而这些强大的NoSQL数据库都有一个共性，就是其底层使用的数据结构，都是仿照“BigTable”中的文件组织方式来实现的，也就是我们今天要介绍的LSM-Tree。...什么是LSM-Tree LSM-Tree全称是Log Structured Merge Tree，是一种分层，有序，面向磁盘的数据结构，其核心思想是充分了利用了，磁盘批量的顺序写要远比随机写性能高出很多...在 Bigtable 论文中提出了几种方式： 1，压缩 SSTable 是可以启用压缩功能的，并且这种压缩不是将整个 SSTable 一起压缩，而是根据 locality 将数据分组，每个组分别压缩，这样的好处当读取数据的时候...因此LSM-Tree的优点是支持高吞吐的写（可认为是O（1）），这个特点在分布式系统上更为看重，当然针对读取普通的LSM-Tree结构，读取是O（N）的复杂度，在使用索引或者缓存优化后的也可以达到O（logN...还有一点需要提到的是基于LSM-Tree分层存储能够做到写的高吞吐，带来的副作用是整个系统必须频繁的进行compaction，写入量越大，Compaction的过程越频繁。
Google SSTable文件格式被用于BIgTable内部数据，SStable是一种不可变的、排序的、持久化的key_value Map，其中key和value都是任意字节的字符串。...，转换为顺序写的数据结构，其实本质就是不断产生SSTree结构的Log文件，然后不断Merge以提高文件效率的，它是一种分层的组织数据的结构，具体到实现上就是一些按照逻辑分层的有序文件 一言概述的话 ：...LSM-Tree的树节点可以分为两种，保存在内存中的称之为MemTable, 保存在磁盘上的称之为SSTable 在学大数据必懂技术之LSM-Tree文章中，我们也提到LSM-Tree是应用与写多读少的场景...压缩是一个使用现有SSTables中的数据写入一个全新文件的过程。此过程将消除过时记录的重复数据，并仅将同一密钥的最新更改写入不同的SSTable，从而写入新的SSTALE文件。...下面给出一些HBase在使用LSM-Tree和SSTable中的一些参数优化： hbase.hregion.memstore.flush.size 单个 memstore 在刷新到磁盘之前允许达到的大小
WOE是什么 WOE是一种证据权重，全称为weight of evidence，是变量压缩时我会采用的第二种方法。目前WOE变换也是信用评分模型中标准的处理流程、必不可少的步骤之一。...SAS中可自动实现WOE转换，使用高性能的逻辑回归过程即可实现，或者使用公式直接带入也可以得到，非常简单。 ?...后续建模时原始变量就不再使用了，入模的是WOE处理后的变量。...WOE转换的优势 虽然，WOE转换对于模型质量的提升贡献不大，但是从自变量压缩、模型复杂性降低的角度而言，WOE还是比较实用的。...一般，数据按照密度分布划分会有四种分布形态，即钟型、水平、U型与J型分布。
分类变量 的水平一定要压缩 模型中分类变量一般需要处理成0-1形式的哑变量。...如果变量水平本身较多，那么哑变量的水平个数也会相应变多，这种情况下去构建模型肯定不行，需要将分类变量的水平进行压缩处理。...分类变量 水平压缩的方法 一般情况，分类变量水平压缩有下面两种方法，这一篇先说说我对哑变量编码法的理解： 哑变量编码法； 基于目标变量的WOE转换法； 我眼中的 哑变量编码法 建模时，...SAS构建逻辑回归模型时会使用CLASS语句去告诉软件该变量为分类变量，同时，SAS也会自动生成对应的N-1个哑变量，而回归模型则需手动设置生成哑变量，这个环节与回归模型相比，逻辑回归模型更加简单便捷。...变量压缩 的原则 变量压缩遵循的基本原则为：将缺乏变异性的 数据分类 压缩处理掉。
SSTable概念 SSTable起源自谷歌在2006年发布的一篇轰动世界的论文，里面的BigTable就是SSTable和LSM-Tree的前身：「Bigtable: A Distributed Storage...将范围搜索的查询效率优化至O(logN)的水平 实际案例和应用 全文索引： 全文索引虽然比key/value复杂很多，但是本质都是类似的，某些数据维护依然基于key/value方式存储，比如词条的映射关系使用的...image.png 列压缩模型 另外除开列压缩以外，列的存储还以一个「列族」的概念，列族存在于Cassandra和HBase这两个数据库，而列族这个概念继承自BigTable。...但是我们之前介绍[[《数据密集型型系统设计》SSTable和LSM-Tree]]讲述基本还是行存储方式和实现。 列族：其实指的是「把一行中的所有列和行主键保存到一起」，并且不使用列压缩的形式存储。...其实这种用行转列基本就可以实现，所以列族严格意义上依然是行存储的变体，和真正的列存储还是存在差异的。
