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 物化视图是指将视图的计算结果存储在数据库中的一种技术.当用户执行查询时,数据库会直接从已经预计算好的结果中获取数据,而不需要重新计算视图.具体来说,物化视图是一种以表格形式存储的结果集合.当创建一个物化视图时,数据库会在后台对视图进行计算,并将结果存储在表中.当用户查询该视图时,数据库会直接从表中获取结果,而不需要重新计算视图.这样可以大大提高查询性能和响应速度. 在使用物化视图时,需要注意以下四点: 物化视图…

通过使用火山引擎MARS-APM Plus的memory graph功能,飞书研发团队有效分析定位问题线上case多达30例,线上OOM率降低到了0.8‰,降幅达到60%.大幅提升了用户体验,为飞书的性能品质保驾护航. 应用程序稳定性是影响用户体验及留存的关键因素 对于移动App的开发者来说,最基础也是最关注的问题就是应用程序的稳定性.而崩溃问题是影响稳定性的重要因素, 包括NSException.Signal.卡死.OOM(Out Of Memory)等问题类型.其中,OOM问题是随着业务的迭…

  Data Catalog 通过汇总技术和业务元数据,解决大数据生产者组织梳理数据.数据消费者找数和理解数的业务场景.本篇内容源自于火山引擎大数据研发治理套件 DataLeap 中的 Data Catalog 功能模块的实践,主要介绍 Data Catalog 在公有云部署和发布中遇到挑战及解决方案. 背景 Data Catalog 是一种元数据管理的服务,会收集技术元数据,并在其基础上提供更丰富的业务上下文与语义,通常支持元数据编目.查找.详情浏览等功能.目前 Data Catalog 作为…

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,并进入官方交流群 实例 DAG 介绍 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,也会因此存在依赖关系.只有在上游实例运行成功.下游实例到达设定的运行时间且资源充足的…

  摘要 DataLeap 是火山引擎数智平台 VeDI 旗下的大数据研发治理套件产品,帮助用户快速完成数据集成.开发.运维.治理.资产.安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本.挖掘数据价值.为企业决策提供数据支撑. 火山引擎 DataLeap 的 Data Catalog 系统通过汇总和组织各种元数据,解决了数据生产者梳理数据.数据消费者找数和理解数的业务场景,其中搜索是 Data Catalog 的主要功能之一.本文详细介绍火山引擎 DataLeap 的 Data Catalog…

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,并进入官方交流群 DataLeap 是火山引擎数智平台 VeDI 旗下的大数据研发治理套件产品,帮助用户快速完成数据集成.开发.运维.治理.资产.安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本.挖掘数据价值.为企业决策提供数据支撑. 本篇文章主要围绕火山引擎 DataLeap 一站式数据治理实践展开分享,从数据治理思路.平台建设以及能力升级三个步骤出发,带你全面复制字节跳动数据治理经验. ▌机遇与挑战 数据治理存在落地困难的问题,体…

LOJ#3101. 「JSOI2019」精准预测 设0是生,1是死,按2-sat连边那么第一种情况是\((t,x,1) \rightarrow (t + 1,y,1)\),\((t + 1,y, 0) \rightarrow (t,x,0)\) 第二种情况是\((t,x,0) \rightarrow (t,y,1)\),\((t,y,0) \rightarrow(t,x,1)\) 然后\((t,x,0)\)往\((t - 1,x,0)\)连边,\((t,x,1)\)往\((t + 1,x,1)\…

[LOJ 3101] [Luogu 5332] [JSOI2019]精准预测(2-SAT+拓扑排序+bitset) 题面 题面较长,略 分析 首先,发现火星人只有死和活两种状态,考虑2-SAT 建图 对于每个火星人,把它按时间和状态拆点,\((i,t,0/1)\)代表第i个火星人在t时刻,0代表活,1代表死.然后按如下方法对每个火星人连边. 1.\((i,t+1,0) → (i,t,0)\),人死了不能复活,所以一个火星人t+1时刻活着,t时刻也一定活着 2.\((i,t,1) → (i,t+1…

Description 现有一台预测机,可以预测当前 \(n\) 个人在 \(T\) 个时刻内的生死关系.关系有两种: \(\texttt{0 t x y}\):如果 \(t\) 时刻 \(x\) 死了,那么 \(y\) 在第 \(t+1\) 时刻也会死亡. \(\texttt{1 t x y}\):如果 \(t\) 时刻 \(x\) 活着,那么 \(y\) 在 \(t\) 时刻就会死亡. 这样的关系共有 \(m\) 条.现在你需要在不违背这些关系的前提下,计算对于每一个人 \(i\),可能可以…

  作为一款面向ToB市场的产品--火山引擎A/B测试(DataTester)为了满足客户对数据安全.合规问题等需求,探索私有化部署是产品无法绕开的一条路.   在面向ToB客户私有化的实际落地中,火山引擎A/B测试(DataTester)也遇到了字节内部服务和企业SaaS服务都不容易遇到的问题.在解决这些问题的落地实践中,火山引擎A/B测试团队沉淀了一些流程管理.性能优化等方面的经验.   本文主要分享火山引擎A/B测试当前的私有化架构,遇到的主要问题以及从业务角度出发的解决思路.     火…