批处理经常要解决的问题是将两个数据源做关联Join操作。比如，很多手机APP都有一个用户数据源User，同时APP会记录用户的行为，我们称之为Behavior，两个表按照userId来进行Join。...在流处理场景下，Flink也支持了Join，只不过Flink是在一个时间窗口上来进行两个表的Join。 ?...两个输入数据流先分别按Key进行分组，然后将元素划分到窗口中。...接下来我们重点分析一下两个数据流是如何INNER JOIN的： ?...下面的代码展示了如何对两个数据流进行Interval Join： class MyProcessFunction extends ProcessJoinFunction[(String, Long, Int
系列文章 •Terraform 系列文章[1]•Grafana 系列文章[2] 概述 前文 Grafana 系列 - Grafana Terraform Provider 基础[3] 介绍了使用 Grafana...这几天碰到这么一个现实需求： 使用 Terraform 批量创建日志数据源时, 有的数据源类型是 ElasticSearch, 有些是 Opensearch....那么, 如何根据某个字段(如:es_type)判断是否创建?...另外, 建议您先阅读前一篇文章: Terraform 系列 - 使用 for-each 对本地 json 进行迭代[4] 方便快速了解上下文背景....具体如下： •批量创建资源时，通过 for_each, 进行批量创建。
但是，我们还将在第一部分中解释的查询语言技术的基础上进行构建，从而建议完全使用它。 第1步 - 按值过滤和使用阈值 在本节中，我们将学习如何根据其值过滤返回的时间序列。...您还可以根据另一组系列过滤一组时间序列。同样，元素由其标签集匹配，并且过滤器运算符应用于匹配元素之间。只有左侧的元素与右侧的元素匹配且通过滤波器的元素才成为输出的一部分。...=，和==比较操作符用于过滤用途。 我们现在知道如何基于单个数值或基于具有匹配标签的另一组时间序列值来过滤一组时间序列。...它们各自取一个K值（要选择多少个系列）和一个任意表达式，它返回一组应该过滤的时间序列。...我们学习了如何根据系列的值过滤系列，从直方图计算分位数，处理基于时间戳的指标等。
监听分配给自己的Pod，调用CRI接口进行Pod创建（该部分内容后续出系列，进行介绍） kubelet创建Pod后，更新Pod状态等信息，并向kube-apiserver上报 kube-apiserver...调度周期 kube-scheduler的工作任务是根据各种调度算法将Pod绑定（bind）到最合适的工作节点，整个调度流程分为两个阶段：过滤和评分。流程示意图如下所示。 ?...kube-scheduler根据过滤策略过滤掉不满足的节点。例如，如果某节点的资源不足或者不满足预选策略的条件如“节点的标签必须与Pod的Selector一致”时则无法通过过滤。...评分：输入是通过过滤阶段的节点，评分时会根据评分算法为通过过滤的节点进行打分，选择得分最高的节点。例如，资源越充足、负载越小的节点可能具有越高的排名。...通俗点说，调度的过程就是在回答两个问题：1. 候选节点有哪些？2. 其中最适合的是哪一个？
这里我们以一个过滤器的实现逻辑为例进行讲解，在平常工作中，我们经常需要根据一系列的条件对某个东西进行过滤。...task是否需要被过滤的逻辑，结构上的逻辑其实比较简单，主要就是需要将其声明为Spring所管理的一个bean。...从图中可以看出，我们将整个流程通过Pipeline对象进行了抽象，这里主要分为了三个步骤：查询task，过滤task和执行task。在每个步骤中，我们都使用了一系列的链式调用。...这里的组装方式比较简单，其主要需要解决两个问题： 对于后续写业务代码的人而言，其只需要实现一个Handler接口即可，而无需处理与链相关的所有逻辑，因而我们需要获取到所有实现了Handler接口的bean...当然，有了前面的框架，这些点实现起来也比较简单，这里权当起到一个抛砖引玉的作用，读者朋友可根据自己的需要进行实现。
这里我们以一个过滤器的实现逻辑为例进行讲解，在平常工作中，我们经常需要根据一系列的条件对某个东西进行过滤，比如任务服务的设计，在执行某个任务时，其需要经过诸如时效性检验，风控拦截，任务完成次数等过滤条件的检验之后才能判断当前任务是否能够执行...task是否需要被过滤的逻辑，结构上的逻辑其实比较简单，主要就是需要将其声明为Spring所管理的一个bean。...从图中可以看出，我们将整个流程通过Pipeline对象进行了抽象，这里主要分为了三个步骤：查询task，过滤task和执行task。在每个步骤中，我们都使用了一系列的链式调用。...，那么我们接下来的问题主要在于如何进行整个链的组装。...这里的组装方式比较简单，其主要需要解决两个问题： 对于后续写业务代码的人而言，其只需要实现一个Handler接口即可，而无需处理与链相关的所有逻辑，因而我们需要获取到所有实现了Handler接口的bean