SSTable概念 SSTable起源自谷歌在2006年发布的一篇轰动世界的论文，里面的BigTable就是SSTable和LSM-Tree的前身：Bigtable: A Distributed Storage...将范围搜索的查询效率优化至O(logN)的水平 实际案例和应用 全文索引： 全文索引虽然比key/value复杂很多，但是本质都是类似的，某些数据维护依然基于key/value方式存储，比如词条的映射关系使用的...另外除开列压缩以外，列的存储还以一个列族的概念，列族存在于Cassandra和HBase这两个数据库，而列族这个概念继承自BigTable。...但是我们之前介绍[[《数据密集型型系统设计》SSTable和LSM-Tree]]讲述基本还是行存储方式和实现。 列族：其实指的是把一行中的所有列和行主键保存到一起，并且不使用列压缩的形式存储。...其实这种用行转列基本就可以实现，所以列族严格意义上依然是行存储的变体，和真正的列存储还是存在差异的。
值得注意的是，看Bigtable的内容千万不要带着关系型数据库的思维，建议看之前看看《数据密集型应用系统设计》的第三章，里面提到了LSM-Tree以及大数据系统设计思想，或者看看个人之前写的文章 [《数据密集型型系统设计...GFS和BigTable的关系。 Chubby。 LSM-Tree 数据结构。 SSTable（LSM-Tree）。...尽管有这些不同的需求，Bigtable 还是成功地为所有用户提供了灵活、高性能的解决方案这些 Google 产品。...，并且通过谷歌特定的格式进行命名，列族 这里补充列族的概念，指的是把一行中的所有列和行主键保存到一起，并且不使用列压缩的形式存储。...在 LevelDB中体现的是Level0的SSTable 压缩合并。
值得注意的是，看Bigtable的内容千万不要带着关系型数据库的思维，建议看之前看看《数据密集型应用系统设计》的第三章，里面提到了LSM-Tree以及大数据系统设计思想，或者看看个人之前写的文章 [[《...GFS和BigTable的关系。 Chubby。 LSM-Tree 数据结构。 SSTable（LSM-Tree）。...尽管有这些不同的需求，Bigtable 还是成功地为所有用户提供了灵活、高性能的解决方案这些 Google 产品。...，并且通过谷歌特定的格式进行命名，列族 这里补充列族的概念，指的是把一行中的所有列和行主键保存到一起，并且不使用列压缩的形式存储。...在 LevelDB中体现的是Level0的SSTable 压缩合并。
当使用 INR 编码视频时，可以通过对各个输入视频执行模型压缩来实现视频压缩。与其他方法相比，INR 方法表现出相对较高的解码速度，但未能提供与视频压缩领域的最新技术相当的速率质量性能。...与使用全局坐标计算编码的普通基于网格的编码不同，分层编码采用局部坐标来编码相对位置信息，局部坐标是上采样特征图中的像素与其在原始特征图中最近的像素的相对位置，使用局部坐标可显著减小特征网格的大小。...视频压缩 文章使用两个测试数据集进行比较：UVG 和 MCL-JCV 。...消融实验 首先，通过与替代的上采样层（例如子像素卷积层）进行比较，确认了使用带有分层编码的双线性插值在提高模型性能方面的有效性。...所展示的改进与新的创新相关，包括基于双线性插值的分层编码、统一表示和改进的模型压缩管道。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 c# 下怎么使用zlib？...zlib是开源的压缩格式 源代码和DLL可以去http://www.zlib.net/ bzip2是建立在libbzip2 激活成功教程GALGAME时候很多人发现 许多游戏系统都采用这种压缩格式...甚至Flash格式版本6以后，增加了可压缩选项，用的是ZLib压缩(wxd:jrj.com.cn金融界flash数据就是这样，减少传输量) 我今天看过金山词霸2009 毫无疑问的使用ZLib和bzip2...方法1 通过 C# 使用 J# 类库中的 Zip 类压缩文件和数据,在MSDN上有的,在我印象中这篇文章还是中文的 方法2 ，#ziplib（以前称为 NZipLib，http://www.icsharpcode.net...（wxd用此，作THS IF的例子） ZLib .NET Wrapper 文档中文翻译附参考代码 其他格式 使用System.IO.Compression.GZipStream压缩/ 解压缩gz格式文档
