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SparkES 引擎设计

其优点有: 优秀的全文检索能力 高效的列式存储与查询能力 数据布式存储(Shard 片) 其列式存储可以有效的支持高效的聚合类查询,譬如groupBy等操作,布式存储则提升了处理的数据规模。 Reduce 支持自定义编程(采用原生API或者编写UDF等函数对SQL做增强) 所以在构建即席查询系统时,Spark 可以和ES取得良好的互补效果。 spark-es-4.png 整个系统大概成四个部别是: API层 Spark 计算引擎层 ES 存储层 ES 索引构建层 API 层 API 层主要是做查询协议的支持,比如可以支持SQL,JSON等形态的查询语句。并且可是做一些启发式查询优化。 对于一个普通的SQL语句,我们可以把 where 条件的语句,部group 等相关的语句下沉到ES引擎进行执行,之后可能汇总了较的数据,然后放到Spark中进行合并和加工,最后转发给用户。

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详谈项目集成OLAP报表JPivot并实现平台自主化

1.5、访问JPivot页面: 访问JPivot模型地址查看是否正常 ? 二、UI优化及细节设置 2.1、找到显示处理的页面: ? 2.2、打开页面文件寻找样式文件路径: ?

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    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

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    spark sql优化——细节是魔鬼

    这次是享一个优化的案例 【本文大纲】 业务背景 spark sql处理count distinct的原理 spark sql 处理 grouping sets的原理 优化过程及效果 总结 1 然而,又要对 7个度做成22个组合,别求 count(distinct request_id) , count(distinct deviceid), count(distinct case when a.child) ..... } 3、spark sql 处理 grouping sets grouping sets 、rollup 、cube 是用来处理的函数 2、缩减expand 的数据量 从业务上: 最细粒度是request_id,其次是bid_response_id ,request_id是主键,在写逻辑时就没必要加distinct 关键字 另外对于 优化后只用5钟,棒棒哒~~ 5、总结 总体来说,expand 方式适合度小的,这是因为 expand 方式读取数据的次数只有一次,但数据会膨胀n倍。

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    Saiku_学习_03_Saiku+Kylin构建OLAP平台

    一、技术选型 参见:Saiku+Kylin平台探索 1.saiku Saiku 作为平台,提供可视化的操作,能方便的对数据进行查询、,并提供图形化显示 2.kylin Kylin 作为引擎 3.Saiku + Kylin 实现 Saiku 根据用户在页面的操作,生成 MDX,然后,Mondrian根据MDX生成查询语句SQL, 而 Kylin 可以根据SQL 查询 cube,快速得到结果 二、Kylin安装部署 七、参考资料 1.mustangore/kylin-mondrian-interaction 2.Saiku+Kylin平台探索

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    数据蒋堂 | 预汇总的方案探讨

    作者:蒋步星 来源:数据蒋堂 本文共1300字,建议阅读6钟。 本文与你探讨初始状态时该预先汇总哪些组合。 我们在《预汇总的存储容量》中计算过,如果想做到O(1)的复杂度,至少要考虑界面用到的各种度组合,这在度总量稍一点时就不可行了。 性能优化的目标是前端反应速度,如果中间CUBE仍然很大,那么再聚合也会比较慢,这时候,这些再聚合的结果也可以作为一些新的中间CUBE保存起来。 经过这些处理后,我们虽然无法完全做到O(1)复杂度,但常常也能把计算性能从全量硬遍历提高几十倍甚至上百倍,这对于大场景已经足够了。 ---- 我们还在《预汇总的功能盲区》中说过几种情况无法通过预汇总来提高性能。

