https://github.com/ByConity/ByConity> ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,在满足数仓用户对资源弹性扩缩容,读写分离,资源隔离,数据强一致性等多种需求的同时,并提供优异的查询,写入性能。MetaApp ... 减少数据查询时间,降低数据查询难度,让非专业人员可以自主分析、探查数据等。为满足业务需求,MateApp 实现了集事件分析、转化分析、自定义留存、用户分群、行为流分析等功能于一体的 **OLAP 数据分析平台。**![p...
**使用 ClickHouse 遇到的问题****问题一:读写一体容易抢占资源,无法保证读/写稳定**业务高峰期时,数据写入将大量挤占 IO 和 CPU 资源,导致查询受到影响(查询时间变长)。数据查询也是如此。 **问题二:扩... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962835&x-signature=DlVIOsCytR0um9aP%2F6javUgGSd4%3D)**ByConity 和 ClickHouse 在业务数据中的查询对比****测试数据集及资源配置**数据条数:按日期做分区,单日 40 亿...
而时间线表示事件顺序,通常与因果关系一致。例如,当我们创建一个单pod部署时,deployment controller、rs controller和kubelet之间的交互可以使用审计日志和事件的数据在单个追踪中显示:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/52bdbea0abe94caeaeaf7bfa59d61c48~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962853&x-signature=8Q8GVvG7uNm0YZqt8dm9zNx%2FyEE...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876445&x-signature=hffYgcTQt9USlq9%2BprLhad5W5tk%3D)可以看到,在计算一侧,存在多种控制节点,它们需要各自通过多副本 + 选主来提供高可用的服务能力,例如上图中的 Resource manager/Timestamp oracle 等。实际中的多个计算 server,也需要在选出一个单节点来执行特定的读写任务。最早 ByConity 使用了 ClickHouse-keeper(以下简称"keeper")组件来进行选主,该组件基于 Raft 实现,提供兼容 ...
而时间线表示事件顺序,通常与因果关系一致。例如,当我们创建一个单pod部署时,deployment controller、rs controller和kubelet之间的交互可以使用审计日志和事件的数据在单个追踪中显示:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/84a3831cb5cd4d2ca193011085a86b73~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962887&x-signature=FKbJS2axrqtOr0uxm9Teuhxk1Mw%3D)...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790052&x-signature=RJVcQfsit6nIEv1FeWsrE%2BWc1vk%3D) **BI是商业智能(Business Intelligence)**的缩写,是一种将企业中现有的数据进行有效的整合的平台,它可以帮助企业、... 折线图可以展示时间序列数据的趋势,柱状图可以比较不同类别的数据,饼图可以显示数据的占比等等,选择适合的图表类型对于用户理解数据非常重要。 **/ 可视化展现形式 /**---------------- ...
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f22d6c8336194c0095e18590afce9ebe~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876451&x-signature=ey%2FYQT%... 甚至是重写。这进一步促使团队加大了 BitSail 的研发投入。而从内部看,经过这几年字节各类业务的打磨,DTS 在稳定性、数据传输质量和运维成本三个方面都已经做得比较好,且足够成熟可靠, **目前支持** **...
(https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5dae0b99bc0543babb91a2737ddddac0~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876461&x-signature=BYNkDHlGyziAN43QtlOP085P... 支持通过标签、污点等更灵活的方式选择集群,提供有状态、作业类资源调度能力,同时引入依赖跟随调度等优化。调度的语意可以通过如下所示的 PropagationPolicy 对象配置:``` apiVersion: core.kube...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/151661878dd7442c98842639b772b167~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876452&x-signature=%2FQtN4mD... 支持通过标签、污点等更灵活的方式选择集群,提供有状态、作业类资源调度能力,同时引入依赖跟随调度等优化。调度的语意可以通过如下所示的 PropagationPolicy 对象配置:``` apiVersion: core....
这里介绍了一种比较特殊的改写场景,这个场景也是来自于字节内部业务。原始 Query 是对一个时间窗口内的数据做聚合,比如如下的 SQL:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/bcc3e60ba2c6406993eb7e2118fa1226~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703658&x-signature=tU66wMEgm9BOXmL4iJBtHrGMJ%2BM%3D)由于需要聚合的数据量比较大,线上对于这样的 Q...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790052&x-signature=9PA7cBhCjXewEdKgeDrRlrT4BmQ%3D)Parallel Tag Clouds 将平行坐标系与标签云相结合,来表达时序数据中同一单词在不同时间词频的变化。![picture.image](... (https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3952ea42316b4309946977e691bf972c~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790052&x-signature=mD1DxDDPso3jqteay4gjMyJj...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876439&x-signature=65SA9IClCfkULDajIGVhDfvDvho%3D)上述架构的优势是代码写起来比较通俗易懂,但在性能上有很大的弊端,所能承载的QPS比较低。通过在CV域的模型上进行压测,我们发... **第1步** :从pytorch dataloader中将本step训练过程中需要的数据拉出来。 **第2步** :将获取到的数据,例如:样本图片、样本标签的tensor等数据,复制到GPU显存里。 **第3步** :开始正式的模型训练:前向计算、计...
[第一篇主要介绍Flink Checkpoint 以及 MQ dump 写入流程。](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMzMwOTQwMg==&mid=2247490866&idx=1&sn=ff8e0bce2bce0eaea87cfafcaba4c6f6&chksm=c0996c07f7eee5114ded498b3c42b... (https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/95b00cae207c4c50905af19c98fe8063~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962850&x-signature=RJJBU0BYcC%2BziDG%2FQT76...