计算原理及模型 优化的根本思想: 尽早尽量过滤数据,减少每个阶段的数据量 减少job数 解决数据倾斜问题 Hive概述 名称       hive系统架构 metastore derbymysql   HDFS /usr/hive/warehouse   Mapreduce     hive配置文件 hive-env.shhive-site.xmlhive-log4j.properties     hive命令行 hive --config     hive shell quit.exitres…

原文:快速构建Windows 8风格应用14-ShareContract概述及原理 本篇博文主要介绍Share Contract概述.Share Contract实现原理.实现Share Contract意义. Share Contract概述 我们都知道Windows 8中包含3类不同的Contract:Search Contract.Share Contract.Setting Contract.这三种Application Contract为整合Windows 8体验提供了一致性的编程模型…

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的 咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了 一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive S…

前言 关于全基因组关联分析(GWAS)原理的资料,网上有很多. 这也是我写了这么多GWAS的软件教程,却从来没有写过GWAS计算原理的原因. 恰巧之前微博上某位小可爱提问能否写一下GWAS的计算原理.我一顺口就答应了. 后面一直很懒,不愿意动笔,但想着既然答应了,不写说不过去. 我写这段话的意思是,如果你有任何关于GWAS分析问题或者疑问,希望我能写一下的,可以跟我说. 如果我认为有价值,写出来对大家有帮助的话,会写的. GWAS所涉及的公式:最小二乘法 首先,我们来一个知识点的回顾:最小二乘法…

NSRunLoop 概述和原理 1.什么是NSRunLoop? 我们会经常看到这样的代码: - (IBAction)start:(id)sender { pageStillLoading = YES; [NSThread detachNewThreadSelector:@selector(loadPageInBackground:)toTarget:self withObject:nil]; [progress setHidden:NO]; while (pageStillLoading) {…

原文:快速构建Windows 8风格应用12-SearchContract概述及原理 本篇博文主要介绍Search Contract概述.Search Contract面板结构剖析.Search Contract实现原理.Search Contract最佳实践. Search Contract概述 使用过Windows 8操作系统的开发者都知道什么是Charms(超级按钮).其中在Charms中包含了一个Search,微软称之为Search Contact,我们可以在应用中调用Search Co…

1. 复制概述 MySQL 内置的复制功能是构建基于 MySQL 的大规模.高性能应用的基础,复制解决的基本问题是让一台服务器的数据与其他服务器保持同步. 接下来,我们将从复制概述及原理.复制的配置.常见的问题及解决方法来学习 MySQL 的复制功能. 1.1 复制解决的问题 下面是复制常见的用途: 数据分布.Mysql 复制通常不会对带宽造成很大压力,但在 5.1 版本中引入的基于行的复制会比传统的基于语句的复制模式产生更大的带宽压力.你可以随意地停止或开始复制,并在不同的地理位置来分布数据备…

熟悉OpenGL|ES的朋友,可能会经常设置摄像机的view矩阵,iOS中相对较好,已经封装了方向,只需要设置摄像机位置,目标点位置以及UP向量即可.下面先介绍下摄像机view矩阵的计算原理.此处假设知道摄像机位置eye,目标点位置target以及UP向量. 主要是u,v,w三个向量的计算: 1. w向量: eye - target 2. u向量:向量UP与向量w的叉乘 3. v向量:向量w与向量u的叉乘 { 注意:向量叉乘不满足交换律,即(axb) != (bxa),结论是这两个结果向量的模相…

最近在使用sklearn做分类时候,用到metrics中的评价函数,其中有一个非常重要的评价函数是F1值,(关于这个值的原理自行google或者百度) 在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ,其中有一个参数average用来控制F1的计算方式,今天我们就说说当参数取micro和macro时候的区别 1.F1公式描述: F1-score:    2*(P*R)/(P+R)                 准确率(P): TP/ (TP+FP)                  召…

原文:MySQL 复制 - 性能与扩展性的基石:概述及其原理 1. 复制概述 MySQL 内置的复制功能是构建基于 MySQL 的大规模.高性能应用的基础,复制解决的基本问题是让一台服务器的数据与其他服务器保持同步. 接下来,我们将从复制概述及原理.复制的配置.常见的问题及解决方法来学习 MySQL 的复制功能. 1.1 复制解决的问题 下面是复制常见的用途: 数据分布.Mysql 复制通常不会对带宽造成很大压力,但在 5.1 版本中引入的基于行的复制会比传统的基于语句的复制模式产生更大的带宽压…