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    spark sql优化——提高读取文件的并行度

    这次优化的另一种情况 【本文大纲】 1、描述问题背景 2、讲一下解决思路 3、解决办法(spark sql处理parquet row group原理及区原理,参数测试,解决方案) 4、效果 ( netease_user, campaign_id, spec_id, app_bundle, render_name, platform)); 整体逻辑与上一篇:【spark sql优化 从上面可以看到,数据过滤后是582w,经过两次expand 后,变成了4.6个亿,4.6个亿的量本来不算大,但因为只有2个task在处理,就显的异常的慢 2、解决思路 解决的办法一般是:把逻辑拆开 ,别计算指标,然后再 join 起来,这个也是上一篇【spark sql优化——细节是魔鬼】用到的一个办法。 parquet.block.size 是可以依据实际使用情况来调优的,对于做表,可以设置稍小一点。

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    HBase底层原理()

    不用担心,相信看了我下面的细化,肯定能让你恍然大悟~ HBase主要为以下几个部组成: Client: 也就是我们所谓的"客户端",Client作为访问数据的入口,包含访问 hbase的API接口,护着一些cache(高速缓存存储器)来加快hbase的访问。 Region server 1.Region server 护Master配给它的region,处理对这些region的IO请求 2.Region server负责切在运行过程中变得过大的 Table 在行的方向上割为个Hregion。 ? 当table中的行不断增,就会有越来越的Hregion。 ? Hregion是Hbase中布式存储和负载均衡的最小单元。

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    滴滴 x StarRocks:极速创造更大的业务价值

    滴滴集团作为生活服务领域的头部企业,正在全面测试和上线StarRocks,其中橙心优选经过一年的数据体系建设,我们逐渐将一部需要实时交互查询、即席查询的数据需求由ClickHouse迁移到了 因此,我们需要一款能覆盖更全的流量数据,支持灵活筛选度、灵活选择漏斗,提供视角的漏斗工具,并定位流失人群、转化人群,从而缩小问题范围,精准找到运营策略、产品设计优化点,实现精细化运营。 技术选型 电商场景的流量日志、行为日志一般会比传统场景下的数据量大很,因此在这样的背景下做漏斗给我们带来了两大技术挑战: 日增数据量大:日增千万级数据,支持灵活选择度,如何快速地对亿级数据量进行 StarRocks在SQL监控、运方面相比ClickHouse的优势明显,而且我们可以为了满足不同的查询场景,基于漏斗明细表创建各种各样的物化视图,提高数据的速度。 " = "false", "storage_format" = "DEFAULT" ); 在这里我们使用了StarRocks的明细模型来建表,满足用户查询漏斗明细数据的使用场景,在明细表上根据不同的漏斗查询需求创建相应的物化视图

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    MDS尺度

    MDS是一种常用的降算法,其基本思想是保证高空间映射到低空间之后,样本间的相对距离基本不变。 根据所用的相对距离的具体指标,可以划成以下两大类 1. metric multidimensional scaling 2. non-metric multidimensional scaling, 以欧式距离为例,MDS要实现将原始的D空间投影到低空间Z, 并保持降前后,样本点之间的距离不变,对应的公式如下 ? 对B矩阵进行特征解 ? 则降之后的Z矩阵可以表示如下 ? MDS算法的流程总结如下如下 1. 计算原始空间中样本点的距离矩阵 2. 计算内积矩阵B 3. 对矩阵B进行特征值解,获得特征值矩阵和特征向量矩阵 4.

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    元统计标度 MDS

    简介 元统计标度 MDS 案例 各地区工资水平的标度 library(openxlsx) Case12 = read.xlsx(".. library(MASS) D = dist(Case12) mds = isoMDS(D, k = 2);mds image-20201212193949415 # 注意:这三句需同时执行,不能开 text(mds$points, row.names(Case12), cex = 0.8) image-20201212194045611 可以发现 离群点:北京、上海、浙江 Q&A 补充 参考 《元统计及 R语言建模》(第五版)王斌会 本文作者: yiyun 本文链接: https://moeci.com/posts/类-数据/类-杂记/Multidimensional-Scaling/ 版权声明

