你好,我们现在正好遇到一个spark的问题。 在mysql库中有2.5kw网吧轨迹数据, 需要计算同行关系:计算两人在相同网吧十分钟前后上下网三次及以上 (如:a和b在19号十分钟前后出现在了A网吧,又在21号十分钟前后出现在了B网吧, 再在22号十分钟前后出现在了D网吧) 就需要保留他们的身份ID和一起上下网的次数。 2.5kw轨迹中有8k+网吧请问有什么思路吗? 如果flink有更好的处理方式也可以。 使用用一个mysql的连接器,但是这东西需要配置一个分区列。 直接用的网吧编号。这样会分8000多分区(而且后面的逻辑也没有用到这个分区列), 是不是有问题?今天测试了一下。 两个网吧,3w多数据,两个小时没跑完。。 (我们是先用连接器抽出数据,按照网吧分组计算单次然后聚合筛选3次及以上的) 网吧数据从几条到几万条不等。
MySQL 事务隔离级别是为了解决并发事务互相干扰的问题的,MySQL 事务隔离级别总共有以下 4 种:
事务就是应用程序中的一系列操作,所有操作必须都成功完成,否则,每个操作中所做的更改都必须被撤销到更改之前状态。也就是说事务的结束有两种情况,当事务中的所有操作全部执行成功时,事务提交;当事务中的操作部分执行成功,部分失败时,事务回滚。
来源:https://blog.twitter.com/engineering/en_us/a/2010/announcing-snowflake[2]
1 事件回放 2 DB Trace 线索整理 3 Log 线索整理 4 当时的数据库配置说明 5 原因分析 6 解决方案
MySQL支持的时间类型有:DATE、TIME、DATETIME、TIMESTAMP、YEAR。它们的区别,主要在于取值范围的不同。此外,TIMESTAMP、DATETIME 还支持自动初始化(插入记录时)与自动更新(更新记录时)。
在这儿那桶排序为例目的不是向大家介绍基数排序这种排序方式,是想通过基数排序的实现来展现Python的简洁与优雅。在这儿先简单的介绍一下基数排序,至于具体的内容会在排序算法的章节里详细的介绍冒泡排序、选择排序、合并排序、希尔排序、快速排序、堆排序、计数排序、基数排序、桶排序等不同时间复杂度的排序算法,今天先简单的了解一下。 基数排序(radix sort)属于“分配式排序”(distribution sort),又称“桶子法”(bucket sort)或bin sort,顾名思义,它是透过键值的部份资讯,将要
Spring 中的事务隔离级别和数据库中的事务隔离级别稍有不同,以 MySQL 为例,MySQL 的 InnoDB 引擎中的事务隔离级别有 4 种,而 Spring 中却包含了 5 种事务隔离级别。
假设有底数为2和3的两个对数函数,如上图。当X取N(数据规模)时,求所对应的时间复杂度得比值,即对数函数对应的y值,用来衡量对数底数对时间复杂度的影响。
时间复杂度是一种描述算法执行时间随着输入规模增长而变化的度量。它用大O符号(O)来表示,表示算法执行时间的上界。时间复杂度描述的是算法执行时间与输入规模的增长趋势,而不是具体的执行时间。因此,时间复杂度是一种抽象的度量,用来评估算法的效率。
title:Long Short-Term Temporal Meta-learning in Online Recommendation link:https://arxiv.fenshishang.com/pdf/2105.03686.pdf from:WSDM 2022
1.商业智能系统的目标 商业智能系统是以业务流程管理系统采集的数据为基础,对原始的数据进行加工,给出有利于决策形成的结果,帮助人们正确地进行经营决策。 商业智能系统应能够多时段、多角度、多方法
现将举行一个餐会,让访客事先填写到达时间与离开时间,为了掌握座位的数目,必须先估计不同时间的最大访客数。
排序是算法的一项基础能力,也是面试必考题。如何写一个恰当的排序,也是一个软件工程师的基本必备技能。
上一篇博客sql_mode兼容性,MySQL 8.0 升级踩过的坑,提到了MySQL 8.0版本中sql_mode默认值的变化,导致升级之后业务访问报错。我们知道MySQL 8.0相对于MySQL 5.7加入了很多新特性,在功能和安全性上做了很多的优化和调整,这就不可避免地会修改一些参数或者函数。我们现有业务数据从MySQL 5.7及之前的版本升级到8.0,需要特别警惕这些参数的变化,这些变化可能会导致业务行为发生一些意料之外的结果!!!
