我们通过它提供的各项api就可以持续/动态/实时的采集,当然net/http/pprof只是为了方便我们通过外部接口来更方便的使用,其底层调用的也是runtime/pprof提供的各个接口。# 基本使用> 下文中使用的go代码和pprof工... 会生成cpu的profiling写入到`cpu.pprof`文件。然后我们再执行 `go tool pprof cpu.pprof`,就可以进入到pprof的交互式终端。![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a4f356b151f049ab8fc1a501e...
`Database Inspector` 可以实时查看 Jetpack `Room` 框架生成的数据库文件,同时也支持实时编辑和部署到设备当中。相较之前需要的 `SQLite` 命令或者额外导出并借助 DB 工具的方式更为高效和直观。### 2.2 Layout... 其中包含您应用的所有经过编译的代码和资源,它会将 APK 生成及签名交由 Google Play 来完成。这个新格式对面向海外市场的 3rd Party App 影响较大,对面向国内市场的 App 影响不大。但作为未来的构建格式,了解和适...
允许在容器的初始启动期间出现更多的失败。5. **【可移植能力】Volume快照操作的标准体系**,并允许用户以可移植的方式在任何 Kubernetes 环境和支持的存储提供程序上合并快照操作。6. **【容器能力扩展】在v1.... Kubernetes的Yaml文件配置优化阶段- kubernetes的应用故障排查#### 探针经常会无缘无故Killed我们的服务##### 探针的种类- livenessProbe:指示容器是否正在运行。如果存活态探测失败,则 kubelet 会杀死容...
同时引入依赖跟随调度等优化。 下图展示了 PropagationPolicy 对象配置文件.yaml 来操控调度的语意: ````apiVersion: core.kubeadmiral.io/v1alpha1kind: PropagationPolicymetadata: name: mypolicy namespace: defaultspec: # 提供多种集群选择方式,最终结果取交集 placement: # 手动指定集群与权重 - cluster: Cluster-01 preferences: weight: 40 - cluster: Cluster-02 ...
同时数据进入内存 Buffer,Buffer 满了 Flush 成列存文件到 Cloud Store 上,并向 Meta Server 注册新的数据,更新相关的 Tablet 的 Commit Version。2. Coordinator 和 Data Server 组成了读链路,Coordinator 会访问 Meta Server 得到 Schema 和数据的最新版本号,生成分布式执行 Plan 下发给 Data Server,Data Server 负责 Query Plan 的执行。Krypton 的 Query Processor 采用了 MPP 的执行模式。3. 为了提供更好的数据可见性,我...
同时数据进入内存 Buffer,Buffer 满了 Flush 成列存文件到 Cloud Store 上,并向 Meta Server 注册新的数据,更新相关的 Tablet 的 Commit Version。 - Coordinator 和 Data Server 组成了读链路,Coordinator 会访问 Meta Server 得到 Schema 和数据的最新版本号,生成分布式执行 Plan 下发给 Data Server,Data Server 负责 Query Plan 的执行。Krypton 的 Query Processor 采用了 MPP 的执行模式。 - 为了提供更好的数据可...
同时本地文件无法定时更新,导致看板每次都需要手动重做。获取数据所需的技术人力往往需要排期,数据的获取时效及满足度大大打折,因此使用零代码的数据建设工具变得尤为重要。下方列举两个典型场景,零门槛完成数据处理在工作中是如何应用的。**【场景1】所想即所得,可视化完成数据处理过程**### 在产品运营迭代急需不同数据的及时输入反馈时,可以抽象数据的处理过程,通过可视化建模拖拉算子构建数据处理过...
手动分析——定位性能瓶颈——优化方案。需要注意的是,只做一次优化是远远不够的,我们更希望将相关最佳实践做成系统或工具,日常运行下去,在字节内部,我们的做法是构建统一性能平台。**收集原始性能... 如果踩到了一个点就相当于占了 1% 时间。字节跳动基础架构语言团队在内部的 Go 发行版增加了 FuncProf 的功能,开始执行时进行计时,停止执行时按下暂停,最后将数据合并。下图展示了数据的流向,我们需要从业务集群拉...
使用命令行连接时无需填写相关环境配置,如host、port等。 【组件】Spark支持对Iceberg类型的表创建物化视图 对于执行的SQL,Spark会自动匹配合适的物化视图进行替换,重写SQL查询,提升SQL的查询性能; 支持手动对物... hdfs_namenode 3.3.1 用于跟踪HDFS文件名和数据块的服务。 hdfs_datanode 3.3.1 存储HDFS数据块的节点服务。 hdfs_secondary_namenode 3.3.1 对NameNode数据进行周期性合并的服务。 hdfs_client 3.3.1 HDFS客户端...
因为他们很快会被合并。Segment 的 Doc 数量需要大于 10000,并且占整个分片的 3% 以上才会走 Cache 策略(参考:缓存)。当 Segment 合并的时候,被删除的 Segment 其关联 Cache 会失效。**01.使用过滤器上下文(Fi... // 构建过滤器上下文 boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("field", "value")); ```反例:``` // 创建BoolQueryBuilder BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.b...
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,可能导致用户体验下降。**因此对于推荐来说,数据流的时效性是一个强需求**。而推荐模型的迭代、产品埋点的变动都可能导致UserAction的ETL规则的变动。如果ETL规则硬编码在代码中,每次修改都需要升级代码并重启Flink Job,会影响数据流稳...
大语言模型在生成文本方面表现出色,但也存在一些限制,如知识局限性和幻觉问题。为了克服这些挑战,RAG(Retrival-Augmented Generation) 成为了当前业界最流行的解决方案。RAG 结合检索和生成两个关键组件,通过检索为... 来触发全量构建更新,并双 buffer 切换线上索引以保证检索精度和稳定性。在多分片索引的场景,检索延迟是和分片数相关的。多分片的检索,需要先检索每个分片,然后把每个分片的结果合并在一起,只要有一个分片耗时较...
构建也会比较慢。针对构建问题,近期社区也进行了一些右表并行构建的优化,数据按照Join key进行Split来并行地构建多个Hash Table,但额外的代价是左右表都需要增加一次Split操作。**第三类,则是关于复杂查询(如多表 Join、嵌套多个子查询、window function 等),ClickHouse对这类需求场景的支持并不是特别友好,**由于ClickHouse并不能通过Shuffle来分散数据增加执行并行度,并且其生成的Pipeline在一些case下并不能充分并行。因此...