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    Express、Koa 之间的区别

    本文重点从 Handler 处理方式、中间件执行机制、响应机制度来看待 Express、Koa 的区别。 下面试图复现其执行过程,可以看到 f1、f2 为同步代码,而 f3 为异步,说了这么,答案终于出来了。 } console.log('f2 end <-'); } console.log('f1 end <-'); } Express 中间件源码解 看过 Express 的源码,再去看 总结 本文从 Handler 处理方式、中间件执行机制的实现、响应机制三个度来对 Express、Koa 做了比较,通常都会说 Koa 是洋葱模型,这重点在于中间件的设计。 但是按照上面的,会发现 Express 也是类似的,不同的是Express 中间件机制使用了 Callback 实现,这样如果出现异步则可能会使你在执行顺序上感到困惑,因此如果我们想做接口耗时统计、

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    非度量尺度(NMDS)

    第一次接触NMDS,看到的时候一脸懵逼,后来经过查阅资料学习,非度量尺度是一种将空间的研究对象(样本或变量)简化到低空间进行定位、和归类,同时又保留对象间原始关系的数据方法。 其基本特征是将对象间的相似性或相异性数据看成点间距离的单调函数,在保持原始数据次序关系的基础上,用新的相同次序的数据列替换原始数据进行度量型尺度。 换句话说,当资料不适合直接进行变量型尺度时,对其进行变量变换,再采用变量型尺度,对原始资料而言,就称之为非度量型尺度。 其特点是根据样品中包含的物种信息,以点的形式反映在空间上,而对不同样品间的差异程度,则是通过点与点间的距离体现的,最终获得样品的空间定位点图,理解起来有点难度,我还是比较喜欢实践操作。 过程如下: > library(vegan) 载入需要的程辑包:permute 载入需要的程辑包:lattice This is vegan 2.4-5 Warning message: 程辑包‘vegan

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    【腾讯微视】百亿数据、上百度、秒级查询的场景的实践方案

    本文介绍了一种参考kylin的预聚合模式实现的存储方案,支持对上百亿数据以及数百个度的,并且能在秒级返回查询结果。该方案可以运用于指标拆解,异动归因业务场景。 即席:当业务指标大幅变动时,需要快速找出变动原因,例如当DAU下跌时,师需要从度钻取,找出具体的下跌原因。 除此之外,希望在微信小程序查看报表,从数据中发掘出更的价值。 实现思路 4.1 树拆解 ? 首先我们来看一下一棵树是如果查询数据的。上面是一棵树,m1代表指标,例如DAU、总时长等,D1代表度,例如城市、首启方式等。 通过对需求进一步,发现虽然度非常,但是师在使用中根本不会用到这么度组合,对于一个包含10个度的报表,用到的度组合为10,并且业务的逻辑基本上有迹可循,最终的度组合最只有几千。 聚合层:解树,拆个cube,按照cube到聚合层查询数据,根据聚合指标的计算逻辑计算出指标绝对值,构造出一颗树。

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    :推荐效果明显的产品属性

    基于过去的事实和数据,用来发现趋势和模式; ② 机器学习模型提供了对于结果的洞察力,机器学习帮助揭示未来的一个结果的概率而不仅仅是过去发生的事情 ; ③ 历史的数据和统计建模被用于概率进行预测; 传统数据旨在回答关于过去的事实 样性与稀疏性:条目增长相对稳定、条目的类别样    样的类别可以从不同的角度满足用户,商品量越大,类目越,推荐的价值就越大。 ▌用户度 推荐系统为用户服务,产品所面向的不同类型用户很大程度会影响推荐系统的效果。 ▌架构度 架构设计对问题排查监控的影响。老司机们都知道,只能跑不能修的车是肯定不能上路的。 涉及 2c 的产品必然是复杂并且非常态的,复杂系统的建模需要拆解,从度去解构,解构过程就需要我从学科专业度去用户的种种行为,并落地迭代。

