数据集成

简介 对于日志来说，最常见的需求就是收集、存储、查询、展示，开源社区正好有相对应的开源项目： logstash（收集）、elasticsearch（存储+搜索）、kibana（展示） ，我们将这三个组合起来的技术称之为ELK，所以说ELK指的是Elasticsearch、Logstash、Kibana技术栈的结合。ELK对外作为一个日志管理系统的开源方案，能够可靠和安全地从任何格式的任何来源获取数据，并实时搜索、分析和可视化。 1 Elasticsearch elasticsearch是一个高可扩展的、开源的、全文本搜索和分析的引擎 。它能够近乎实时地存储，检索和分析大量数据，通常用作底层引擎/技术，为具有复杂搜索特性和需求的应用程序提供动力。 elasticsearch的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。 1.1节点和集群 elasticsearch 本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个 elasticsearch 实例。 单个 elasticsearch 实例称为一个节点（node）。一组节点构成一个集群（cluster） 。 1.2索引（Index） elasticsearch 会索引所有字段

目录 一、什么是数据仓库 二、数据库vs数据仓库 1、数据库 2、数据库vs数据仓库 三、报表vs数据可视化vs ETL 1、报表 2、数据可视化 3、ETL 四、数仓分析主题 1、数仓主题的含义 2、电商行业数仓核心主题 1)、总体运营主题 2)、网站流量类主题 3)、销售转化类主题 4)、客户价值类主题 5)、商品类主题 6)、市场营销活动指标 7)、风控类指标 8)、市场竞争指标 3、本项目要实现的分析主题 一、什么是数据仓库 概念上：数据仓库，英文名称为Data WareHouse，可简写为DW或DWH。 数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。 数据仓库（Data Warehouse）是一个 面向主题的（Subject Oriented）、集成的( Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的 数据集合，用于支持管理、运营决策。 （通俗来说，数仓就是一个数据备份和数据分析的系统） 小提示：反应历史变化的含义 二、数据库vs数据仓库 1、数据库 通常指的是 数据库软件 ，比如mysql，oracle，sqlserver，db2 数据库应用场景1：联机事务处理 数据库软件用的最多的应用场景

前言 前面介绍了 TinkerPop集成Neo4j 的配置方法，并且实现了HA操作。这里有一个突出问题就是不管是使用Neo4j，还是自带的TinkerGraph都不可避免的面临一个问题——大数据量场景，也即分布式问题。鉴于此， Tinkerpop 还提供了和Hadoop+Spark的集成解决方案，从而解决单节点问题。但是由于Spark中的数据一致性问题，不能修改数据，所以这种方案不能修改数据，也不能新增数据，只适合用来查询、计算，不得不说这是一个很大的缺点。如果有同学有更好的解决方法，欢迎在下面留言交流。另外，本文的所有操作同样都以Tinkerpop Server 3.4.4为例。 TinkerPop集成Hadoop+Spark 在 Tinkerpop官网 中已经给出了和Hadoop+Spark的集成方法，但是有两个问题。第一，所有的操作都是基于console完成的，没有server的操作步骤；第二，在使用SparkGraphComputer时，master都是local模式，对于使用YARN作为资源管理器的时候，参照官网资料往往是调试不成功的。原因主要有三点： SparkGraphComputer会创建自己的SparkContext，而不是通过spark-submit获取配置信息。 对于Spark运行在YARN上的模式，直到Tinkerpop 3.2.7/3.3.1版本之后才支持

AdaBoost的前身和今世 强可学习和弱可学习 在概率近似正确(PAC)学习框架中, 一个类如果存在: 一个多项式复杂度的学习算法,正确率略大于随机猜测(例如二分类问题中大于1/2),称 弱可学习的 一个多项式复杂度的学习算法,并且正确率很高,称 强可学习的 Kearns和Valiant证明了强可学习和弱可学习是 等价 的 The Strength of Weak Learnability Adaboost算法就是将弱学习器组成强学习器的算法 Explaining AdaBoost 算法受到工业界和学术界的关注， 充分的理论研究 (统计学习方法证明) AdaBoost算法是为了证明弱可学习和强可学习算法等价而提出的 ，随后，人们发现该类集成算法能够有效的提升一个学习器的作用，基于AdaBoost演化出了诸多的算法，例如在各大数据挖掘上大放光彩的XGBoost，几乎霸占了诸多数据竞赛榜单的前几多年（从2017开始），在数据预处理上填充空值常用的随机森林算法等等。 随后，学术界纷纷把关注点投向了这个算法的理论证明。得到了该类算法的统计学派角度的证明， 即为AdaBoost是在指数损失函数、模型是加性模型、算法是前向分布算法 。进一步的，给出了学习算法的训练误差界，说明了其训练过程中的最坏情况，并且表明其训练误差是以指数级别下降的。在明白了AdaBoost的统计意义后