sql系列（七）：查询前20%时间的订单信息 hive sql系列（八）：根据聚合在一起的编码转换成聚合在一起的码值 hive sql系列（九）：有一张表，其中一个字段是由时间、接口、ip和其他字段组成的求...（重点：开窗、子查询、需要条件过滤的在子查询中先过滤） 3、hive sql系列（三）是一个级联求和的典型例子，意思是当月和累计在一起的意思，以此类推，相似的场景都可以用hive sql系列（三）的方式做...，这就形成了一个类似鸡兔同笼方式的二元方程式的固定解法 4、写sql的步骤：分析需求（明确需要做什么） -> 拆解需求（大概如何实现） -> 列出实现步骤（具体实现方式） -> 合并步骤（可以在一步实现的合并...6、hql通常有两个场景：一是对业务数据处理，二是对日志数据处理。...区别在于：业务数据处理的数据通常是关系型数据，数据比较规整和规矩，不必做过多转化；日志数据处理的数据通常是埋点数据，数据很长，有格式，需要先做转化得到符合处理要求时才能进一步统计分析，案例如hive sql
的实现逻辑 比如我们希望对一个文章进行点赞统计，那么我们根据文章 articleId 来生成 redisKey=like_1121，将 userId 作为 index 首先是通过getbit like_...布隆过滤器 bloomfilter 布隆过滤器可谓是大名鼎鼎了，我们这里简单的介绍一下这东西是啥玩意 底层存储为一个 bitmap 当来一个数据时，经过 n 个 hash 函数，得到 n 个数值 将 hash...，则表示这个数据一定不存在 请注意：不存在时，是一定不存在；存在时，则不一定 从上面的描述也知道，bloomfilter 的底层数据结构就是 bitmap，当然它的关键点在 hash 算法；根据它未命中时一定不存在的特性...小结 bitmap 位图属于一个比较精巧的数据结构，通常在数据量大的场景下，会有出现的表现效果；redis 本身基于 String 数据结构来实现 bitmap 的功能支持，使用方式比较简单，基本上就下面三个命令...项目 系列博文 【DB 系列】Redis 之管道 Pipelined 使用姿势 【DB 系列】Redis 集群环境配置 【DB 系列】借助 Redis 搭建一个简单站点统计服务（应用篇） 【DB 系列】
Pandas主要的两个数据结构： Series(一维)和DataFrame(二维)， 系统地介绍了创建，索引，增删改查Series, DataFrame等常用操作接口， 总结了Series如何装载到DataFrame...03 处理Missing data missing data，缺失数据，在数据系统中是比较常见的一个问题，而pandas的设计目标就是让missing data的处理工作尽量轻松。...isnull 返回一个含有布尔的对象，这些布尔表示哪些是缺失 notnull isnull 的否定式 dropna 根据各标签中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤，返回不为NaN...再说method关键词填充效果，当method设置为 ffill时，填充效果如下所示，取上一个有效值填充到下面行， 原有NaN的表格： ?...04 concatenate操作 concatenate是连接两个及以上的DataFrame的操作，一个简单的concatenate例子，给定两个DataFrame，concatenate它们， df1
当然没有问题，但是想一想，当我们的应用做的很 nb 的时候，每天的日活都是百万，千万级时，这个内存开销就有点吓人了 接下来我们看一下 bitmap 可以怎么做 同样根据日期设置 key 当用户访问时，index...的实现逻辑 比如我们希望对一个文章进行点赞统计，那么我们根据文章 articleId 来生成 redisKey=like_1121，将 userId 作为 index 首先是通过getbit like_...布隆过滤器 bloomfilter 布隆过滤器可谓是大名鼎鼎了，我们这里简单的介绍一下这东西是啥玩意 底层存储为一个 bitmap 当来一个数据时，经过 n 个 hash 函数，得到 n 个数值 将 hash...，则表示这个数据一定不存在 请注意：不存在时，是一定不存在；存在时，则不一定 从上面的描述也知道，bloomfilter 的底层数据结构就是 bitmap，当然它的关键点在 hash 算法；根据它未命中时一定不存在的特性...小结 bitmap 位图属于一个比较精巧的数据结构，通常在数据量大的场景下，会有出现的表现效果；redis 本身基于 String 数据结构来实现 bitmap 的功能支持，使用方式比较简单，基本上就下面三个命令
