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Ceph实现数据拆分

一个集群数据丢失可以从多方面去看 发生丢失数据事件,这个来说,出现这个事件概率是一致,同等硬件情况下没有谁系统能够说在两副本情况下把这个出现坏盘概率做比其他系统更低 发生坏盘事件以后,数据丢失波及范围...,这个就是那个朋友提出一个观点,对于Vsan来说因为文件拆分,也就是在丢了情况下,只是局部数据丢失,而ceph数据因为拆分到整个集群,基本上说就是全军覆没了,这一点没有什么争议 一般来说...答案当然是有的,只是需要做一些更细微控制,前端使用接口也需要做一定改动,本篇将讲述这个如何去实现,以及前端可能需要变动 方案实现 首先来一张示意图,来介绍大致实现方式,下面再给出操作步骤 ?...问题: 1、分布范围小了性能怎么样 比完全分布来说性能肯定降低了一些,但是如果说对于负载比较高情况,每个盘都在跑情况下,这个性能是一定,底层磁盘提供带宽是一定,这个跟VSAN一样 并且这个上面所示是极端情况下...总结 本篇是提供了一种可能性,在实际运行环境当中,可以根据自己环境进行设计,设计方法就是,假设一个数据全部副本都丢了情况,允许数据波及范围是多少,如果拆分两份就是波及二分之一,我测试环境是分成了四个条带

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如何在Python和numpy中生成随机数

伪随机性是看起来接近随机数字样本,但是它是使用确定性过程生成。 使用伪随机数生成器可以数据并用随机值初始化系数。这种小程序通常是一个可以调用返回随机数函数。...[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19] [4,18,2,8,3] 随机列表 随机性可用于随机列表,就像洗牌。...此函数有三个参数,范围下界,范围上界,以及要生成整数值数量或数组大小。随机整数将从均匀分布中抽取,包括下界值,包含上界值,即在区间[lower,upper)中。...NUMPY数组 可以使用NumPy函数shuffle()随机NumPy数组。 下面的示例演示了如何对NumPy数组进行随机。...,然后随机并打印数组

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获取连续数字中缺数字

且将断号号码找出来。 需求分析 凭证短号规则,也就是这个凭证是通过怎么一个规则来判断短号。最后和产品了解每个公司都有自己规则。不一定是纯数字,也有可能标记有横杠特殊字符等。...砍需求,由于我们在年底进行开发版本是POC版本,并且时间非常紧急(以至于我们每天都要搞到11点)。所以说不用很复杂业务需求,所以最后讨论下来先做为写死数字校验。 所以有了今天这篇文章。...CODOING 其实有很多同学看到这个一串数字断号校验,这有什么可讲呢?简单一批。 刚开始思路:这些数字有可能从零开始,也有可能从一开始,也有可能从。也有可能中间有很多断号等等。。。。...min = (long) objects[0]; min <= max; min++) { integers.add(min); } //返回缺失数字...min = (long) objects[0]; min <= max; min++) { integers.add(min); } //返回缺失数字

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数组中重复数字

题目描述 在一个长度为n数组所有数字都在0到n-1范围内。 数组中某些数字是重复,但不知道有几个数字是重复。也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复数字。...例如,如果输入长度为7数组{2,3,1,0,2,5,3},那么对应输出是第一个重复数字2。 解题思路 最简单就是用一个数组或者哈希表来存储已经遍历过数字,但是这样需要开辟额外空间。...如果题目要求不能开辟额外空间,那我们可以用如下方法: 因为数组数字都在0~n-1范围内,所以,如果数组中没有重复数,那当数组排序后,数字i将出现在下标为i位置。...现在我们重排这个数组,从头到尾扫描每个数字,当扫描到下标为i数字时,首先比较这个数字(记为m)是不是等于i。...如果是,则接着扫描下一个数字;如果不是,则再拿它和m 位置上数字进行比较,如果它们相等,就找到了一个重复数字(该数字在下标为i和m位置都出现了),返回true;如果它和m位置上数字不相等,就把第

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Pyspark学习笔记(四)弹性分布式数据集 RDD(上)

; 第一:使用repartition(numPartitions)从所有节点数据方法,也称为完全, repartition()方法是一项非常昂贵操作,因为它会从集群中所有节点打乱数据。...第二:使用coalesce(n)方法**从最小节点数据,仅用于减少分区数**。 这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动优化或改进版本。...()方法读取内容就是以键值对形式存在 DoubleRDD: 由双精度浮点数组RDD。...8、操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据机制。...PySpark Shuffle 是一项昂贵操作,因为它涉及以下内容 ·磁盘输入/输出 ·涉及数据序列化和反序列化 ·网络输入/输出 分区大小和性能 根据数据集大小,较多内核和内存可能有益或有害我们任务

