为了解决我们和其他系统中的类似挑战，Uber Engineering 和 Databricks 共同向Apache Spark 2.1开发了局部敏感哈希（LSH）。...LSH是大规模机器学习中常用的随机算法和哈希技术，包括聚类和近似最近邻搜索。 在这篇文章中，我们将讲解Uber如何使用这个强大的工具进行大规模的欺诈行程检测。 为什么使用LSH？...大规模的图片搜索： Google 使用 LSH 和 PageRank 来构建他们的图片搜索技术VisualRank。 音频/视频指纹识别：在多媒体技术中，LSH 被广泛用于 A/V 数据的指纹识别。...实际上，Uber 在YARN和Mesos上都使用了几乎所有的Spark组件，如MLlib，Spark SQL，Spark Streaming和直接RDD处理; 由于我们的基础架构和工具围绕Spark构建...与检测欺诈的简单暴力算法相比，我们当前的数据集下Spark工作的完成速度提高了整个数量级（从使用N^2方法的约55小时到使用LSH约4小时）。
配置简单不需要编写太多的xml; 基于spring构建，容易上手； 独立运行不依赖于容器； 内置服务器tomcat不需要打war包； 提供maven极简配置； 对于各种框架有很好的集成； 为SpringCloud...微服务奠定基础，使微服务构建变得简单； 下面让我们使用idea一起搭建完整版的SpringBoot项目: 一.创建SpringBoot项目 1.打开idea:File->New->Project: 2....Next 4.这里可以选择也可以不选择；我在这里是先选择了，Web下勾选SpringWeb;Template Englines勾选Thymeleaf；SQL勾选MySQL Driver，JDBC API 和...自带meven仓库,也可配置自己的meven仓库)，配置自己的需要下载maven仓库jar; 找到idea右侧maven,点击设置工具 maven官网：http://maven.apache.org/download.cgi...curd 在mall数据库新建user表 15.在com.sun.mall包下创建model层,mapper层，service层以及实现service的impl层，controller层 在各个包层下面创建响应的类以及接口
本文将详细介绍Redis哨兵的工作原理、配置和使用方法，以及相应的最佳实践。Redis哨兵概述Redis哨兵是一个独立的进程，用于监控和管理Redis集群的高可用性。...其中"master-name"是要监视的Redis主节点的名称，"ip"和"port"是该节点的IP地址和端口号。"...如果没有足够的从节点，可能会使用未同步的数据进行故障转移，那么在新主节点上可能会丢失数据。...Redis哨兵的最佳实践以下列出几个最佳实践，以便在使用Redis哨兵时获得良好的性能和可靠性：部署足够多的哨兵进程。...结论Redis哨兵是一种非常实用的工具，可用于监控和管理Redis集群的高可用性。在使用Redis哨兵时，应该根据情况进行适当配置，并遵循一些最佳实践，以提高性能和可靠性。
为了检测几近重复的相似图片，我们使用了一套基于 Spark 和 TensorFlow 的数据流处理系统——NearDup。...为此，我们通过将图嵌入向量进一步缩减为 LSH 对象的方法，显著缩小了问题规模，降低了处理难度。 LSH 是一种先进的数据降维技术，降维前后数据点之间的距离关系保持不变。...这个数据流处理过程是用 Spark 实现的，并需要借助一系列的优化措施来进一步保证这些海量数据能够转化到尽量简单有效地的LSH 对象空间中进行处理。...（ Off heaping ） 减少了垃圾回收（GC）过载 使用迁移学习的候选选择 批量化LSH是产生高查全率（召回率）同时又能最小化计算成本的一个很效果的方法。...Spark 和Tensorflow 的推断结合使用了分布式计算和每个内核矢量化的最佳特性，实现了高吞吐量和低延迟的预测。
以下是使用Selenium进行动态网页爬取的基本步骤： 步骤1：安装Selenium库和浏览器驱动程序 首先，我们需要安装Selenium库以及与所使用的浏览器对应的驱动程序。...WebDriver对象的各种方法来获取动态生成的内容。...例如，可以使用find_element_by_xxx()方法找到特定的元素，并使用其text属性获取文本内容。...使用switch_to对象可以实现这些操作。 例如，使用switch_to.window()方法切换到新打开的窗口。...这种方式通常比使用Selenium更加高效和稳定。 要使用API获取动态数据，首先需要查找目标网站是否提供了相应的API接口，并了解其请求方式和参数。
