1.FM背景 在计算广告中,CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节,因为DSP后面的出价要依赖于CTR预估的结果.在前面的相关博文中,我们已经提到了CTR中相关特征工程的做法.对于特征组合来说,业界现在通用的做法主要有两大类:FM系列与Tree系列.今天,我们就来讲讲FM算法. 2.one-hote编码带来的问题 FM(Factorization Machine)主要是为了解决数据稀疏的情况下,特征怎样组合的问题.已一个广告分类的问题为例,根据用户与广告位的一些特

最近有一网站使用Sqlite数据库作为数据临时性的缓存,对多片区进行划分 Sqlite数据库文件,每天大概新增近1万的数据量,起初效率有明显的提高,但历经一个多月后数据库文件从几K也上升到了近160M,数据量也达到了 40多万条,平均每一条数据占用了 4K的空间,虽然使用上的效率直观上没有造成太大的影响,但服务器的占用内存却比原来多占用了20%左右.今天刚好打算清除一个Sqlite的冗余数据, 将保留最近10天的数据就可以了,结果执行了删除指令delete后删除30多万条数据保留了10多万数据,

CodeFirst解决数据迁移问题 分类: 数据库 设计模式 c#2013-04-24 17:56 137人阅读 评论(0) 收藏 举报 工程用的MVC + Entity Framework,根据CodeFirst的编程理念,先创建模型再自动生产数据库和数据表. 看起来这很方便,也给开发带来很多便利,开发时不用考虑数据建库建表. 所以首先建立框架,写好实体和DbContext 当地我们运行程序的时候,程序会根据我们的数据库配置文件生成对应的数据库表和字段 非常方便. 问题来了 一.当我们的程序开

Spark性能调优之解决数据倾斜 数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据    • 方案适用场景:如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个 key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表 执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案.    • 方案实现思路:此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对

0. 说明 数据倾斜及解决方法的介绍与代码实现 1. 介绍 [1.1 数据倾斜的含义] 大量数据发送到同一个节点进行处理,造成此节点繁忙甚至瘫痪,而其他节点资源空闲 [1.2 解决数据倾斜的方式] 重新设计 Key(配合二次 MR 使用) 随机分区 伪代码如下: RandomPartition extends Partitioner{ return r.nextInt() } 2. 重新设计 Key 代码编写 [2.1 WCMapper.java] package hadoop.mr.datas

最终能实现效果:动态绘制K线图,安卓,iOS正常显示 替换node_modules/native-echarts/src/components/Echarts/中的index.js和renderChart.js index.js替换代码 import React, { Component } from 'react'; import { WebView, View, StyleSheet,Platform } from 'react-native'; import renderChart fro

1.Map端Join解决数据倾斜   1.Mapreduce中会将map输出的kv对,按照相同key分组(调用getPartition),然后分发给不同的reducetask 2.Map输出结果的时候调用了Partitioner组件(返回分区号),由它决定将数据放到哪个区中,默认的分组规 则为:根据key的hashcode%reducetask数来分发,源代码如下: public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V&g

在实际的iOS开发中,有些时候涉及到将程序的状态保存下来,以便下一次恢复,或者是记录用户的一些喜好和用户的登录信息等等. 这就需要涉及到数据的持久化了,所谓数据持久化就是数据的本地保存,将数据从内存中迁入到存储器上.网上有很多种数据持久化的方法,如实现自己实现I/O.数据库.云或则走第三方接口等等.但是有时候可能只是进行一些简单的数据存储,如用户的偏好设置.用户的sessionID等等,这时候使用上述方法便显得有点兴师动众了,现在需要一种更加轻量化的操作方式. 一.认识 NSUserDefaul

在项目中一般都需要将报表数据导出到EXCEL中,但经常出现导出长串数据(如身份证)到EXCEL中后显示为科学计数法的格式,或者报表中显示为001的数据导出到Excel后成了1的格式. 下面简单介绍一下以上问题的解决方法: 1.首先,了解一下excel从web页面上导出的原理.当我们把这些数据发送到客户端时,我们想让客户端程序(浏览器)以excel的格式读 取它,所以把mime类型设为:application/vnd.ms-excel,当excel读取文件时会以每个cell的格式呈现数据,如果 c

现在docker在云计算领域发展的势头很猛,各个公司不论大小都开始研究这个开源工具和技术,围绕docker的开源项目和创业公司也多如牛毛,就是一个简单管理container的web ui都有很多开源项目.不过还是一个人说的好,docker必须要是集群才好玩,而且越大越好玩.当然这是从玩技术的人眼中看待的问题,如果要真正用于生产还是有很多问题需要解决,很多方案需要设计,很多容错需要处理.今天看资料学习到了docker是怎样解决容器里面数据存储的问题的方案,以前做PAAS遇到过这种问题,不过自己也设

1.代码实例: public class ThreadTest4 { public static void Init() { //多个线程修改同一个值,使用lock锁解决并发 ; i < ; i++) { Task.Factory.StartNew(ThreadMethod); } } ; public static void ThreadMethod() { while (true) { lock (typeof(ThreadTest4)) { Number++; Console.WriteL

一.前述 数据倾斜问题是大数据中的头号问题,所以解决数据清洗尤为重要,本文只针对几个常见的应用场景做些分析 . 二.具体方法  1.使用Hive ETL预处理数据 方案适用场景: 如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案. 方案实现思路: 此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive

