我们知道，为了应对不断增长的数据，我们对数据进行切分，存储在不同的数据库里，本文提到的数据库在非特定指明的情况下，均指一个逻辑数据库（是一组数据库，比如Master-Slave），而非单一各个物理数据库。
简单来说，就是指通过某种特定的条件，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面，以达到分散单台设备负载的效果。 数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。
在当今这个时代，人们对互联网的依赖程度非常高，也因此产生了大量的数据，企业视这些数据为瑰宝。而这些被视为瑰宝的数据为我们的系统带来了很大的烦恼。这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。在当今的这个大数据时代，我们急需解决这个问题。如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是需要收费的，所以我们转向一些第三方的软件，使用这些软件做数据的切分，将原本在一台数据库上的数据，分散到多台数据库当中，降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢？
DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
Region自动切分是HBase能够拥有良好扩张性的最重要因素之一，也必然是所有分布式系统追求无限扩展性的一副良药。HBase系统中Region自动切分是如何实现的，这里面涉及很多知识点，比如Region切分的触发条件是什么、Region切分的切分点在哪里、如何切分才能最大的保证Region的可用性、如何做好切分过程中的异常处理、切分过程中要不要将数据移动等，这篇文章将会对这些细节进行基本的说明，一方面可以让大家对HBase中Region自动切分有更加深入的理解，另一方面如果想实现类似的功能也可以参考HBa
在前面的几篇文章当中一直有一个概念bucketing不清楚到底是怎么回事。 网友南京-李先森给了他收集的一些资料，如下： Buckets 对指定列计算 hash，根据 hash 值切分数据，目的是为了并行，每一个 Bucket 对应一个文件。如将 user 列分散至 32 个 bucket，首先对 user 列的值计算 hash，对应 hash 值为 0 的 HDFS 目录为：/ warehouse /xiaojun/dt =20100801/ctry=US/part-00000；hash 值为
恭喜你，贵公司终于成长到一定规模，需要考虑高可用，甚至分库分表了。但你是否知道分库分表需要哪些要素？拆分过程是复杂的，提前计划，不要等真正开工，各种意外的工作接踵而至，以至失控。
阿粉相信，现在很多的做开发的都喜欢研究一些新的技术，但是能不能把数据都实际应用到公司的环境中，这个就不好说了，毕竟有些东西用上了，一旦出现问题了，那么就会导致一连串的生产事故的发生。今天阿粉就来学习一下这个Sharding，也就是分库分表实战，接下来我们来学习一下什么是分库分表，什么是Sharding。
Region主动切分是HBase可以或许拥有优胜扩大性的最重要身分之一，也必定是所有分布式体系寻求无穷扩大性的一副良药。HBase体系中Region主动切分是若何实现的，这琅绫擎涉及很多常识点，比如Region切分的触发前提是什么、Region切分的切分点在哪里、若何切分才能最大年夜的包管Region的可用性、若何做好切分过程中的异常处理、切分过程中要不要将数据移动等，这篇文┞仿将会对这些细节进行根本的解释，一方面可以让大年夜家对HBase中Region主动切分有加倍深刻的懂得，另一方面如不雅想实现类似的功能也可以参考HBase的实现筹划。
随着时间和业务的发展，数据库中的数据量增长是不可控的，库和表中的数据会越来越大，随之带来的是更高的磁盘、IO、系统开销，甚至性能上的瓶颈，而一台服务的资源终究是有限的，因此需要对数据库和表进行拆分，从而更好的提供数据服务。
XGBoost是boosting算法的其中一种。Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起形成一个强分类器。因为XGBoost是一种提升树模型，所以它是将许多树模型集成在一起，形成一个很强的分类器。而所用到的树模型则是CART回归树模型。讲解其原理前，先讲解一下CART回归树。
数据切分简单来说，就是指通过某种特定的条件，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面，以达到分散单台设备负载的效果。
【磐创AI导读】：本文详细介绍了Xgboost的原理。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
基于词典的双向匹配算法的中文分词算法的实现。 例子：[我们经常有意见分歧] 词典：[我们,经常,有,有意见,意见,分歧]
“回归”与“树” 在讲解树回归之前，我们看看回归和树巧妙结合的原因。 线性回归的弊端 线性回归需要拟合所有样本点，在特征多且特征关系复杂时，构建全局模型的想法就显得太难。 实际生活中，问题很大程度上不是线性的，而是非线性的，所以线性回归的很容易欠拟合。 传统决策树弊端与改进 决策树可以解决数据的非线性问题，而且直观易懂，是否可以通过决策树来实现回归任务？ 我们来回顾下之前讲过的决策树方法，其在划分子集的时候使用的方法是信息增益（我们也叫ID3方法），其方法只针对标称型（离散型）数据有效，很难用于回归；而且