常规的知识库检索通常使用的是关键字与词条匹配，随着AGI的爆发，越来越多的知识库检索开始使用向量检索技术，特别是在RAG领域，增强型的生成式问答检索正在大面积应用和推广。...特别是在一些知识问答场景，如人工客服，知识库检索等方面，一个问题有很多种描述方法，所以在通过向量查询的方式中，根据相似度计算后会最大可能得检索到所有相关的答案，然后按照最佳匹配的权重返回最理想的结果，如大模型中的...，不同的检索数据和检索场景应用的检索算法也不一样，以下是几种基础的检索算法和应用场景简单介绍： 局部敏感哈希(LSH) LSH(Locality Sensitive Hashing)，中文叫做“局部敏感哈希...示例: 在一个包含数百万条新闻文本的语义检索系统中,可以使用LSH将新闻文本映射为向量并构建索引。查询时将用户查询语句也映射为向量,通过LSH快速检索出与之最相似的新闻文本。...示例: 在一个包含数十亿张图像的图像检索系统中,可以使用HNSW将图像特征向量构建索引。查询时将上传的图像特征向量输入,通过HNSW高效地检索出最相似的图像。
它的主要思想是将相似的数据点映射到同一个"哈希"桶中，从而可以在特定的桶中进行搜索，而不必对整个数据集进行线性搜索。虽然这种方法不保证找到确切的最近邻，但它在高维数据中提供了一种高效的近似搜索方法。...哈希表（Hash Table）：哈希桶构成了一个哈希表，通过在哈希表中进行搜索，可以快速定位具有相似性的数据点。 LSH的性能取决于局部敏感性函数的设计和哈希桶的构建。...这涉及到在保持相似性的同时，将数据点映射到不同的桶，以及在哈希表中组织和检索数据。...选择LSH算法和将LSH桶转换为嵌入的方式非常重要。...使用从低分辨率到高分辨率的独立级联LSH嵌入（inp_dim = 32，emb_dim = 512，n_proj = 32，num_bins =（1，2，4，8，12，16，20））并将其输出相加。
文档结构 文档表示 距离度量 KD树 原理 构建 查询 复杂度 KD树的KNN KD树的逼近KNN 不适用高维数据 LSH LSH潜在的问题 LSH算法 复杂度 概率逼近 多表 文档结构 文档表示 词袋模型...LSH通过建立hash表，将数据分散到不同的部分，检索的时候只需要检索hash到的那部分的点即可。该方法提供了大概率上发现NN的方法。...复杂度 LSH构建hash表的复杂度为：hash表的个数*超平面的个数*数据的维度*训练数据 LSH构建hash表后检索的复杂度为：hash表的个数*表中检索bin的个数*每个bin的数据 概率逼近 ?...多表 如果检测三个bin，有两种方法： 建立一个表，找到检索点对应的bin后，在其周围找到两个bin。 建立三个表， 每个表各找一个bin。...一般来说，当hash表中的直线（位数）越多时，第二种方法概率保证上效果更好，缺点是需要计算多个表，计算复杂度比较高。 ?
MySQL分表分库是一种数据库架构设计的技术，在特定的场景下可以优化数据库性能和可扩展性。 在MySQL中，可以使用分表和分库来优化数据库的性能，具体步骤如下： 1....分表： 将一张大表拆分为多张小表，每个小表只包含部分数据，这样可以减少单个表的数据量和查询的复杂度。分表的方法有水平分表和垂直分表两种。...按照字段进行分割，将表中部分字段拆分到不同的表中，通常是将大字段或者不经常使用的字段独立出来。...分库： 将数据按照一定的规则划分到多个数据库中，每个数据库处理自己的数据，这样可以提高并发处理能力和负载均衡。分库的方法有垂直分库和水平分库两种。...以下是MySQL分表分库的最佳适用场景以及它们的优缺点： 最佳适用场景： 高并发读写：当应用程序存在高并发读写需求时，可以通过分表分库将数据分散存储在多个数据库中，实现并行处理和负载均衡，提高并发处理能力
使用 web-sys 我们首先回忆一下前文中使用 web-sys 库获取 GraphQL 数据并解析的方法和过程。 构建请求 本文中，笔者使用的示例为构建一个 GraphQL 请求。...如果你未使用或者不熟悉 GraphQL，直接忽略调 GraphQL 查询体构建部分即可，其它部分的请求构建，完全一致。...我们已经在《使用 handlebars、rhai、graphql 开发 Rust web 前端》，以及《Rust 和 Wasm 的融合，使用 yew 构建 web 前端》中多次提及，如果有所遗忘请参阅文章...构建请求 本文中，笔者使用的示例为构建一个 GraphQL 请求。...构建 GraphQL 请求查询体 QueryBody，或者不使用其的注意点，请参阅上文《使用 web-sys -> 构建请求》部分。
