[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8b60a9ea507e4f0bb20bcb7abf0e7ff5~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703654&x-signature=zoVlLTxSd... 这就需要管理员对不同节点进行差异化配置——对于 CPU 密集型的业务的节点,我们可能需要调高 CPU 的驱逐阈值,以保证业务的稳定运行;对于 IO 密集型的业务的节点,我们可能需要调低 IO 的驱逐阈值,以防止 IO 饥饿...
这些节点池就被排除了;有的节点池能调度一部分 Pending Pod,那这些节点池就会保留下来。对于这些保留下来的节点池,CA 会计算需要扩容多少个节点才能满足这些 Pending Pod 的资源用量,接着从这些节点池中按照设... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715617253&x-signature=BzvgXFITFdQhLt%2F5EF402COEM70%3D)比如这张图里,集群中一共有 8 个 Pending Pod,节点池 A 能满足所有 Pending Pod 的调度要求,节点池 B 只能调度 6 个。这...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703676&x-signature=rzWmp4CvgERQLt29rKBxH3cjYxs%3D) 在手动调参的过程中,我们常常面临以下困境:- **系统复杂度**:大数据计算系统与数据处理架构涵盖多种技术和组件,对... **节点黑名单优化**:为了降低任务失败率,我们实现了节点黑名单机制。当节点因特定失败原因被标记时,任务会尽量避免在该节点上执行。我们还提供了设置黑名单节点数量上限的功能,防止过多节点被拉黑,影响整个集群...
边缘计算的发展带来好处的同时,也在云基础设施架构方面带来许多挑战。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/aa6334f915e146f98abe8df13008231f~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703681&x-signature=qrE4GGrWlyKltKVvgNhBs4Cx7Y8%3D) 边缘计算的优势如下: - **低延迟:** 边缘计算节点分布在全国各地,并且覆盖全链路运营商,为用户提供...
在用户 npm publish 的过程中,主要涉及 publish 过程中的两个钩子,prepublishOnly 和 postpublish 。有了相应的钩子,我们就可以针对钩子触发的时间节点,对整个功能做大致分配。项目发布前生成CHANGELOG.md,项目发... [picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3ca1de2b83174a97912456f25b966021~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715444439&x-signature=XsHpscezF...
Shuffle 的计算也会涉及到频繁的磁盘和网络 IO 操作,解决办法是需要把所有节点的数据进行重新分区并组合。下文将详细介绍字节跳动在 Spark Shuffle 云原生化方向的大规模演进实践。### **Spark** **Shuffle 原理... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715444464&x-signature=7wl7oD2pDmSOjfIa6NA7C0jMQXs%3D)在社区版 ESS 模式下默认使用的 Shuffle 模式的基本原理中,刚才提到 Shuffle 的计算会把数据进行重新分区,这里就是把 Map 的...
重要趋势,火山引擎协助关键金融客户在大数据云原生方向进行了深度实践,形成了整体解决方案,本文将分享火山引擎云原生大数据在金融行业的实践。作者|张云尧 - 火山引擎云原生计算研发工程师**01****金融行业大数据需求****云原生相比 Hadoop 的优势**传统大数据集群通常基于 Hadoop 系统构建,传统大数据作业通常是以裸进程的形式运行在节点上,很容易受到节...
数据验证都是通过写SQL方式进行查询的,从编写SQL,到解析运行出结果,不仅时间长,还会反复消耗计算资源,探查上线后,只需要一次探查,就可以得到整张表的探查报告,但后续我们还发现了一些问题,主要有三点:1. 无法看到... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715444482&x-signature=BNPYzjFgYiksZGltFsrNjCO70Q8%3D)本文主要介绍火山引擎DataLeap动态探查的应用场景和相关的技术实现。## 应用场景火山引擎DataLeap探查主要应用在元数据管...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715444458&x-signature=fA0vGNiBGYWXS%2BTFU%2BLsr06%2Fi2Q%3D)作者 | 邵伟背景字节跳动的业务类型具备多元化的特点,主要包括在线业务体系和离线业务... 通过单机多维度的资源隔离以及中心 + 节点两级管控的策略,很好地支持了两种服务进行并池尝试。****场景二:在线算法服务和离线训练作业****![picture.image](https://p3-volc-community-...
> 本文整理自字节跳动基础架构工程师曹帝胄在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。Flink OLAP 作业 QPS 和资源隔离是 Flink OLAP 计算面临的最大难题,也是字节跳动内部业务使用 Flink 执行 OLAP 计算需要... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715444493&x-signature=1oCpJ4ltUgE%2BbHV8Fz8iKwb%2BDsM%3D)通过上面的 Benchmark 和 Flink 部署的全流程分析可以发现主要有两个问题,一块是作业在资源管理和部署上的瓶颈,一块是任...
由于无中心化节点以及事务的缺失,一致性问题是目前社区最为人吐槽的缺陷。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8a9796f5acc8401abf48bbe375d9aa25~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715617265&x-signature=4IPYwWaUuZpXSH1HynQtntOw9xQ%3D)## 分布式架构下的实时导入我们再来了解一下社区分布式架构下的实时导入实现,这里以Kafka导入为例。由于分布...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703701&x-signature=n1crdGNKMNDiT4QCbBltXrn6yj4%3D)LAS 就是基于湖仓一体的架构进行设计的。从上图来看,LAS 架构整体上分为三个部分。最上层是开发工具层,开发工具层会通过计算层... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703701&x-signature=itZcxSx%2BIRu6Np%2F7OQyTs6%2BebXo%3D)## 湖仓一体架构下的批流融合计算典型场景就是数据实时入湖,客户的数据源会通过 Flink SQL 持续地去写入到 LAS 的 By...
本文主要介绍 ByteHouse 云数仓版的定价和规格信息。 计费项 计算资源计费配置 按量付费价格 包年包月价格 XS 型号 4核16GB,1 节点 1.404 元/小时 700 元/月 S 型号 8核32GB,1 节点 2.808 元/小时 1400 元/月 M 型号 16核64GB,1 节点 5.616 元/小时 2800 元/月 L 型号 32核128GB,1 节点 11.232 元/小时 5600 元/月 XL 型号 32核128GB,2 节点 22.464 元/小时 11200 元/月 存储资源存储资源为后付费资源,无...