由于子表的某些字段是父表的外键,正常情况之下,显示的只是一个键值.如下图的Highlight列,如果这样显示,确实不友好. 如果是在创建或是编辑的模式之下,我们可以使用下拉菜单来解决,如<Html.DropDownListFor练习(2)> http://www.cnblogs.com/insus/p/3383277.html . 但在显示时,我们可以写一个函数,来实现一个友好名称显示,但是这样的做法,在MVC里,确实是一种性能之差.那要怎样做,才是一个较折衷办法呢? Insus.NET解决的

最近公司开始做大数据项目,让我使用sqoop(1.6.4版本)导数据进行数据分析计算,然而当我们将所有的工作流都放到azkaban上时整个流程跑完需要花费13分钟,而其中导数据(增量)就占了4分钟左右,老板给我提供了使用 spark 导数据的思路,学习整理了一个多星期,终于实现了sqoop的主要功能. 这里我使用的是pyspark完成的所有操作. 条件:hdfs平台,pyspark,ubuntu系统 运行:我这里是在 /usr/bin 目录下(或者指定在此目录下 )运行的python文件,也可以

上一篇我们讲了 如何创建一个基本的Newlife网络服务端 这边我们来讲一下如何解决粘包的问题 在上一篇总我们注册了Newlife的管道处理器 ,我们来看看他是如何实现粘包处理的 svr.Add<ReciveFilter>();//粘包处理管道 首先看一下我们设备的上传数据协议 设备上报的数据包头包含了固定的包头包尾,整个包的数据长度,设备编号. 包头:板卡类型,帧类型 2个字节 0x01 0x70 帧长度: 为两个字节 并且数据的字节序为  高字节在前 ,C#正常默认为低字节在前. 设备号:

周金可,就职于听云,维护MySQL和GreenPlum的正常运行,以及调研适合听云业务场景的数据库技术方案. 听云周金可 9月24日,周金可将参加在北京举办的线下活动,并做主题为<GreenPlum在听云大数据实时分析的实践>的分享.值此,他分享了PG.工作上的一些经历和经验. 免费报名链接:http://click.aliyun.com/m/6101/ 正文: 周金可刚参加工作时是做系统运维的,后来慢慢接触了各种数据库,开始对数据库感兴趣,经过一段时间的积累后转向了DBA. “在我加入听云时

背景 在使用Python + Testlink做自动化的过程中,遇到了数据入库出现乱码的情况,后来通过修改字符集的方式解决了这个问题.下面的内容主要来自于一篇相关博文,博主做了细微的调整, 原文链接:https://blog.csdn.net/wyzxg/article/details/7581415 Mysql的字符集分类 字符集类型 描述 对应系统变量 客户端字符集 通知server端,客户端提交的sql语句编码格式 character_set_client 连接字符集 server端翻译s

1.Kettle做了一个作业, 执行的时候问题发生在步骤2和步骤3之间,也就是步骤2还未完全执行完的时候,步骤3就要更新步骤2插入的数据,造成死锁.(我的理解是既然都分开作业了,那么每个作业都是一个单独的事务,只有上个事务执行完毕后才会执行下个步骤,为什么会抢资源呢?另外看网上描述,说Kettle社区版只支持单表事务,不知道和这里是否有联系.) 日志报错提示如下: 事务(进程 ID 51)与另一个进程被死锁在 锁 资源上,并且已被选作死锁牺牲品.请重新运行该事务. 解决办法就是在步骤2的作业最后

如何在没有大量用户数据的情况下设计个性化推荐系统并且让用户对推荐结果满意从而愿意使用推荐系统,就是冷启动问题. 冷启动问题主要分为三类: (1) 用户冷启动:如何给新用户做个性化推荐的问题,新用户刚使用网站的时候,系统并没有他的行为数据: (2) 物品冷启动:解决如何将新的物品推荐给可能对它感兴趣的用户: (3) 系统冷启动:如何在新开发网站设计个性化推荐系统,此时网站上用户很少,用户行为也少,只有一些商品的信息. 协同过滤推荐基于这样的假设:为用户找到他真正感兴趣的内容的方法是,首先找与他兴趣

所谓不平衡指的是:不同类别的样本数量差异非常大. 数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡.大数据分布不均衡:例如拥有1000万条记录的数据集中,其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种情况.小数据分布不均衡:例如拥有1000条数据样本的数据集中,其中占有10条的少数分类样本便于属于这种情况. 样本类别分布不平衡主要出现在分类问题的建模上.导致样本量少的分类所包含的特征过少,很难从中提取规律:即使得到分类模型,也容易产生过度依赖于有限的数据样本而导致过拟合的问题,当模型应用到新的数

业务数据的指数级扩张,数据处理的速度可不能跟不上业务发展的步伐.基于 Flink 的数据平台构建.运用 Flink 解决业务场景中的具体问题等随着 Flink 被更广泛的应用于广告.金融风控.实时 BI.实时数仓.实时推荐等多种业务场景,在生产实践中已有丰富的案例与优秀的经验. Flink Forward Asia 倒计时 28 天,企业实践专题大会邀请了字节跳动.滴滴出行.快手.Bilibili.网易.爱奇艺.中国农业银行.奇虎360.贝壳找房.奇安信等不同行业一线技术专家分享 Apache