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    数据智能之系统的选型方法

    然而最近在实际工作中,发现大家对于如何处理数据进行以解决实际业务问题方面存在一些实实在在的困扰,特别是对于选择什么样的底层系统无所适从,毕竟有资源给大家进行试验的公司并不是太。 故此我和团队一起研究,同时也借鉴了外部的一些资料,针对这个议题撰写了本系列的第二篇文章,主要围绕“系统的选型方法”的主题,供大家参考,希望能缩短大家的决策时间。 灵活性主要指操作数据时的方式是否灵活,比如对于一般的师而言,使用SQL来操作是首选,没有太的约束,如果使用特定领域的语言 (DSL) 相对就比较受限;另外一个意思是操作是否受预先条件的限制,譬如是否支持在度下进行灵活的即席 譬如采用GP可能就能满足大部公司的需要,采用Kylin可以满足超大数据量的需求等。 ##结语 最近看到一句话:“架构设计的关键思是判断和取舍,程序设计的关键思是逻辑和实现”,深以为然! 未来,我们个推技术团队也将不断探索系统的选型方法,与大家共同探讨,一如既往地为各位开发者提供更优质的服务。

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    MDR因子降实战

    MDR因子降法是逻辑回归的一种补充,可以有效进行基因和基因,基因和环境因素之间的相互作用,核心算法如下 ? 第一步,将数据集拆成训练集和测试集,用于交叉验证,其中训练集占90%, 测试集为10% 第二步,提取N个因子,可以是SNP位点,也可以是环境因子,用于后续 第三步,对因子之间的组合进行汇总统计,上图中以 第六步,对于上一步提取到的最佳的相互作用因子,用测试数据集进行验证 为了降低结果的假阳性,会进行次交叉验证,然后根据置检验计算对应的p值。 准备好输入文件之后,就可以进行了。操作很简单,首先导入文件 ? 然后点击Run Analysis按钮,即可开始完成的界面如下 ? 其中Graphical Model展示了因子组合的频数布,Entropy展示了因子之间的相互作用网络,有种布局可以选择,主要有树状结构和网络结构两种,示意如下 ?

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    方法之度拆解方法

    这就是度拆解方法。 那么度拆解方法一般由那几个角度去拆解呢? 一般我们会从指标的构成和业务流程两个角度去拆解。 还是举个栗子来说吧 比如说有个APP 的日用户留存率下降了5%,该怎么呢? 我们就从指标的构成和业务流程两个角度去拆解。 首先我们从高用户进行细,包括新老,渠道,活动,画像等度,然后再每个度下不同用户的次日留存率,通过这种方式来定位到导致留存率下降的用户群体是谁。 关于指标问题,可以参考一下这张思导图,也可参考之前我发的大白话系列文章。 ? 通过指标到目标客户群体后,我们可以具体情况具体,通过参考内部-外部因素来进行。 采用PEST(宏观经济环境),政治(政策影响)、经济(短期内主要是竞争环境,如对竞争对手的活动)、社会(舆论压力、用户生活方式变化、消费心理变化、价值观变化等偏好变化)、技术(创新解决方案的出现

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    SAS市场研究应用介绍:偏好

    偏好(MDPREF)是用来这些数据。 MDPREF是符合消费者与产品对应的行与列的数据矩阵的主成。在一个情节,揭示了消费者对产品的偏好模式的结果。 以下是一些回答问题,可以用一个偏好偏好常用于消费者对产品与服务的偏好倾向,在市场研究中能具体解决如下问题: 圈定目标消费群体 市场上哪些品牌的竞争激烈 探索市场的空白区域 消费群体的类 品牌评价 二偏好基本思想与过程 偏好通过收集消费者对一组产品/服务的偏好数据(以0-10/1-10的量表). ,然后用降(主成)的思想,将元数据变成通过二图形显示的直观结果。 偏好采用的统计思想就是主成法,因而必须对主成法有一个初步的了解。

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