数据仓库、数据湖和数据流的概念和架构数据库可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。...构建云原生数据仓库和数据湖的最佳实践 以下探索一下通过数据仓库、数据湖、数据流和湖屋构建原生云数据分析基础设施的经验和教训： 教训1：在正确的地方处理和存储数据 首先要问问自己：数据的用例是什么?...然而，有时两个平台都可以使用。了解底层基础设施，以最佳方式利用它。Apache Kafka可以替换一个数据库!尽管如此，它应该只在少数有意义的场景中进行(例如，简化架构或增加业务价值)。...(2)数据流是为实时连续处理数据而构建的 这就是事件流发挥作用的地方。像Apache Kafka这样的平台支持实时处理事务和分析工作负载的动态数据。 在现代事件驱动架构中不需要反向ETL!...数据产品的输入和输出数据端口应独立于所选解决方案： Kafka可以成为云原生数据网格的一个战略组件。但是，即使不使用数据流，只使用静止数据构建数据网格，也没有什么灵丹妙药。
设计与实现 对于每个新创建的图像，我们运行以下步骤来检测相似图像： 从视觉嵌入中提取 LSH 项 查询自定义搜索引擎（使用 LSH 术语索引引导）以识别一组潜在候选人。...整个系统构建为 Apache Flink 工作流。 在高层次上，一旦嵌入准备好，就会触发相似性计算。 Pinterest 的媒体团队已通过 Kafka 提供通知。...架构图 本节给出的图表显示了管道架构的本质。 image.png 流与流的连接 相似度计算使用不同的嵌入（部分用于历史目的）进行 LSH 和机器学习评估。...Manas：自定义搜索引擎 我们使用 Manas（Pinterest 的可配置搜索引擎）通过 LSH 词匹配来寻找潜在的候选图片。 上一篇博文中解释了如何使用 LSH 术语识别相似图像的详细信息。...处理失败 我们构建了以下工具来处理故障和错误： 在管道中的任何主要组件发生故障时回滚到良好状态的工具 通过强制将图像更改为簇头映射来修复误报的工具 未来工作 最初以图像为中心的管道发现了从静态图像到动态
企业应该尽量捕获整个数据流架构的每个方面的细节，同时最大限度地减少系统之间的紧耦合和磨合成本。一个好的监控方法应满足以下特性： 将测量值异步传递给外部管理系统。...早期的大数据采集开发框架（如Apache Sqoop和Apache Flume）也是如此。...9、分离数据流转系统与基础架构 与为传统数据架构构建的单体式解决方案不同，大数据基础设施需要在同类最佳（通常是开源）组件之间进行协调，以实现特定功能，例如提取、消息队列、存储、搜索、分析和机器学习。...你不能再使用“即用即走”的方法来构建数据摄取管道。 在这样的系统中，你必须规范化整体运作管理（包括对人员、流程以及系统的管理），以确保该系统能可靠地运行并持续满足SLA。...当我们把需要的数据从源库里面无侵入、准实时地抽取了出来之后，可能还需要：对来自多个库的数据进行合并；对表结构进行重构，组成新的模型；构建业务宽表等。
它可以从各种来源（例如Kafka，AWS S3等）读取输入数据流，将其与现有数据集合并，并输出到Hudi表中。Hudi Table：Hudi表是指使用Hudi进行管理的数据集。...Incremental Processing：该功能用于仅处理更改数据流的增量部分，而无需重新处理整个数据集。这种方法可显著提高处理速度，并大大降低资源消耗。...使用场景Apache Hudi可以应用于各种大数据场景，以下是几个常见的使用案例：实时数据湖：Apache Hudi可以帮助构建实时数据湖，通过支持增量式处理和基于时间的存储来处理不断涌入的数据。...最佳实践以下是使用Apache Hudi时的最佳实践建议：了解数据模型和访问模式：在使用Hudi之前，了解您的数据模型和应用程序的访问模式非常重要。这将帮助您为您的用例选择正确的表设计和配置选项。...以下是优化性能的一些技巧和建议：使用COPY_ON_WRITE表类型以获得最佳性能。这种表类型在每次写操作时将数据写入新文件中，为读取密集型工作负载提供更好的性能。