说明：本文是阅读XGBoost有关的论文和一些博客后的入门笔记。有什么不足之处还望大家多多赐教，欢迎交流，转载。
我们来回顾下之前讲过的决策树方法，其在划分子集的时候使用的方法是信息增益（我们也叫ID3方法），其方法只针对标称型（离散型）数据有效，很难用于回归；而且ID3算法切分过于迅速，容易过拟合，例如：一个特征有4个值，数据就会被切为四份，切分过后的特征在后面的过程中不再起作用。
一直想写数据库相关的文章，最直接的原因是数据库这块我们工作中每天都会用到，也是面试求职绕不开的话题，无论你是何种测试，优秀的数据库能力都会非常加分，最近我在总结数据库性能优化这块内容，性能这块就如庖丁解牛，首先你需要知道牛的全貌，筋脉布局，才能解之，今天这篇文章，也先从全局的角度来看数据库性能优化这件事。
rpm -ivh MySQL-server-5.5.49-1.linux2.6.i386.rpm
一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面，如下图：
由于现实中的很多问题是非线性的，当处理这类复杂的数据的回归问题时，特征之间的关系并不是简单的线性关系，此时，不可能利用全局的线性回归模型拟合这类数据。在上一篇文章"分类树算法原理及实现"中，分类树算法可以解决现实中非线性的分类问题，那么本文要讲的就是可以解决现实中非线性回归问题的回归树算法。
分库在数据量较大的项目中使用得很多，每个人都有各自的经验和心得。但要系统的说清楚分库是怎么回事，有哪些注意事项及问题，感觉不是那么容易。本文主要摘录了mycat中间件帮助文档的部分内容，说一下分库的相关概念。
我们本章介绍 CART(Classification And Regression Trees， 分类回归树) 的树构建算法。该算法既可以用于分类还可以用于回归。
1.MapReduce核心思想 分而治之，先分后和（只有一个模型） 【将一个大的、复杂的工作或任务，拆分成多个小的任务，并行处理，最终进行合并。适用于大量复杂的、时效性不高的任务处理场景（大规模离线数据处理场景）。】 Map负责数据拆分 map: [k1,v1] → [(k2,v2)] Reduce负责数据合并 reduce: [k2, {v2,…}] → [k3, v3]
没读过《红楼梦》也能知道前后四十回是不是一个作者写的？很久以前，数据侠黎晨，用机器学习的算法分析了《红楼梦》，认为后四十回和前八十回内容上有明显差距。不过，数据侠楼宇却不这么认为，他觉得原先的判定方法不够严谨，于是他使用了无字典分词的方式，剔除了情节对分析的影响，再次用机器学习的算法分析了这部文学名著。
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）其核心是对决策树（Decision Tree）的增强（Boosting）方法，属于集成学习（Ensemble Learning）。
本文通过分析《红楼梦》的章回和词汇，使用聚类算法来发现贾府的兴衰变化。通过对比前后文，发现“笑道”这个词在全文中的权重变化，从贾府的鼎盛时期到衰败时期，体现出人物和贾府的命运变化。同时，通过分析“笑道”这个词在全文中的出现频率，可以发现贾府的兴衰与人物命运的变化具有密切的联系。
垂直切分 将数据库想象成由很多个一大块一大块的“数据块”（表）组成，垂直地将这些“数据块”切开，然后把它们分散到多台数据库主机上面 优点 （1）数据库的拆分简单明了，拆分规则明确 （2）应用程序模块清
当今社会是一个信息大爆炸的社会，大家都在用各类应用软件，也因此产生了大量的数据，企业把这些数据当做宝贝，然而这些被视为宝贝的数据往往是我们技术人员的烦恼，这些海量的数据存储和访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，然后传统的数据库又是存在不足的。单个数据库是存在性能瓶颈的，并且扩展起来十分困难，在当今这个大数据的时代，我们就必须要解决这样的问题。如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是要收费的。所以我们一般转向第三方的软件，使用这些软件来给我们的数据做数据切分，将原本一台数据库上的数据，分散到多台数据库中，降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢？接下来，跟着老猫来看一下切分的方案。
贪心算法（Greedy Algorithm）的基本思想是，在每一步中都选择局部最优的解，最终得到全局最优解。也就是说，贪心算法是在一定的约束条件下，逐步地构建问题的解，通过每一步选择局部最优的策略来达到全局最优的解。贪心算法的求解过程非常高效，但有时可能会得到次优解或者无解。因此，在应用贪心算法时，需要注意问题的约束条件和性质，以及选取合适的贪心策略。
Spark创建方式可以通过集合进行创建，或者通过HDFS等存储文件创建，还可以基于其他算子进行转换操作。
