DAG:全称为 Directed Acyclic Graph,指有向无环图,具备严密的拓扑性质,有很强的流程表达能力。DataLeap 是火山引擎自研的一站式大数据中台解决方案,集数据集成、开发、运维、治理、资产管理能力于一身的大数据研发治理套件。在平台中,一个核心的功能为任务的调度,会根据任务设置的调度频率(月级,日级,小时级等)运行任务,从而生成对应的实例。在数仓研发中,不同的表之间会存在依赖关系,而产生表数据的任务实例,也会因此存在依...
并且需要 NUMA 维度的拓扑表达。因此研发团队自定义了一个 CRD 扩展资源表达能力。**微拓扑感知调度:**字节研发团队自研了一套在离线统一的调度系统,支持 Gang/Same 等丰富的调度语义,另外基于 Schedule Fra... 主要有以下三种:首先,整体资源的供应是不稳定的,因为整个资源的供应量是完全受制于在线业务的扩缩容情况,这会导致整体的资源的总量、资源供应的时间,甚至每一天资源所对应的具体的机器环境是不一样的。因此我...
**自定义 CRD 扩展资源表达:** K8s 原生拥有一个 Node 对象进行资源存储, 但是该对象的资源表达能力非常弱,只能存储一些简单的数据信息。但是由于字节场景需要很多异构设备支持,并且需要 NUMA 维度的拓扑表达。因此研发团队自定义了一个 CRD 扩展资源表达能力。- **微拓扑感知调度:** 字节研发团队自研了一套在离线统一的调度系统,支持 Gang/Same 等丰富的调度语义,另外基于 Schedule Framework 去做了很多定制化的 Predicat...
仍然需要用户为剩余的有状态节点手动设置 UID / UID Hash,对于这部分节点的定位,我们可以通过 JSON 代码的形式来呈现。按照拓扑排序的顺序以 JSON 的形式呈现算子属性列表,当新增或者删除节点时,通过 JSON 代码的比较,可以非常快速的定位到两张图的 Diff,而在新旧图中相同的节点,除了 OperatorID 发生变化,其余属性是完全一致的,只需简单的从左侧复制 OperatorID 到右侧即可。#### **其他优化**![picture.image](...
动态拓扑?# **破局:eBPF 全栈深度观测能力**## **eBPF 简介**eBPF 是一种数据包过滤技术,从 BPF (Berkeley Packet Filter) 技术扩展而来,它起源于 Linux 内核,可以在操作系统内核中运行沙盒程序。eBPF 被用于安全有效地扩展内核的功能,而无需更改内核源代码或加载内核模块,同时 eBPF 程序在加载的时候有严格的 Verifier 进行校验,可以确保代码的正确性,避免死循环或者非法内存访问等问题,这大大提高了内核拓展的**安全性...
仍然需要用户为剩余的有状态节点手动设置 UID/UIDHash,对于这部分节点的定位,我们可以通过 JSON 代码的形式来呈现。按照拓扑排序的顺序以 JSON 的形式呈现算子属性列表,当新增或者删除节点时,通过 JSON 代码的比较,可以非常快速的定位到两张图的 Diff,而在新旧图中相同的节点,除了 OperatorID 发生变化,其余属性是完全一致的,只需简单的从左侧复制 OperatorID 到右侧即可。**其他优化**![picture.image](https://p3-v...
服务监控整合了Trace、Metrics、日志、基础监控等和服务有关联的信息,提供了服务列表、全局服务拓扑、服务总览、进程分析等便捷的监控能力。 前提条件服务指标和链路追踪功能需要应用接入Trace能力。具体请参见应用... 所有指标均支持排序。 支持根据服务名称进行关键字搜索。 支持订阅、配置和删除服务。通过配置服务,可以修改Trace采样率、配置采集内容(是否采集请求参数、是否采集请求返回值、对象解析深度)、添加自定义指标等。...
形成正向循环。个性化推荐技术贯穿每个环节,成为了很多公司的高速增长引擎。怎么做个性化推荐?通常,对一项业务来说,首先会定义出多个优化目标(例如视频的播放时长、点赞、分享,电商的点击、加购、购买等),之后构建一个或多个模型来预估这些目标,最后融合多个目标的预估分来完成排序。 **对推荐系统来说,最核心的工作,便是构建精准的预估模型** 。这些年,业界的推荐模型一直朝着大规模、实时化、精细化的趋势不断演进。大规模...
* 对右表排序,内部 block 切分,超出内存部分 flush 到磁盘上,内存大小通过参数设定* 左表基于 block 排序,按照每个 block 依次与右表 merge* 优点是:能有效控制内存 缺点是:大数据情况下速度会慢优先... 根据Stage依赖关系定义拓扑结构,产生DAG图,并根据DAG图调度Stage。例如两表Join,会先调度左右表读取Stage,之后再调度Join这个Stage,Join的Stage依赖于左右表的Stage。![picture.image](https://p6-volc-commu...
环和非自环,为节点分层做准备。1. 节点分层:给所有节点安排合适的层级。1. 节点排序:同层级内节点排序,减少相邻层级中节点连续的交叉点数量。1. 节点坐标分配:根据分层和同层节点的排序计算节点位置。 而在火山引擎Dataleap场景中,节点的层级是有明确含义的,比如在节点 A 处于节点 B 的上方一层,且 A, B 之间有连线连接,则可认为 A 是 B 的上游一层节点。因此与传统 DAG 布局产生了以下不同点,火山引擎Dataleap研发人...
网络拓朴结构、路由设备、路由策略、接入设备、物理线路等多个方面都密切相关,任何一个环节出现问题,都会影响整个系统的性能。因此当应用出现问题时,应当从应用程序、操作系统、服务器硬件、网络环境等方面综合排查... 这样Linux内核的I/O调度器可以将多个读写请求合并为一个请求或者排序(减少机械磁盘的寻址)发送给驱动,提升性能。目前Linux版本主要支持3种调度机制:1. CFQ,完全公平队列调度早期Linux内核的默认调度算法,它给...
指有向无环图,具备严密的拓扑性质,有很强的流程表达能力。1. DAG 布局:指根据有向无环图中边的方向,自动计算节点层级和位置的布局算法。## 业务场景以其中一个场景为例:对于任务 test_3 在 2022-09-29 的实... 节点分层:给所有节点安排合适的层级。1. 节点排序:同层级内节点排序,减少相邻层级中节点连续的交叉点数量。1. 节点坐标分配:根据分层和同层节点的排序计算节点位置。 而在我们的场景中,节点的层级是有...
返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD| sortBy(func,[ascending], [numTasks]) | 与sortByKey类似,但是更灵活 第一个参数是根据什么排序 第二个是怎么排序 false倒序 第三个排序后分区数 默认与原RDD一样| join(otherDataset, [numTasks]) | 在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用,返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD 相当于内连接(求交集) | cogroup(otherDataset, [numTasks]) | 在类型为(K,V)和(...