是依靠 servlet 建立起来的，所以我们需要先了解 servlet，servlet 比较早的版本是 2.5，然后 3.0 改动比较大，目前已经 5.0 以上的版本了，3.0 改动比较大，所以本文主要以...下面来看下如何通过注解的方式定义三大组件。...表示容器在应用启动时就加载这个servlet；当是一个负数时或者没有指定时，则指示容器在该servlet被选择时才加载；正数的值越小，启动该servlet的优先级越高。...表示容器在应用启动时就加载这个servlet；当是一个负数时或者没有指定时，则指示容器在该servlet被选择时才加载；正数的值越小，启动该servlet的优先级越高。...接下来介绍 2 个功能，比较适合小白 使用 idea 如何创建 web 项目 如何在 idea 中配置 tomcat 下面我们来看看。
二、基于数据挖掘的案例和应用 上文所提到的四种算法类型（分类、预测、聚类、关联），是比较传统和常见的。还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。...下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 ? （一）基于分类模型的案例 这里面主要想介绍两个案例，一个是垃圾邮件的分类和判断，另外一个是在生物医药领域的应用，即肿瘤细胞的判断和分辨。...它的主要原理是，根据邮件正文中的单词，是否经常出现在垃圾邮件中，进行判断。例如，如果一份邮件的正文中包含“报销”、“发票”、“促销”等词汇时，该邮件被判定为垃圾邮件的概率将会比较大。...如何操作？通过分类模型识别。简言之，包含两个步骤。首先，通过一系列指标刻画细胞特征，例如细胞的半径、质地、周长、面积、光滑度、对称性、凹凸性等等，构成细胞特征的数据。...（五）基于异常值分析的案例：支付中的交易欺诈侦测 采用支付宝支付时，或者刷信用卡支付时，系统会实时判断这笔刷卡行为是否属于盗刷。通过判断刷卡的时间、地点、商户名称、金额、频率等要素进行判断。
矩阵因式分解（比如奇异值分解、SVD++）将物品与用户都转化为同一个隐空间，表现了用户与物品间的底层互动（图八）。矩阵因式分解背后的原理在于：其潜在特性代表了用户如何对物品进行评分。...例如，CF更容易推荐流行物品，因此为品味独特的用户推荐物品时就会比较困难（即对其感兴趣的物品可能不具有太多的使用数据），也就是流行度偏好的问题，这一点通常可以通过基于内容的过滤算法解决。...在本文所属系列的第二篇中，我们给出了两个案例，包括如何使用基于物品及基于用户的协同过滤算法来计算推荐结果；在本文所属系列的第三篇中，我们演示了如何使用基于内容的过滤算法来生成推荐结果。...另一种结合单个推荐算法的方式是使用集成方法，关于如何结合不同算法得出的结果，我们研究得出了一个函数。值得注意的是：通常集成算法不仅结合了不同的算法，还结合了根据同一种算法得出的不同变体与模型。...在实践中，我们总要权衡实现高级算法的代价与对基础算法的增益相比较是否值得。根据经验来看，基础算法还能使用很久，为一些很优秀的产品提供服务。
上图中，最左边的图示是数据输入模型时的情形，最右边的图像是模型对数据进行一系列加工后，把坐标轴调整后的结果。...在一开始时，水里含有很多杂质，上图中的每一个白杆如同一种过滤网，水每流经一个过滤网，水中某种杂质就会被隔离出来，经过的过滤网越多，最后流出来的水其纯净度显然就越高。...接下来我们就深入探讨一下，上面的那些”白杆“，是如何对输入数据进行“过滤”的，这个过程其实很简单。 ?...模型会把当前结果与“标准答案”进行比较，看看处理效果如何，上图中的”loss function” 指的是处理结果与“标准答案”的比对过程。...得到的结果会反馈给模型，模型根据所得结果调整每一层数据处理层对应的参数，调整完后再对数据处理一遍，所得结果再次与标准结果进行比较，看看调整后，模型对数据处理的结果是否与”标准答案“更接近了，对应于过滤水的例子