專 欄 ❈楼宇，Python中文社区专栏作者。一位正在海外苦苦求学的本科生。初中时自学编程，后来又在几位良师的帮助下走上了计算机科学的道路。曾经的 OIer，现暂时弃坑。兴趣不定，从机器学习、文本挖掘到文字识别以及各种杂七杂八的知识都有一点点涉猎。同时也对物理学有相当大的兴趣。 知乎：https://www.zhihu.com/people/lou-yu-54-62/posts GitHub：https://github.com/LouYu2015❈ 1 前言 两个月以来，我通过互联网自学了一些文本处理的
在处理一组数据时，通常首先要做的是了解变量是如何分布的。这一章将简要介绍seborn中用于检查单变量和双变量分布的一些工具。你可能还想看看分类变量的章节，来看看函数的例子，这些函数让我们很容易比较变量的分布。
树回归：可以对复杂和非线性的数据进行建模；适用数值型和标称型数据。 1、 CART：classification and regression trees（分类回归树）。每个叶节点上运用各自的均值做预测 二元切割：每次把数据集切成两份，如果等于切分所要求的值进入左子树，否则进入右子树。 CART使用二元切分来处理连续型变量。 回归树（连续型）分类树（离散型）： 回归树：假设叶节点是常数值，这种策略认为数据中的复杂关系可以用树结构来概括。 度量数据的一致性：在给定节点时计算数据的混乱度。首先计算
交叉验证是一种通过估计模型的泛化误差，从而进行模型选择的方法。没有任何假定前提，具有应用的普遍性，操作简便， 是一种行之有效的模型选择方法。
现实世界有许多的Key-Value数据库，它们都被广泛应用于很多系统。比如，我们能够用Memcached数据库存储一个MySQL查询结果集给后续相同的查询使用，用MongoDB存储文档以得到更好的查询性能等等。 针对不同的场景，我们应该选不同的Key-Value数据库，没有一个Key-Value数据库适用于所有解决方案，但是如果你仅仅想要一个简单、易于使用、快速、支持多种强大数据结构的Key-Value数据库，Redis可能是你作为开始的一个很好的选择。 Redis是一个先进的Key-Value缓存和数据库
随着互联网的发展，数据的量级也是呈指数式的增长，从GB到TB到PB。传统的关系型数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。那么如何使用关系型数据库解决海量存储的问题呢？
1) 分布式DB水平切分中用到的主要关键技术：分库，分表，M-S,集群，负载均衡
在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。
Tip: 数据冗余和表分组是解决跨分片数据join的好思路，也是数据切分规划的重要规则 📷 ---- 分片节点(dataNode) 每个表分片所在的数据库就是分片节点 ---- 节点主机(dataHost) 分片节点所在的服务器就是节点主机 Tip: 尽量将读写压力高的分片节点均衡放在不同的节点主机上，以避免单节点主机并发数限制 ---- 分片规则(rule) 分片规则就是切分数据的规则
1、 前言 对于数据库而言，在日常开发中我们主要的关注点有两块，一个是schema的结构设计，另一个就是索引的优化，这两块是影响我们最终系统结构和性能的关键部分，自然也是我们花费精力最多的部分； 本文主要介绍数据库设计中的一般原则和优化手段，包括数据库的一半范式、反范式设计、数据切分、数据路由与合并等等 2、 Schema设计的一般性原则 2.1 概述 范式理论是关系型数据库设计的黄金法则，它提供了数据结构化的理论基础，有效地保证了数据的一致性，应该说，关系型数据库就是在范式的基础上才成长起来的。 数据库的
数据库切分概述 数据切分概述 OLTP和OLAP 在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景，主要分为两种类 型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。 联机事务处理（OLTP）也称为面向交易的处理系统，其基本特征是原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间 内给出处理结果。 联机分析处理（OLAP）是指通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表，可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强 决策分析功能。 对于两者的主要区别可以
本文介绍了HBase的基本概念、HBase的架构、HBase的数据模型、HBase的Shell、HBase的Java API、HBase的数据访问，以及HBase的运维实践。
链接：https://pan.baidu.com/s/1sEJTknmrQ4ldydPu-m4U6g 提取码：8ccf\
热传导和物质传播其实也是基于random walk 理论设计的，和之前提到的基于图的随机游走算法如出一辙。
需要根据具体的业务需求和数据库类型选择适合的优化方案，同时也需要考虑数据库的硬件配置和网络环境等因素。大表优化需要综合考虑多个方面，以提高数据库的性能和稳定性。
6、自动词性标注：基于词库+（统计歧义去除计划），目前效果不是很理想，对词性标注结果要求较高的应用不建议使用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
