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做Data Mining,其实大部分时间都花在清洗数据

前言:很多初学的朋友对大数据挖掘第一直观的印象,都只是业务模型,以及组成模型背后的各种算法原理。往往忽视了整个业务场景建模过程中,看似最普通,却又最精髓的特征数据清洗。可谓是平平无奇,却又一掌定乾坤,稍有闪失,足以功亏一篑。 大数据圈里的一位扫地僧 说明:这篇文章很早就想写了,但是切入点一直拿捏不准,要讲的内容比较大众化,却又是重中之重。 一、数据清洗的那些事 构建业务模型,在确定特征向量以后,都需要准备特征数据在线下进行训练、验证和测试。同样,部署发布离线场景模型,也需要每天定时跑P加工模型特征表。 而这一切要做的事,都离不开数据清洗,业内话来说,也就是ETL处理(抽取Extract、转换Transform、加载Load),三大法宝。 来自于百度百科 在大数据圈里和圈外,很多朋友都整理过数据,我们这里称为清洗数据。 不管你是叱咤风云的Excel大牛,还是玩转SQL的数据库的能人,甚至是专注HQL开发ETL工程师,以及用MapReduce\Scala语言处理复杂数据的程序猿。(也许你就是小白一个) 我想说的是,解决问题的技术有高低,但是解决问题的初衷只有一个——把杂乱的数据清洗干净,让...

HBase – Memstore Flush深度解析

Memstore是HBase框架中非常重要的组成部分之一,是HBase能够实现高性能随机读写至关重要的一环。深入理解Memstore的工作原理、运行机制以及相关配置,对hbase集群管理、性能调优都有着非常重要的帮助。 Memstore 概述 HBase中,Region是集群节点上最小的数据服务单元,用户数据表由一个或多个Region组成。在Region中每个ColumnFamily的数据组成一个Store。每个Store由一个Memstore和多个HFile组成,如下图所示: 之前我们提到,HBase是基于LSM-Tree模型的,所有的数据更新插入操作都首先写入Memstore中(同时会顺序写到日志HLog中),达到指定大小之后再将这些修改操作批量写入磁盘,生成一个新的HFile文件,这种设计可以极大地提升HBase的写入性能;另外,HBase为了方便按照RowKey进行检索,要求HFile中数据都按照RowKey进行排序,Memstore数据在flush为HFile之前会进行一次排序,将数据有序化;还有,根据局部性原理,新写入的数据会更大概率被读取,因此HBase在读取数据的时候首...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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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。