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火山引擎数智平台VeDI
数据探索神器:火山引擎DataLeap Notebook 揭秘
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】进入官方交流群部分任务类型(python、spark等)在创建配置阶段,需要进行分步调试;由于探索查询能力较弱,部分用户只能通过其他平台 or 其他途径进行开发调试,但部署到 Dorado时,又发现行为不一致等问题(运行环境问题),整体体验较差,需要提升探索查询模块的能力;目前探索查询仅支持 SQL,可支持更多语言类型,扩展数据
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火山引擎边缘云
从《孤注一掷》出发,聊聊 SSL 证书的重要性
你去看《孤注一掷》了吗?相信最近大家的朋友圈和抖音都被爆火电影《孤注一掷》成功刷屏。取材于上万真实案例的《孤注一掷》揭露了缅甸诈骗园区残暴的统治,以及电信诈骗中系统性极强的诈骗技巧,引发了大量讨论。 图片来源于电影《孤注一掷》这部电影除了让人后背发凉外,也不禁让人回忆起了曾经上网冲浪遇到的种种现象:看小说时性感荷官总在网页右下角在线发牌;看电影时网页左下角常常蹦出“在线老虎机”……这些让人烦不胜烦
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字节跳动开源
ByConity 技术详解之 Hive 外表和数据湖
随着大数据处理需求的不断增加,更低成本的存储和更统一的分析视角变得愈发重要。数据仓库作为企业核心决策支持系统,如何接入外部数据存储已经是一个技术选型必须考虑的问题。也出于同样的考虑,ByConity 0.2.0 中发布了一系列对接外部存储的能力,初步实现对 Hive 外表及数据湖格式的接入。随着企业数据决策的要求越来越高,Hive 数据仓库已成为了许多组织的首选工具之一。通过在查询场景中结合 Hi
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从事软件开发工作的一些感悟
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如何排查Linux机器 CPU利用率100%的问题
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火山引擎首次发布自研视频芯片,“抖音同款”走向千行百业
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火山引擎 DataLeap 计算治理自动化实践和思考
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智能化、自动化,揭秘字节跳动数据质量前沿探索
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Apache Hudi 中文社区技术交流会第一期
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用户2483005755425
想了解下dataLeap的质量团队是怎么保障dataLeap的质量的
了解到dataLeap功能较多,包含数据集成、开发、运维等是如何保障产品的迭代质量的呢?有哪些质量保障手段呢?
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asseek
视频直播 Web 推流SDK 第二次触发setRenderView没有画面怎么解决?
https://www.volcengine.com/docs/6469/132328在vue单页应用中第一次实例化没有问题,但是如果切换路由,销毁推流组件后,第二次再打开这个页面重新实例化的情况下setRenderView设置无效,在对应位置没有生成video预览标签,此时推流画面是正常的,但是本地没有预览画面,请问有人遇到过吗,怎么解决?
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用户5702275266678
请问一下怎么结合kubezoo做多租户层面的资源限制?
字节开源的kubezoo可以为每一个租户建立一个namespace,一个cluster-admin,和一个clusterRoleBinding,请问下如何要对这个租户进行资源限制是怎么做的呢?用的是namespace的ResourceQuota机制吗?由于给Tenant建立的角色是Cluster-admin,权力比较大的角色,意味着这个Tenant可以再建立新的namespace,那怎么做一个租户
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琦玉老师
「Hi 火山」什么是火山引擎?火山引擎的用户定位是哪些?
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「Hi 火山」什么是火山引擎?火山引擎的用户定位是哪些?
琦玉老师
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「Hi 火山」火山引擎数据质量如何衡量?
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Hi 火山 火山是如何保障数据质量的?
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请问一下怎么结合kubezoo做多租户层面的资源限制?
用户5702275266678
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如何构建企业级云原生计算基础设施
云原生大数据是大数据平台新一代架构和运行形态。通过升级云原生架构,可以为大数据在弹性、多租户、敏捷开发、降本增效、安全合规、容灾和资源调度等方向上带来优势。本议题将依托字节跳动最佳实践,围绕云原生大数据解决方案进行展开。
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字节跳动大数据容器化构建与落地实践
随着字节跳动旗下业务的快速发展,数据急剧膨胀,原有的大数据架构在面临日趋复杂的业务需求时逐渐显现疲态。而伴随着大数据架构向云原生演进的行业趋势,字节跳动也对大数据体系进行了云原生改造。本次分享将详细介绍字节跳动大数据容器化的演进与实践。
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基于 Ray 的大模型离线推理
大模型离线推理,是指在具有数十亿或数万亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分享将介绍如何利用 Ray 及云原生优势助力大模型离线推理。
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云原生机器学习系统落地和实践
机器学习在字节跳动有着丰富业务场景:推广搜、CV/NLP/Speech 等。业务规模的不断增大对机器学习系统从用户体验、训练效率、编排调度、资源利用等方面也提出了新的挑战,而 Kubernetes 云原生理念的提出正是为了应对这些挑战。本次分享将主要介绍字节跳动机器学习系统云原生化的落地和实践。
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