不过 Cassandra 中文社区相对薄弱，国内还是 Hbase 的集群更为广泛被部署。...LSM-tree 最初由 Google 发布的 Bigtable 的设计论文 提出，目前已经被广泛用于列族数据库如 HBase、Cassandra，并且 Google 的 LevelDB 也是用 LMS-tree...后台进程会进行 SSTable 之间的压缩、合并，Cassendra 支持两种合并策略：对于多写的数据可以使用 SizeTiered 合并策略（小的、新的 SSTable 合并到大的、旧的 SSTable...中），对于多读的数据可以使用 Leveled 合并策略（因为分层压缩的 IO 比较多，写多的话会消耗 IO），详情可以参考 when-to-use-leveled-compaction。...如果想深入理解 LSM-tree，可以读一下 BigTable 的那篇经典论文。 除了数据库服务，像 Lucene 提供了全文索引的搜索引擎服务，也使用了类似 SSTable 的结构。
这次打算将之前的文章和之后的笔记一起整理一下，成为一个系列文章——本文是本系列文章的第一篇。 LSM-Tree Log Structured Merge Tree，简称 LSM-Tree。...2006年，Google 发表了 BigTable 的论文。这篇论文提到 BigTable 单机上所使用的数据结构就是 LSM-Tree。...很多存储产品使用 LSM-Tree 作为数据结构，比如 Apache HBase，Apache Cassandra，MongoDB 的 Wired Tiger 存储引擎，LevelDB 存储引擎，RocksDB...这样顺序写的性能是最好的，大约等于磁盘的理论速度（无论是 SSD 还是 HDD，顺序写性能都要明显由于随机写性能）。但是 append only 的方式会带来一些问题： 不支持有序遍历。...Current：重启时，LevelDB 会重新生成 Manifest，所以 Manifest 文件可能同时存在多个，Current 记录的是当前使用的 Manifest 文件名。
压缩打包介绍: 压缩的主要目的是（节约传输时间，节约磁盘，节约网络带宽） gzip压缩工具： gzip压缩级别（1-9）默认级别6，可以指定级别，级别越高CPU暂用资源越高 gzip -1 压缩文件名字...（1=级别） gzip 压缩文件的名字 压缩文件 gzip -d 压缩文件的名字 解压压缩文件 gzip -c 文件名字 > /root/文件名字 保存压缩原文件并且可以指定路径 gzip -d...-c 文件名字 > /tmp/文件名字 解压压缩文件并且指定路径 gzip不能压缩目录 zcat 1.txt.gz 可以查看压缩文件内容 file 压缩的文件名字 = 查看压缩的文件的文件信息...bzip2压缩工具： bzcat 查看bzip2压缩文件 bzip2 基本和 gizp 压缩用法一致 bzip2不能压缩目录 xz压缩工具： xzcat 查看xz压缩文件 用法基本相同（同样支持1-9...级别）耗费的CPU资源更多 xz不能压缩目录
最初来源于Fay Chang所撰写的Google论文"Bigtable:一个结构化数据的;分布式存储系统"。一般和HDFS一起结合使用，能存储海量数据。...Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、基于内存的日志型、Key-Value数据库; 优势是速度快，并发高; 缺点是数据类型有限，查询功能不强，一般用作缓存（当做DB用的，更多是允...LSM-Tree 全称是Log Structured Merge Tree，是一种分层、有序、面向磁盘的数据结构，其核心思想是充分利用磁盘的顺序写性能要远高于随机写性能这一特性，将批量的随机写转化为一次性的顺序写...LSM-Tree 被是一种面向写多读少应用场景的数据结构 ，被 Hbase、RocksDB 等强力 NoSQL 数据库采用作为底层文件组织方式。...HBase 是属于hadoop生态圈的组件，不可能脱离hdfs使用的。hbase部署起来较重，需要有一定人力搞定它。但是优点也是很明显的，作为分布式数据库，容灾以及扩展性都很棒。
1996年《Acta Informatica》期刊发表The log-structured merge-tree (LSM-tree)文章，提出了通过延时写数据来保证磁盘顺序存取并带有事务日志的合并树模型...Level Compactions 分为4级，每级随着tsm文件容量的变大进行压缩合并，生成更大的tsm文件，每级压缩比会升高，节省磁盘空间同时释放cpu的频繁活动。...与LSM主要的不同是TSM使用了mmap加快了文件从硬盘加载到内存的速度，并进行series的区分来加快数据定位。同时，在写入的wal部分区分删除和插入数据，分别写入不同的wal文件。...并且TSM使用了压缩了来减少磁盘空间使用。总的来说，这种读写分离的处理方式一定程度上突破了磁盘io瓶颈，在时间序列的应用场景下，由于少量的删除操作，也不会带来太大的文件合并代价。...The log-structured merge-tree (LSM-tree).