一、序言 　　大家或多或少都听过 WebService（Web服务），有一段时间很多计算机期刊、书籍和网站都大肆的提及和宣传WebService技术，其中不乏很多吹嘘和做广告的成 分。但是不得不承认的是WebService真的是一门新兴和有前途的技术，那么WebService到底是什么？何时应该用？ 　　当前的应用程序开发逐步的呈现了两种迥然不同的倾向：一种是基于浏览器的瘦客户端应用程序，一种是基于浏览器的富客户端应用程序（RIA），当然后一种技术相对来说更加的时髦一些（如现在很流行的Html5技术），这里主要讲前者。 　　基于浏览器的瘦客户端应用程序并不是 因为瘦客户能够提供更好的用户界面，而是因为它能够避免花在桌面应用程序发布上的高成本。发布桌面应用程序成本很高，一半是因为应用程序安装和配置的问 题，另一半是因为客户和服务器之间通信的问题。传统的Windows富客户应用程序使用DCOM来与服务器进行通信和调用远程对象。配置好DCOM使其在 一个大型的网络中正常工作将是一个极富挑战性的工作，同时也是许多IT工程师的噩梦。事实上，许多IT工程师宁愿忍受浏览器所带来的功能限制，也不愿在局 域网上去运行一个DCOM。关于客户端与服务器的通信问题，一个完美的解决方法是使用HTTP协议来通信。这是因为任何运行Web浏览器的机器都在使用 HTTP协议。同时

推荐阅读： 论主数据的重要性（正确理解元数据、数据元） CDC+ETL实现数据集成方案 Java实现impala操作kudu 实战kudu集成impala impala基本介绍 　　impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具， 　　impala是参照谷歌的新三篇论文（Caffeine--网络搜索引擎、Pregel--分布式图计算、Dremel--交互式分析工具）当中的Dremel实现而来，其中旧三篇论文分别是（BigTable，GFS，MapReduce）分别对应我们即将学的HBase和已经学过的HDFS以及MapReduce。 　　impala是基于hive并使用内存进行计算，兼顾数据仓库，具有实时，批处理，多并发等优点 　　Kudu与Apache Impala （孵化）紧密集成，impala天然就支持兼容kudu，允许开发人员使用Impala的SQL语法从Kudu的tablets 插入，查询，更新和删除数据； impala的架构以及查询计划 Impalad 基本是每个DataNode上都会启动一个Impalad进程，Impalad主要扮演两个角色： Coordinator： 负责接收客户端发来的查询，解析查询

首先,问题是这样的,这是pageInfo里面的数据: 我相信眼尖的朋友已经看出问题所在了,那就是返回的pageInfo里面的数据都不对,比如说total总数(我数据库的总数不可能只有5条,这只是我限制的在一个界面显示的信息条数)... 那么,为什么会这样呢?why? // frist:设置页码; size:每页最大显示的数量,后面只能跟一个查询!!!!! PageHelper.startPage(frist, size); // 注意!!!只能跟一个查询!!!从数据库查询的数据 List<Emplayee> empAll = emplayeeService.getEmpAll(); // page:连续显示的页数 PageInfo pageInfo = new PageInfo(empAll, page); // 返回pageInfo即可 return "index"; 原来是因为我在controller中的代码中,在PageHelper.startPage(frist, size);后的查询不唯一,导致查询出来的数据只有你限制size个 把后面的查询改成一个就解决了!!!注意,PageHelper.startPage(frist, size);后的只能生效一个分页查询,哪怕是后面一句代码的方法包含两个查询都不可以! 这个问题困扰了我将近7-8个小时,我把它分享出来

机器学习实战教程（十）：提升分类器性能利器-AdaBoost 模型融合方法总结 机器学习模型优化之模型融合 xgboost lightgbm 文章目录 集成方法 1、Bagging 2、Boosting 3、Bagging、Boosting二者之间的区别 4、AdaBoost 1) 计算样本权重 2) 计算错误率 3) 计算弱学习算法权重 4) 更新样本权重 5) AdaBoost算法 5.实例 Bagging Adaboost 集成方法 将不同的分类器组合起来，而这种组合结果则被成为 集成方法 (ensemble method)或者 元算法 (meta-algorithm)。 集成方法主要包括 Bagging 和 Boosting 两种方法，Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法，即将 弱分类器 组装成 强分类器 的方法。 1、Bagging 自举汇聚法 （bootstrap aggregating），也称为bagging方法。Bagging对训练数据采用自举采样（boostrap sampling），即有放回地采样数据，主要思想： 从原始样本集中抽取训练集（ 每次都是从训练集中做有放回的随机采样 ）。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本

1 前言 我在本文中具体介绍了測试工具NuMega Devpartner(下面简称NuMega)的用法。 NuMega是一个动态測试工具，主要应用于白盒測试。该工具的特点是学习简单、使用方便、功能有效。NuMega共同拥有三个独立的子功能——BoundsChecker、TrueCoverage、TrueTime。BoundsChecker为代码检错工具，TrueCoverage为測试覆盖率统计工具，TrueTime为程序执行性能測试工具。 本文挡通过三章对NuMega三个子功能的用法进行了介绍，各部分之间内容独立。假设你想了解NuMega的各项功能，建议阅读本文挡所有内容，假设你仅仅想了解NuMega提供的某一个子功能的相关信息，按文件夹查看对应的章节就可以。 须要说明的一点是，本文挡中所介绍的測试工具NuMega，专指NuMega for Visual C++版，对于NuMega for Visual Basic版和NuMega for Delphi版的使用说明，不在本文挡的介绍范围之内，这一点请注意。 2安装 NuMega的安装非常easy。获得NuMega安装程序后，点击setup.exe进行安装就可以。在安装过程中不须要什么特殊的设置。 只是有一点须要说明，在安装NuMega之前，应该确保你的机器上已经安装好了Visual C++

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