摘要 本次分享主要会介绍一下ES是如何帮我们完成NLP的任务的。在做NLP相关任务的时候，ES的相似度算法并不足以支撑用户的搜索，需要使用一些与语义相关的方法进行改进。...从知识库中随机选取100个问题和10个回答，让ES进行查询，然后对比两边的结果。 ? 我们一共进行了10轮，每轮会有100个回答。如上图可见，两个算法的重复度大概是91%。...“瞻前顾后”，从我们的角度来说，要考虑前后两个词的关系。 优化：输入标准化 ? 解决方案 首先使用Gensim生成备选词组，然后使用规则过滤出比较精确的候选词组。...当我们获得一个正确的词组后，可以根据候选词组生成常见的错误写法。最后再实时处理用户输入和批量处理ES存储的知识库。 规则 规则就是纯英文字符，去掉数字。主要是品牌名和版本号。...但重要的词换一个表达方式，能够提高准确率。 解决方案 当前我们的解决方案用Python NLTK进行分析过滤，输出每个词的词性，ES存储结果。
本文将对Cisco SMB路由器系列中的RV100、RV200和RV300进行详细比较，以帮助你选择适合企业需求的最佳路由器。...RV100 系列图片RV120WRV120W是Cisco RV100系列中的入门级路由器。它提供了基本的网络连接功能，并配备了4个以太网端口、一个WAN端口和一个无线局域网（Wi-Fi）接入点。...此外，RV160还提供了负载均衡功能，允许多个WAN连接进行流量分配，提高网络性能和可靠性。RV200 系列图片RV220WRV220W是RV200系列中的高级路由器，适用于中型企业和多办公室环境。...总结在选择适合企业的Cisco SMB路由器时，需要考虑以下因素：规模和需求： 根据企业规模和网络需求选择合适的路由器系列，RV100适合小型企业，RV200适合中型企业，而RV300适用于要求高性能和高可用性的中型企业...网络连接： 根据企业的网络连接需求选择合适的端口数和类型，例如千兆以太网端口和WAN端口。网络安全： 选择具有防火墙、内容过滤和其他安全功能的路由器，以保护企业网络免受威胁。
松哥最近也是特别忙，Security 更新慢下来了，但是秉持前面说的，要学就成系列的学，要学就学透彻，这个系列我还会继续更下去。...今天我们就来聊一聊 Spring Security 系列中的 FilterChainProxy。 这是一个非常重要的代理对象。 1....❝DelegatingFilterProxy 很多小伙伴应该比较熟悉，在 Spring 中手工整合 Spring Session、Shiro 等工具时都离不开它，现在用了 Spring Boot，很多事情...一文中，松哥教过大家如何配置多个过滤器链，配置的多个过滤器链就保存在 filterChains 变量中，也就是，如果你有一个过滤器链，这个集合中就保存一条记录，你有两个过滤器链，这个记录中就保存两条记录...对响应进行封装。 调用 getFilters 方法找到过滤器链。
但是，今天我们讲一下具体 Where 语句的条件的拆分和使用，即复杂 Where 条件是如何生效的。...MySQL 会根据索引选择性等指标选择其中一个索引来使用，而另外一个没有被使用的 Where 条件就被当做普通的过滤条件，一般称被用到的索引称为 Index Key，而作为普通过滤的条件则被称为 Table...，即该条件可以使用复合索引来直接过滤条件，不需要读取所有数据后由MySQL 服务层根据 Table Filter 来过滤。...[lock8_11] 根据 Index Key 判断查询返回和根据 Index Filter 进行初步过滤后，存储引擎将剩下的数据记录返回给服务层，再由服务层根据 Table Filter 进行过滤。...终于要到系列的最后一篇了，下一篇，我们将讲解如何根据 MySQL 信息判断死锁和解决死锁。请大家关注，转发和点赞三连走起。 个人博客，欢迎来玩
上述 SQL 语句的 Where 条件使用了两个索引，分别是二级唯一索引 ISBN 和二级非唯一索引 Author。...MySQL 会根据索引选择性等指标选择其中一个索引来使用，而另外一个没有被使用的 Where 条件就被当做普通的过滤条件，一般称被用到的索引称为 Index Key，而作为普通过滤的条件则被称为 Table...，即该条件可以使用复合索引来直接过滤条件，不需要读取所有数据后由MySQL 服务层根据 Table Filter 来过滤。...根据 Index Key 判断查询返回和根据 Index Filter 进行初步过滤后，存储引擎将剩下的数据记录返回给服务层，再由服务层根据 Table Filter 进行过滤。...终于要到系列的最后一篇了，下一篇，我们将讲解如何根据 MySQL 信息判断死锁和解决死锁。请大家关注，转发和点赞三连走起。 -关注我
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