原文链接地址：程序出现bug是必然出现的情况还是程序猿水平有限导致的？ 在不长的计算历史上，还没有人写过没有bug的完美软件，不大可能你会成为第一个做到这一点的人。...bug数量和系统复杂度和开发时长成正比，程序员对系统的熟悉程度成反比。水平再高的程序员扔到一个非常复杂开发了十几年的系统里，照样容易出bug。...人类不是个很靠谱的东西，总会有随机错误，即使打字录入这么简单的事情都有1-3%的错字，何况写源代码这种比打字难得多的事情。...在研发成本投入足够，开发商也重视质量的前提下，bug数量主要取决于测试，而测试是否充分主要是需求决定的。也许会有个别程序员水平欠佳，但是在测试充分的时候他们很快会被发现。...上古时期，绝大部分书籍后面都附着几页『勘误表』，告诉你某页某行有个错别字，正确的应该是什么。 你踩到屎的时候，是怪自己不小心，还是怪那个随地拉屎的人？
bug数量和系统复杂度和开发时长成正比，程序员对系统的熟悉程度成反比。水平再高的程序员扔到一个非常复杂开发了十几年的系统里，照样容易出bug。...人类不是个很靠谱的东西，总会有随机错误，即使打字录入这么简单的事情都有1-3%的错字，何况写源代码这种比打字难得多的事情。...在研发成本投入足够，开发商也重视质量的前提下，bug数量主要取决于测试，而测试是否充分主要是需求决定的。也许会有个别程序员水平欠佳，但是在测试充分的时候他们很快会被发现。...上古时期，绝大部分书籍后面都附着几页『勘误表』，告诉你某页某行有个错别字，正确的应该是什么。 你踩到屎的时候，是怪自己不小心，还是怪那个随地拉屎的人？...要说bug～程序员天生不就是来创造bug然后解决bug的吗? PS：最最大的bug是，明明程序运行的好好的，但项目失败了。你叫程序员怎么查？我只是个搬砖的，大厦为什么会倒，我哪知道啊~
受欢迎程度数据集包含不同班级学生的特征。本教程的主要目的是找到模型和检验关于这些特征与学生受欢迎程度（根据其同学）之间的关系的假设。我们将使用.sav文件，该文件可以在SPSS文件夹中找到。...步骤2：数据清理 数据集中有一些我们不使用的变量，因此我们可以选择将要使用的变量，并查看前几个观察值。...Correlation Coefficient ## ## Adjusted ICC: 0.365 ## Conditional ICC: 0.365 一层预测变量 现在我们可以首先添加第一层（学生）水平的预测变量...由于没有针对此方差的直接显着性检验，我们可以使用 软件包的 ranova() 函数 lmerTest，提供类似于ANOVA的随机效果表。...0.091 外向的平均影响为0.453 外向斜率的随机效应为0.035 一层残差为0.552 二层的残差为1.303 具有随机斜率和跨水平交互作用的一层和二层预测 作为最后一步，我们可以在教师的经验和外向性之间添加跨层的交互作用
-a：使用归档后缀来决定如何压缩/解压程序 –lzma：通过 lzma 过滤归档 -C：解压至目录DIR 下面的参数-f是必须的 -f: 使用档案名字，切记，这个参数是最后一个参数，后面只能接档案名...”知道压缩包的属性。...注意：使用tar压缩时，一定注意是否需要带-z属性，当某机器压缩袋-z属性，但另外的机器解压时不支持gzip时，就会出现解压失败的情况 如： 编译服务器：tar -czf webs.tar webs.../test //去掉-a参数 结论：虽然如此能解压了，但是存在两个问题：1.需要修改设备解压命令；2.xxx.tar.lzma包文件过大；所以还是压缩存在问题； 尝试三：tar -c --lzma -...chain-Algorithm) 基于著名的LZ77压缩算法改进的压缩/解压工具，特点：高压缩率，高解压速度，低内存消耗，lzma命令行工具使用方式和gzip,bzip2类似，对已经熟悉gzip，bzip2
机器人软件架构是典型的控制回路的层次集， 包含了高端计算平台上的高级任务规划、运动控制回路以及最终的现场可编程门阵列（FPGA）。...这些控制回路可在不同的计算节点（包括台式机、实时操作系统以及没有操作系统的自定制处理器）上以不同的速率运行。 在某些时候，系统中的各个部分必须一同运行。...通常情况下，这需要在软件和平台间预定义一个非常简单的界面—就如控制和监测方向与速度般简单。 共享软件栈的不同层次的传感器数据是一个不错的想法，但会给集成带来相当大的麻烦。...每个参与机器人设计的工程师或科学家的理念都有所不同，举例来说，同一个架构对于计算机科学家来说运作良好，而在机械工程师那里可能就无法正常工作。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