本文是快手提出的用在工业场景的用户生命周期(LTV)预测方案,主要思想有三部分:1.提出了有序依赖单调网络(ODMN, Order Dependency Monotonic Network)对不同时间跨度LTV之间的有序依赖关系进行建模,解决现有模型对于跨度较长的LTV预估误差较大的问题;2.提出多分布多专家(MDME, Multi Distribution Multi Experts)模块,基于分而治之思想将整体数据分布拆分成多桶的数据子分布,解决LTV建模中数据复杂且分布不平衡问题;3.提出相对基尼系数,用于定量衡量模型拟合不平衡标签分布的能力。
做Leetcode的过程也是一个寻找趣味题目的过程。Leetcode的第二页及第三页这100题断断续续做了有段时间了,趁周末时间把它close掉了。几个有意思的题目挑出来给大家思考一下。
最近用一些碎片时间刷了LeetCode第一页的题目(https://leetcode.com),除了一些面试中曝光率较高的题目外,有几个题目挺有意思的,恰逢考试季挑出来给大家思考一下。
本文介绍基于Python中ArcPy模块,对大量长时间序列栅格遥感影像文件的每一个像元进行多时序平均值的求取。
视频在用户侧曝光后,从上到下,是另一条数据链路:用户对视频的行为,如曝光、点击、播放、点赞、评论等经过上报至日志服务,然后通过实时/离线处理产生特征回到存储层,由此形成循环。
有些自学爬虫(python)的同学因为没有经历过专业面试,所以在找工作之前难免有些抓不住重点。即便掌握技术熟练,却因为发挥不好而错失工作机会。今天就和大家分享几道常见的Python爬虫面试题,让你轻轻松松拿到心仪的offer!
Nebula3工具库, 包含一些工具类, 容器类, 还有一个强大的String类. 下面分别来看一下有哪些东东: Array< TYPE > 动态数组, 类似std::vector, 自带了排序方法和二分查找 Atom< TYPE > 对于持续存在对象的共享引用. 简单得来说, 就是一个生命周期很长的对象的智能指针, Atom<String>是最常用的, 作为常量字符串的封装. Blob 大块内存空间的封装, 可以比较, 复制, 计算Hash值 CmdLineArgs 通用的命令行参数解析器, 格式: cm
转载自:https://yq.aliyun.com/articles/669316
快排时间复杂度O(N*logN) 额外空间复杂度O(logN) 快排额外空间复杂度来自存储等于区域的数组 一经典快排
策略(Strategy)模式的定义:该模式定义了一系列算法,并将每个算法封装起来,使它们可以相互替换,且算法的变化不会影响使用算法的客户。策略模式属于对象行为模式,它通过对算法进行封装,把使用算法的责任和算法的实现分割开来,并委派给不同的对象对这些算法进行管理。 在软件开发中也常常遇到类似的情况,当实现某一个功能存在多种算法或者策略,我们可以根据环境或者条件的不同选择不同的算法或者策略来完成该功能,如数据排序策略有冒泡排序、选择排序、插入排序、二叉树排序等。
2016 年,我们发表了关于 Schemaless—Uber Engineering 的可扩展数据存储的博文(一、二)。在这两篇博文中,我们介绍了 Schemaless 的设计,并解释了开发它的原因。今天这篇文章我们将要讲的是 Schemaless 向通用事务性数据库 Docstore 的演化历程。
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行,以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足,后续及时修改。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过
一、背景 在视频推荐场景中,一方面我们需要让新启用的视频尽可能快的触达用户,这一点对于新闻类的内容尤为关键;另一方面我们需要快速识别新物品的好坏,通过分发的流量,以及对应的后验数据,来判断新物品是否值得继续分发流量。 而这两点对于索引先验数据和后验数据的延迟都有很高的要求。下文将为大家介绍看点视频推荐的索引构建方案,希望和大家一同交流。文章作者:纪文忠,腾讯QQ端推荐研发工程师。 注:这里我们把视频创建时就带有的数据称为先验数据,如tag,作者账号id等,而把用户行为反馈的数据称为后验数据,如曝光、点击、
上一篇文章 Kafka Connect JDBC Source MySQL 全量同步 中,我们只是将整个表数据导入 Kafka。这对于获取数据快照很有用,但并不是所有场景都需要批量全部同步,有时候我们可能想要获取自上次之后发生的变更以实现增量同步。JDBC Connector 提供了这样的能力,将表中自上次轮询以来发生更改的行流式传输到 Kafka 中。可以基于递增的列(例如,递增的主键)或者时间戳列(例如,上次更新的时间戳)来进行操作。Kafka Connect JDBC Source 提供了三种增量同步模式:
