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破局主键重复问题的坎坷路 | 京东物流技术团队

伴随着业务的不断发展,逐渐由单库单表向分库分表进行发展。在这个过程中不可避免的一个问题是确保主键要的唯一性,以便于后续的数据聚合、分析等等场景的使用。在进行分库分表的解决方案中有多种技术选型,大概分为两大类客户端分库分表、服务端分库分表。例如 Sharding-JDBC、ShardingSphere、 MyCat、 ShardingSphere-Proxy、Jproxy(京东内部已弃用)等等。 在这个燥热的夏天,又突然收到告警,分库分表的主键冲突了,这还能忍?不,坚决不能忍,必须解决掉!后面咱们慢慢道来是如何破局的,如何走了一条坎坷路…… 翻山第一步 咱们的系统使用的是ShardingSphere进行分库分表的,大概的配置信息如下:(出于信息的安全考虑,隐藏了部分信息,只保留的部分内容,不要在意这些细节能说明问题即可) <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.o...

高基数类别特征预处理:平均数编码 | 京东云技术团队

一 前言 对于一个类别特征,如果这个特征的取值非常多,则称它为高基数(high-cardinality)类别特征。在深度学习场景中,对于类别特征我们一般采用Embedding的方式,通过预训练或直接训练的方式将类别特征值编码成向量。在经典机器学习场景中,对于有序类别特征,我们可以使用LabelEncoder进行编码处理,对于低基数无序类别特征(在lightgbm中,默认取值个数小于等于4的类别特征),可以采用OneHotEncoder的方式进行编码,但是对于高基数无序类别特征,若直接采用OneHotEncoder的方式编码,在目前效果比较好的GBDT、Xgboost、lightgbm等树模型中,会出现特征稀疏性的问题,造成维度灾难, 若先对类别取值进行聚类分组,然后再进行OneHot编码,虽然可以降低特征的维度,但是聚类分组过程需要借助较强的业务经验知识。本文介绍一种针对高基数无序类别特征非常有效的预处理方法:平均数编码(Mean Encoding)。在很多数据挖掘类竞赛中,有许多人使用这种方法取得了非常优异的成绩。 二 原理 平均数编码,有些地方也称之为目标编码(Target Enc...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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