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数组重复数字

"""描述在一个长度为n数组所有数字都在0到n-1范围内。 数组中某些数字是重复,但不知道有几个数字是重复。也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复数字。...例如,如果输入长度为7数组[2,3,1,0,2,5,3],那么对应输出是2或者3。...存在不合法输入的话输出-1数据范围:0\le n \le 10000 \0≤n≤10000进阶:时间复杂度O(n)\O(n) ,空间复杂度O(n)\O(n)示例1输入:[2,3,1,0,2,5,3]复制返回值...:2复制说明:2或3都是对数据范围:0\le n \le 10000 \0≤n≤10000进阶:时间复杂度O(n)\O(n) ,空间复杂度O(n)\O(n)"""# @param numbers int...整型一维数组# @return int整型#from typing import Listclass Solution: def duplicate(self , numbers: List[int

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查找数组中重复数字

题目来源于《剑指Offer》中面试题3:找出数组中重复数字。   // 题目:在一个长度为n数组所有数字都在0到n-1范围内。...数组中某些数字是重复,但不知道有几个数字重复了,   // 也不知道每个数字重复了几次。请找出数组中任意一个重复数字。...例如,如果输入长度为7数组{2, 3, 1, 0, 2, 5, 3},   // 那么对应输出是重复数字2或者3。        ...: (输出) 数组一个重复数字 // 返回值: // true - 输入有效,并且数组中存在重复数字 // false - 输入无效,或者数组中没有重复数字...\n"); } // 重复数字数组中最小数字 void test1() { int numbers[] = { 2, 1, 3, 1, 4 }; int duplications

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寻找数组重复数字

规则如下: 给定一个长度为n数组数组中每个元素取值范围为:0~n-1 数组中某些数字是重复,但是不知道哪些数字重复了,也不知道重复了几次 求数组中任意一个重复数字 实现思路 这个问题实现思路有三种...排序方法实现 用排序方法实现分为两步: 先用快速排序对数组进行排序 遍历排序好数组,如果其相邻两个元素相等就代表数组中有重复数字,将其返回即可。 接下来,我们通过一个例子来验证下上述思路。...== 3,继续下一轮遍历 i = 2时,i号位置元素为3,i+1位置元素是3,3 === 3,数组中有重复数字,存储i号位置元素,退出循环。...返回找到重复数字 时间复杂度分析:调用快速排序其时间复杂度为O(nlog(n)),数组排序完成后只需遍历数组找到相邻就退出,因此总时间复杂度为O(nlog(n)) 空间复杂度分析:空间复杂度分析...=0,数组3号位置元素为3,3 === 3,元素重复,返回m。 问题解决,重复数字为3。

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Pyspark学习笔记(四)弹性分布式数据集 RDD 综述(上)

③创建空RDD 5、RDD并行化 6、PySpark RDD 操作 7、RDD类型 8、操作 系列文章目录: ---- # 前言 本篇主要是对RDD做一个大致介绍,建立起一个基本概念...; 第一:使用repartition(numPartitions)从所有节点数据方法,也称为完全, repartition()方法是一项非常昂贵操作,因为它会从集群中所有节点打乱数据。...()方法读取内容就是以键值对形式存在 DoubleRDD: 由双精度浮点数组RDD。...8、操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据机制。...PySpark Shuffle 是一项昂贵操作,因为它涉及以下内容 ·磁盘输入/输出 ·涉及数据序列化和反序列化 ·网络输入/输出 分区大小和性能 根据数据集大小,较多内核和内存可能有益或有害我们任务

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JS 面试之数组几个 low 操作

前言 本文主要从应用来讲数组api一些骚操作,如一行代码扁平化n维数组数组去重、求数组最大值、数组求和、排序、对象和数组转化等。 上面这些应用场景你可以用一行代码实现吗?...reduce是ES5数组api,参数有函数和默认初始值。 函数有四个参数: pre:上一次返回值 cur:当前值 curIndex:当前值索引 arr:当前数组 2.开始篇 先排序再取值。...2.开始篇 [1,2,3].some(item=>{ return item===3 }) //true 如果包含返回false 8.类数组转化 1.终极篇 Array.prototype.slice.call...[...arguments] 类数组:表示有 length属性,但是不具备数组方法。...12.过滤数组 [1,2,3].filter(item=>{return item>2}) //[3] filter是ES5api,返回满足添加数组

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算法研习:机器学习中K-Fold交叉验证

什么是K-Fold交叉验证 交叉验证是用于估计机器学习模型技能统计方法。也是一种用于评估有限数据样本机器学习模型重采样方法。该方法简单且易于理解。K-Fold将将数据集拆分为k个部分。...将数据集拆分为k个组 对于每个组:将该组作为测试集 将剩余组作为训练集 在训练集上拟合模型并在测试集上进行评估 保留该模型评估分数 使用模型评估分数样本评价模型性能 ?...使用shuffle = True,我们random_state会对数据进行洗牌。否则,数据由np.random(默认情况下)进行。...首先,StratifiedShuffleSplit对我们数据进行洗牌,然后它还将数据拆分为n_splits部分。在此步骤之后,StratifiedShuffleSplit选择一个部分作为测试集。...因此,这里差异是StratifiedKFold只是洗牌和分裂一次,因此测试集不重叠,而StratifiedShuffleSplit 每次在分裂之前进行,并且它会分割n_splits 次以使测试集可以重叠

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