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MongoDB 工具之mongostat

摘要: MongoDB提供了一些列的工具,包括mongostat, mongotop等性能监控工具,导入导出工具,同步工具,gridfile管理工具 等等。 背景 MongoDB提供了一些列的工具,这些工具我们通过mongodb官方进行下载。 mongodump mongoexport mongofiles mongoimport mongooplog mongoperf mongorestore mongostat mongotop 下载地址 如果我们通过rpm方式进行安装,那么我们需要单独安装mongo tools(mongodb-org-tools-3.2.9-1.el6.x86_64.rpm)。 mongostat作用 mongostat是最常用的工具之一,主要用来查看内存使用情况,网络吞吐情况。还可以查看实时的增删改查pqs。 安装 我们直接通过rpm方式即可安装成功 rpm-ivhmongodb-org-tools-3.2.9-1.el6.x86_64.rpm mongostat实战 直接执行mongostat脚本 mongostat help 除了常用的监控参数之外,mo...

构建基于Spark的推荐引擎(Python)

在学习Spark机器学习时,书上用scala完成,自己不熟悉遂用pyshark完成,更深入的理解了spark对协同过滤的实现 在这里我们的推荐模型选用协同过滤这种类型,使用Spark的MLlib中推荐模型库中基于矩阵分解(matrix factorization)的实现。 协同过滤(Collaborative Filtering) 协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息,个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应(如评分)并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息,回应不一定局限于特别感兴趣的,特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。 很简单的例子来介绍就是日常我们生活中经常找电影会通过向和自己品味类似的朋友要求推荐,这就是协同过滤的思想 基于用户的协同过滤推荐机制的基本原理 基于用户或物品的方法的得分取决于若干用户或是物品之间依据相似度所构成的集合(即邻居),故它们也常被称为最邻近模型。 矩阵分解 这里我们要处理的数据是用户提供的自身偏好数据,即用户对物品的打分数据。 这些数据可以被转换成用户为行,物品为列的二维矩阵,即评分矩阵A(m*n)表示m...

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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。

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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