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Dubbo深入分析之Cluster层

Cluster接口 整个cluster层可以使用如下图片概括: 各节点关系: 这里的Invoker是Provider的一个可调用Service的抽象,Invoker封装了Provider地址及Service接口信息; Directory代表多个Invoker,可以把它看成List ,但与List不同的是,它的值可能是动态变化的,比如注册中心推送变更; Cluster将Directory中的多个Invoker伪装成一个 Invoker,对上层透明,伪装过程包含了容错逻辑,调用失败后,重试另一个; Router负责从多个Invoker中按路由规则选出子集,比如读写分离,应用隔离等; LoadBalance负责从多个Invoker中选出具体的一个用于本次调用,选的过程包含了负载均衡算法,调用失败后,需要重选; Cluster经过目录,路由,负载均衡获取到一个可用的Invoker,交给上层调用,接口如下: @SPI(FailoverCluster.NAME) public interface Cluster { /** * Merge the directory invokers t...

在Ignite中使用线性回归算法

在本系列前面的文章中,简单介绍了一下Ignite的机器学习网格,下面会趁热打铁,结合一些示例,深入介绍Ignite支持的一些机器学习算法。 如果要找合适的数据集,会发现可用的有很多,但是对于线性回归来说,一个非常好的备选数据集就是房价,可以非常方便地从UCI网站获取合适的数据。 在本文中会训练一个线性回归模型,并且计算R2得分。 需要先准备一些数据,并且要将数据转换成Ignite支持的格式,这通常是数据科学家需要花时间做的事。 首先,需要获取原始数据并将其拆分成训练数据(80%)和测试数据(20%)。Ignite暂时还不支持专用的数据拆分,路线图中的未来版本会支持这个功能。但是就目前来说有许多可用的免费和开源工具可以执行这样的数据拆分,或者也可以用一种Ignite支持的编程语言自己编写这种代码。在本文中会使用下面自己编写的代码来实现此任务: from sklearn import datasets import pandas as pd # Load Boston housing dataset. boston_dataset = datasets.load_boston()...

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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。