日前在国家主席习近平和巴西总统迪尔玛•罗塞夫共同见证下,百度高调推出葡语搜索进军巴西市场,这是百度继泰语搜索、阿拉伯搜索后的又一非中文语种搜索。随后几天,百度发布超预期的2014年Q2财报,双重利好引
时间序列是按时间排序的一系列观察或测量。在谈论时间序列时,首先想到通常是股票价格。其实时间序列无处不在,一个地理位置的年降雨量、超市产品的日销售额、工厂的月耗电量、化学过程的每小时测量值都是时间序列的例子。
每次放长假的在家里的时候,总想找点简单的例子来看看实现原理,这次我们来看看 Go 语言雪花算法。
之前因为存储时间的原因导致了一些Bug,然后发现自己对这块的知识也比较薄弱,所以系统的跟大家一起来学习学习。
本文针对淘宝app的运营数据,以行业常见指标对用户行为进行分析,包括UV、PV、新增用户分析、漏斗流失分析、留存分析、用户价值分析、复购分析等内容; 本文使用的分析工具以MySQL为主,涉及分组汇总,引用变量,视图,关联查询等内容。
说起「Partial Index」,估计很多人没听说过。在 PostgreSQL 中,它的含义是指:通过查询条件索引选定的行,而不是所有的行。虽然 MySQL 也有此概念,但是其更接近前缀索引的含义:比如你想索引一个 VARCHAR(255) 的字段,根据数据分布情况,你可以仅索引前面若干个字符,如此通过降低索引体积来达到提升性能的目的。
A1:在热门关键词和热门页面列表中给出的排名是平均排名,表示在相应的时间段内,用户在搜索某个关键词时,落地页在百度搜索结果页中的平均排名,所以才会出现带小数的情况。
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。
在视频推荐场景中,一方面我们需要让新启用的视频尽可能快的触达用户,这一点对于新闻类的内容尤为关键;另一方面我们需要快速识别新物品的好坏,通过分发的流量,以及对应的后验数据,来判断新物品是否值得继续分发流量。
表面看,RC已满足事务所需的一切特征:支持中止(原子性),防止读取不完整的事务结果,并防止并发写的混乱。这点很关键!为我们的开发省去一大堆麻烦。
良好的监控环境为腾讯云容器服务高可靠性、高可用性和高性能提供重要保证。您可以方便为不同资源收集不同维度的监控数据,能方便掌握资源的使用状况,轻松定位故障。 腾讯云容器服务提供集群、节点、工作负载、Pod、Container 5个层面的监控数据收集和展示功能。 收集监控数据有助于您建立容器集群性能的正常标准。通过在不同时间、不同负载条件下测量容集群的性能并收集历史监控数据,您可以较为清楚的了解容器集群和服务运行时的正常性能,并能快速根据当前监控数据判断服务运行时是否处于异常状态,及时找出解决问题的方法。例如,您可以监控服务的 CPU 利用率、内存使用率和磁盘 I/O
在机器学习或者深度学习模型训练完成后,通常我们需要对输入特征进行重要度排序及筛选,好去找到一些重要度没这么高的特征,将其排除以提高模型收敛速度及准确率。
由需求一清洗后的临时表中可得会话id和会话的时间戳,我们需要将单一设备的会话进一步细化分隔为新的会话。如上图查询结果所示。
相对于传统的数据处理模式。流式数据处理则有更高的处理效率和成本控制。apache flink 就是近年来在开源社区发展不断发展能够支持同时支持高吞吐,低延迟,高性能分布式处理框架。
mysql复制中最常见的问题就是主从复制延迟问题,mysql从一开始不支持并行复制,到一步一步的优化改进多线程复制,下面介绍一下mysql复制单线程到多线程复制的历程
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。
找到错误日志位置,定位日志(大量登录失败、异常查询)(并且不在正常运维期间所触发)
分析网页源代码可以找到想要的数据,利用正则表达式提取出想要的数据,并保存到Excel中,便于后续数据处理和可视化。
通过时间、距离约束过滤路段 公交车的上下情况 分割段 行程内转移 CRF条件随机场 观察序列-隐藏序列 xi=(li,li+1) S={l1,l2,l3,…} 通过标记数据足够多的CRF序列,使用EM算法或梯度法来训练 对数似然函数: L(λ,D)=log(p|x)- / 地点类别补全:通过访问时间的、访问次数、时间-次数分布、访问时间间隔、停留时间、访问人流量等特征去识别地点类别。挖掘模式。(显性模式) 任意两个地点i,j分别对用户-地点、时间段-地点二部图运用带重启动的随机游走获得相关性为r(i,j)t r(i,j)u,用线性加权的方式进行融合。(隐性模式)
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
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