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字节跳动对Flink的应用实践.pdf

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简介:
该论文详细介绍了字节跳动在大数据处理领域中使用Apache Flink的实际经验和技术细节,包括挑战与解决方案。 Flink在字节跳动的实践.pdf 演讲者:邹丹 公司:字节跳动 职位:大数据工程师

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  • Flink.pdf
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    该论文详细介绍了字节跳动在大数据处理领域中使用Apache Flink的实际经验和技术细节,包括挑战与解决方案。 Flink在字节跳动的实践.pdf 演讲者:邹丹 公司:字节跳动 职位:大数据工程师
  • Apache Flink时数仓中.pdf
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    本资料深入探讨了Apache Flink在构建高效实时数据仓库中的实际应用与优化策略,分享了实施经验及技术挑战解决方案。 实时数仓实践涉及将数据仓库技术应用于需要即时数据分析的场景。这种方法能够帮助企业快速响应市场变化,并支持决策制定过程中的实时洞察需求。在实施过程中,企业通常会面临如何选择合适的架构、工具和技术栈等问题,同时还需要考虑数据安全性和性能优化等关键因素。
  • 京东 Flink CDC 探索与.pdf
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    本文档探讨了京东在使用Flink CDC(Change Data Capture)技术过程中的实践经验与挑战,并分享了相关解决方案和优化策略。 《Flink CDC 在京东的探索与实践》一文介绍了 Flink CDC 在京东的应用场景及优化策略。Flink CDC 是一个基于 Apache Flink 的实时数据捕获系统(CDC),专门用于处理数据库中的增量变化。 在京东,Flink CDC 主要应用于订单交易、商智黄金眼、实时风控和京东白条等核心业务领域,以及物流、科技健康与工业等行业板块,负责采集并分发这些领域的增量数据。作为集团的数据中台统一入口,它确保了所有相关系统的高效运行。 该系统的技术架构包括 MySQL 数据库、JED 系统、京东云 RDSCDS 平台和 Fregata 自研 CDC 模块等组件。Fregata 的特性涵盖自动感知数据库变更、DDL 识别与通知机制、Binlog 对齐技术以及数据加工处理函数支持等多项功能,并具备完备的告警系统,能够监控全量及增量数据任务的状态。 在优化方面,京东团队通过引入 earliest-offset 和 specific-offset 等多种启动模式来增强 Flink CDC 的灵活性和效率。此外还实现了自动切库方案、逆向查询位点等功能以提高系统的稳定性和可靠性。 综上所述,《Flink CDC 在京东的探索与实践》为读者提供了一个关于如何在大规模数据处理环境中有效运用 Flink CDC 系统的实际案例和技术指导。
  • 面试题目.pdf
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    《字节跳动面试题目》是一份汇集了应聘者在申请字节跳动公司职位时可能遇到的各种面试题目的文档。该文档涵盖技术、产品和运营等多个领域,旨在帮助求职者更好地准备面试过程中的各种挑战。 字节跳动视频面试试题记录与解析
  • 面试题目.pdf
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    该文档包含字节跳动公司过往面试中出现的技术和业务相关问题,旨在帮助求职者了解公司的面试重点及考察方向。 1. Linux网络模型介绍。 2. B+树数据结构解析。 3. 阻塞队列详解。 4. Redis与MongoDB的对比分析及底层实现探讨。 5. 算法题:如何合并K个已排序链表,时间复杂度是多少? 6. 当不断向HashMap中put元素时会发生什么?如果所有元素的hashcode值相同或equals方法返回结果一致会怎样处理呢?