在创建和收集数据时对数据执行分析（也称为实时数据流）并生成即时洞察以加快决策制定的能力为组织提供了竞争优势。 组织越来越多地从实时数据流构建低延迟、数据驱动的应用程序、自动化和智能。...构建实时数据分析管道是一个复杂的问题，我们看到客户在使用 Apache Storm、Spark Streaming 和 Kafka Streams 等处理框架时遇到了困难。...Apache Kafka 作为流处理的流存储基础至关重要，而 Apache Flink 是处理流的最佳计算引擎。...SSB 使用户能够使用开箱即用的连接器或他们自己的连接器到任何数据源来配置数据提供者。创建数据提供者后，用户可以使用 DDL 轻松创建虚拟表。...图 6：流式和批处理的融合：使用 SQL Stream Builder (SSB)，用户可以轻松地为流式和批处理数据源创建虚拟表，然后使用 SQL 声明过滤、聚合、路由和变异数据流的表达式。
前言 基于时间的操作（比如 Table API 和 SQL 中窗口操作），需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。...所以，Table 可以提供一个逻辑上的时间字段，用于在表处理程序中，指示时间和访问相应的时间戳。 时间属性，可以是每个表 schema 的一部分。...定义处理时间属性有三种方法：在 DataStream 转化时直接指定；在定义 Table Schema时指定；在创建表的 DDL 中指定。...使用Kafka的时候可以使用这种方式它底层实现了这个方法 ?...注意，必须在转换的数据流中分配时间戳和 watermark。 在将数据流转换为表时，有两种定义时间属性的方法。
and Design中阐述的部分理念和原型衍生而来。...注：图片来源百度 3、模块简介 1） Spring Core：主要组件是BeanFactory，是BeanFactory工厂模式的一个实现，使用IOC将应用配置和依赖说明与实际的应用代码分离出来。...6） Spring web提供适合Web应用的上下文，也提供Spring和其他框架的集成，如struts。 7） Spring web mvc：利用IOC使控制逻辑和业务对象的完全分离。...4、控制反转和依赖注入 Demo1不引用Spring实现接口的实例 1）创建一个接口 IOutputGenerator.java package com.lsh.output; publicinterface.../release/org/springframework/spring/ 2）前提：JDK 1.8 + Apache tomcat 7.0 ?
使用一系列机器学习和深度学习算法与技术用于构建模型并生成适用于个人偏好的建议; 微服务架构是底层的基础设施，使整个系统快速高效地提供服务。 大数据框架 没有数据，就没有情报。...日志数据通过flume和scribe收集和汇总。它们通过管道进入Kafka 队列。然后，Apache Storm使用Apache Hadoop生态系统中的其他组件实时处理数据流。...它应用了常见的推荐方法，例如基于内容的过滤 (CBF)、协同过滤 (CF) 和更高级的矩阵分解 (MF)。...由于高并发性的要求，服务是使用 Go 语言和 gRPC 构建的。在TikTok中，Go因其良好的内置网络和并发支持而成为服务开发中的主导语言。...gRPC 是一个远程过程控制框架，用于有效地构建和连接服务。 Tiktok的成功在于，它将加倍努力提供最佳的用户体验。他们构建内部工具，以最大限度地提高低级别(系统级别)的性能。
； 通过setNames()方法以字符串方式指定索引，这要求向量列有一AttributeGroup将每个Attribute与名字匹配上； 通过整数和字符串指定都是可以的，此外还可以同时指定整合和字符串，...讲的挺好的，可以参考下； LSH是哈希技术中很重要的一类，通常用于海量数据的聚类、近似最近邻搜索、异常检测等； 通常的做法是使用LSH family函数将数据点哈希到桶中，相似的点大概率落入一样的桶，不相似的点落入不同的桶中...-sensitive； 在Spark中，不同的LSH family通过分离的类实现（比如MinHash），每个类都提供用于特征转换、近似相似连接、近似最近邻的API； LSH操作 我们选择了LSH能被使用的主要的操作类型...，每个Fitted的LSH模型都有方法负责每个操作； 特征转换 特征转换是一个基本功能，将一个hash列作为新列添加到数据集中，这对于降维很有用，用户可以通过inputCol和outputCol指定输入输出列...； LSH也支持多个LSH哈希表，用户可以通过numHuashTables指定哈希表个数（这属于增强LSH），这也可以用于近似相似连接和近似最近邻的OR-amplification，提高哈希表的个数可以提高准确率
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