... spark-thrift-server的本质其实就是一个Spark Application,和我们单独提交Spark Jar包任务到集群是一样的,也会启动一个Driver和多个Executor。因此这一步要做的其实就是将其提交到K8S集群上,并启动Driver对应的po...
开发过程围绕的核心是任务。用户可以在项目下的任务开发目录创建子目录和任务,像 IDE 一样通过目录树管理其任务。Notebook 也是一种任务类型,用户可以启动一个独立的任务 Kernel 环境,像开发其他普通任务一样使用 ... 并完成了各处所需的 async 逻辑改造,保证了服务的并发能力。另外,我们利用了字节跳动内部的负载均衡(nginx 七层代理集群)能力,部署多个 EG 实例,并指定单个 JupyterLab 实例的流量总是打到同一个 EG 实例上,实现了...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群# 背景介绍## Notebook 解决的问题1. 部分任务类型(python、spark等)在创建配置阶段,需要进行分步调试;1. 由于探索... 通过管理 & 代理多个单用户的 notebook server 实现多用户 notebook。JupyterHub 服务主要三个组件构成:- a Hub (tornado process), which is the heart of JupyterHub;- a [configurable http proxy](ht...
第一层叫做 Partition,第二层我们称为 Tablet,每一层都支持 Range/Hash/List 的分区策略。每个 Tablet 都包含一组 Rowsets,每个 Rowset 内部数据按照 Schema 中定义的 Sort Key 排好序。 Rowset 有版本号的概念,同... 它管理了所有分配给它的 Tasks, 这里每个 Task 对应一个 Coro-thread,在执行期间,Task 被提交到 Local Task Queue 中等待执行,在一段时间 t 之后,没有完成的 Local Task 会被放进 Global 的 Time-slicing Queue 中...
**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的描述产生详细图像,尽管它也可以应用于其他任务,如内补绘制、外补绘制,以及在提示词指导下产生图生图的翻译。Stable Diffusion技... import asynciofrom tensorflow import kerasfrom stable_diffusion_tf.stable_diffusion import StableDiffusionimport argparsefrom PIL import Imagefrom PIL.PngImagePlugin import PngInfoimport osfr...
`vchart.renderAsync();` `// 主题热更新` `vchart.setCurrentTheme("dark_tmp");` ```*VChart 主题完整示例地址:https://codesandbox.io/s/dark-theme-whm775* ![picture.image... 通过渲染任务拆分,VChart 将创建好的图形元素放置在多个帧内执行渲染,从而避免过长的同步计算任务阻塞住页面逻辑,使得图表呈现流畅自如。VChart 支持在任意图表中开启渐进式渲染配置。**以下图为例:**![p...
Region 华北-北京 cn-beijing 华东-上海 cn-shanghai 华南-广州 cn-guangzhou Access Key / Secret Access Key:访问火山引擎 API 的密钥;用户可以通过火山引擎的 密钥管理 页面获取到 Access Key 和 Secret Acces... ioned_y where date='today' limit 10"; public static void main(String[] args) { LAS client = getClientInstance(); // 同步执行任务 syncExecuteSQLTask(client); // 异步执行任务 asyncExec...
模型训练的第二个痛点是偏管理上的。比如在算法问题上,一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不同。在字节跳动的实践中发现,基础架构对性能或迭代效率有影响,但大部分情况下对算... 不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、...