  • 4--精准测试智能化-刘杰、王孟飞.pdf
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    本文由刘杰和王孟飞撰写,聚焦于字节跳动公司在软件开发中实施的智能精准测试策略与实践经验分享。 《4-字节跳动-智能化的精准测试实践-刘杰、王孟飞.pdf》文档介绍了字节跳动公司内部关于SmartEye这一精准测试技术的应用案例。SmartEye是一种自研工具或框架,旨在提高代码覆盖率分析和测试用例管理等领域的效率与质量。 该文件详细描述了以下关键技术和流程: 1. 背景演化突破未来:随着业务的快速发展,测试方法需适应快速迭代的需求。 2. 代码覆盖监测及用例设计:通过监控工具帮助优化测试案例的设计以提高其有效性。 3. 统一衡量指标:使用统一的标准来评估测试质量和效率。 4. 方便调试工具:提供有助于定位问题的便捷性工具。 5. 智能化流程迭代: - 1.0版本涉及覆盖率插桩编译、推送安装包到设备以及数据导入和报告生成; - 2.0版本强调多机增量覆盖监测,包括产品拆分、仓库源码关联等环节; - 3.0版进一步扩展至多个业务和技术栈的增量覆盖支持。 6. 多技术栈增量覆盖率:适用于Android、iOS等多种平台的技术需求。 7. 自动化工具与数据采集:引入自动化手段以提高效率和实时性处理能力。 8. 实时代码覆盖监控分析:通过调用链路追踪实现对程序执行情况的即时评估。 9. 研发流程集成及权限控制:确保安全措施到位,同时优化研发与测试环节之间的衔接。 10. 跨仓库关联与数据管理:支持多项目和多种技术栈的数据处理需求。 11. 实时监控上报机制:实施全面覆盖、动态更新的报告系统以供分析使用。 文档强调了字节跳动在智能化精准测试领域的创新实践,通过不断的技术迭代优化测试流程。这些方法不仅提高了代码覆盖率监测的有效性还提升了整体质量保证水平,并为快速变化的产品开发环境提供了有力支持。此技术对整个IT行业内的测试和开发工作具有重要的参考价值与指导意义。
  • 最新前端面试题.pdf
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    《字节跳动最新前端面试题》汇集了当前流行的前端技术问题和挑战,旨在帮助开发者准备面试,提升编程技能。 字节2021年Web前端最新面试题
  • 2021年Java面试题——MyBatis面向版本.pdf
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    本PDF文档汇集了2021年针对字节跳动职位申请者的Java MyBatis相关面试题目及其解答,特别关注于解决与字节编码相关的技术挑战。 ### MyBatis 相关知识点解析 #### 一、MyBatis 概念与特性 **1.1 MyBatis 定义** MyBatis 是一个支持普通 SQL 查询、存储过程以及高级映射的优秀持久层框架。它消除了几乎所有的 JDBC 代码和参数的手工设置及结果集检索封装,简化了 Java 数据库编程。 **1.2 MyBatis 的特点** - **灵活性高**:MyBatis 不会强制你拘泥于任何约束,完全支持编写复杂的 SQL 查询语句。 - **动态 SQL 支持**:提供强大的动态 SQL 功能,允许开发者根据条件拼接 SQL 语句,提高了 SQL 编写的灵活性。 - **存储过程支持**:对于存储过程的支持使得 MyBatis 在复杂业务逻辑处理方面更加灵活。 - **高级映射功能**:支持一对一、一对多的关联映射,方便地将数据库查询结果映射到 Java 对象。 - **缓存机制**:MyBatis 支持一级和二级缓存,能够有效提高应用程序性能。 - **易于集成**:可以轻松地与其他 Java 框架集成使用。 #### 二、MyBatis 缓存机制 **2.1 MyBatis 缓存概述** MyBatis 的缓存分为一级缓存和二级缓存: - **一级缓存**:默认开启,作用域为 SqlSession。当同一个 SqlSession 多次执行相同的查询时,如果在缓存中找到了相同的结果,则直接返回结果。 - **二级缓存**:作用范围是 Mapper 映射文件的命名空间级别,需要显式启用,并且实体类需实现 `Serializable` 接口以支持序列化。可以在 `` 元素中的 `` 节点来配置和定制缓存策略。 **2.2 一级缓存** 一级缓存在 SqlSession 级别上运行,当同一个 SqlSession 多次执行相同的查询时,MyBatis 首先检查是否存在相同的结果。如果找到则直接返回结果而不执行 SQL 查询。 **2.3 二级缓存** 二级缓存位于 Mapper 的命名空间级别,并且需要启用 `` 节点来设置 `flushCache=true` 来开启,默认情况下关闭。实体类必须实现 `Serializable` 接口以支持序列化功能。 #### 三、MyBatis 分页 **3.1 MyBatis 分页方式** - **RowBounds 分页**:这是默认的分页方法,通过 RowBounds 对象完成。 - **SQL 分页**:直接在 SQL 中使用 LIMIT 子句实现分页。 - **插件分页**:MyBatis 提供了一个插件来自动拦截并重写 SQL 语句以支持分页。 **3.2 插件原理** 该插件通过拦截 MyBatis 的 `ParameterHandler`、`ResultSetHandler` 和其他接口方法,并修改原始的 SQL 查询,添加 LIMIT 子句实现分页功能。例如将查询语句转换为带有 LIMIT 0,10 的形式。 #### 四、MyBatis 插件机制 **4.1 插件运行原理** 插件基于 Java 动态代理拦截 MyBatis 提供的接口方法,通过这种方式控制 SQL 执行流程。这些可被拦截的接口包括 `ParameterHandler`、`ResultSetHandler` 和其他几个。 **4.2 编写插件步骤** - 实现 `Interceptor` 接口并重写 `intercept()` 方法。 - 使用 @Intercepts 注解指定需要拦截的目标和方法。 - 在 MyBatis 配置文件中注册自定义的插件。 #### 五、MyBatis 动态 SQL **5.1 动态 SQL 概述** 动态 SQL 允许根据条件动态拼接 SQL,实现灵活查询需求。通过一系列标签支持构建复杂的逻辑语句。 **5.2 动态 SQL 标签** - `trim`:用于去除多余前缀或后缀。 - `where` 和 `set`:用于构建 where 子句和 set 子句。 - ``:遍历集合元素。 - ``, ``:根据条件选择执行的 SQL 语句。 **5.3 动态 SQL 执行原理** 动态 SQL 使用 OGNL 表达式从参数对象中计算表达式的值,然后依据这些值拼接最终要执行的 SQL 语句。例如 `` 可以根据 age 是否为空来决定是否包含特定条件。 #### 六、#{} 和 ${} **6.1 #{} 和 ${} 的区别** - **#{}`
  • Apache Flink 维表关联.pdf
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    本PDF文档深入探讨了在大数据处理领域中使用Apache Flink进行维表关联的实际操作与优化策略,旨在帮助数据工程师和技术爱好者更好地理解和运用Flink的功能。 Apache Flink 是一个流处理引擎,支持实时数据处理与批处理任务。在 Apache Flink 中的 Join 操作是指将两个或多个表根据某些公共列合并成一个新的表。 Join 的概念: ---------------- Join 用于将两个或更多个表依据特定条件组合在一起形成新的表格,这样可以进行更复杂的数据分析和查询操作。 Join 的特点 ------------- 1. 频繁使用:在数据库中,几乎所有的查询都需要用到 Join 操作。 2. 复杂的优化规则:为了提高效率,需要综合考虑表结构、索引以及统计信息等多种因素来优化 Join 操作。 Join 类型: ------------ - Cross Join(交叉连接):生成两个表所有可能组合的结果集; - Inner Join(内联接):仅返回满足条件的数据行; - Left Outer Join(左外连接)和 Right Outer Join(右外连接):分别保留左边或右边数据表的所有记录,不匹配的则补空值; - Full Outer Join(全外连接):同时包含左右两边所有记录。 Join 实现: ------------ 1. Nested Loop Join:通过内嵌循环来比较两个集合中的元素是否满足联合条件。 2. Sort-Merge Join:先对数据进行排序,然后合并有序的数据集以找到匹配项; 3. Hash Join:将一个表转换成哈希表,之后遍历另一个表并查找相应的条目。 Flink SQL Join: ---------------- 在 Flink 中支持的两种类型的 SQL 联接包括 Streaming 和 Batch 类型。对于无界数据流而言,则主要使用 Nested-loop 或者经过改良后的 Hash-join 方法来实现联接操作;因为无法对无限的数据集进行排序,所以不适合用 Sort-Merge Join。 Flink 的 Join 实现: --------------------- 在 Flink 中可以采用三种方式完成联接:Nested join、Sort-Merge join 和 Hash join。其中 Nested loop 在实时处理中扮演重要角色,并且能够满足实时 SQL 联接的需求。 问题及改进措施 --------------- - 由于需要存储来自两个数据源的历史记录,这会导致随着时间推移而不断增加的数据管理负担。 解决方法包括: * 使用 Flink 窗口函数进行聚合和处理; * 利用缓存机制减少空间占用; * 应用 Checkpoint 来保障系统的稳定性和一致性。 Apache Flink 的 Join 功能是其核心组成部分之一,通过选择合适的实现方式与优化策略可以提升数据处理的性能及可靠性。
  • 2021年面试指南手册.pdf
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    本手册为2021年度字节跳动公司面试指导资料,内容涵盖招聘流程、岗位要求、技术及非技术人员面试技巧等实用信息。 2021字节跳动面试参考手册提供了关于参加字节跳动公司面试的相关指导和建议。这份文档详细介绍了面试流程、所需准备的材料以及可能遇到的问题类型,帮助应聘者更好地了解并应对面试过程中的各个环节。它还包含了针对不同职位的具体要求和技术题目的示例,旨在让求职者能够根据自身情况做出充分准备,提高通过率。