一些数据处理专家指出，使用该种方法处理数据时，研究者们须警惕超大量社交媒体数据背后可能存在的严重缺陷。 错误的结果可能产生严重的影响：每年，都有上千的研究报告是基于社交媒体上收集而来的数据。...“然而，行为学研究中的一句老话说的好：了解你的数据”。不过，社交媒体作为数据源之一吸引力实在惊人。“人们想要了解世界上正发生着什么，这无疑是快速的跟进办法。”...数据过滤与SPAM 一篇发表在《科学》杂志上的评论中，Ruths和Pfeffer强调了可能导致社交媒体数据失真的若干因素，及它们的解决办法。...社交媒体研究所使用的公开数据并不总能准确反映平台的总体状况——研究者们关于网站建立者如何过滤他们的数据源常常一头雾水。 社交媒体的设计通常会影响用户的行为，从而改变所测量的数据。...通过解决面临的问题，我们才能实现基于社交媒体的研究所展现出的巨大潜力。” 见中关村在线：深度思考：社交媒体的大数据是否可靠？
先上结论：Innodb在idb文件中存储数据，无论是页还是记录，都是物理无关的，但是记录的物理无关只能在同一页中有效 （文末有解释） 实验1. ...插入 100 条数据：原本被删除掉的 主键范围在 1 ~ 49 的记录空间被复用了，并且被替换成了 主键 50 ~ 99 的记录。...可以发现，从删除50条记录到再插入100条记录的过程中，数据页4被塞入了主键范围为442 ~ 500的记录，说明记录的指向关系还是受到物理上的制约的，因为PageDirectory寻址的偏移量就是基于当前页的...，不能查找其他页的记录，如果 442 ~ 500 的数据不移到数据页 4 上，而数据页4想引用数据页5的数据的话，数据页4的PageDirectory是无法管理在数据页5上的记录的。 ...（关于PageDirectory ：参考文章） 换句话说，就是数据节点里面的记录在物理上可以不按主键递增的规则分配，但逻辑上是顺序的 数据页之间逻辑上主键的大小必须是严格递增的。
孟德尔随机化是在非实验数据中使用遗传变异来估计暴露和结局之间的因果关系。...非实验数据涵盖了所有观察性研究，包括横断面和纵向，队列研究和病例对照研究究。...我们可以通过进行哈迪-温伯格平衡检验来评估是否有可能偏离遗传变异的随机交配假设，以判断种群中杂合子和纯合子的频率是否符合期望。尽管分配中没有真正的随机性，但仍将其该种分配成为准随机化。...大多数自然实验都依赖于准随机化，而不是实验单元的严格随机化。 最近的一项观察性研究表明，线性回归在所有96个非遗传变量之间构成的4560个关联中，有45%的p值小于0.01。...尽管使用孟德尔随机化的主要原因是为了避免残留混杂问题，但在特定情况下使用孟德尔随机化还有其他原因：病例对照数据和难以衡量的暴露水平。
pgsql目前是最大的开源数据库，集成了mysql与mongodb的特性，并且可以实现数据零丢失，支持同步复制，异步复制，延迟复制，兼容多种数据类型json，数组，以及自定义函数等。...日志保证数据的一致和完整性，以追加的形式记录数据的更改》3....如何保证数据的可靠性pgsql的数据页大小是8K，linux文件系统页大小是4K或8K（getconf PAGE_SIZE查询），数据页大小是8K，磁盘扇区是512B，因此在数据页并发写入磁盘时每个io...由于写入扇区不同，可能因为传输或硬件故障等原因导致写入失败，一部分写入，一部分未写入；针对对数据可靠性要求较高的环境，可以通过full_page_writes和check_sum配置来保证数据的可靠性full_page_writes...：全页写，在最近一次checkpoint时会将WAL日志的数据页进行整页拷贝，这样即使在数据缺失、系统崩溃时，也可以通过WAL日志来进行完整数据页的恢复check_sum：数据块的校验功能，对数据页进行复制
Delta Lake 回顾 前面的文章对于 Delta Lake 介绍很多，为了方便新的读者更快了解项目，这里简要说明： Delta Lake 是一个开源的存储层，为数据湖带来了可靠性。...OMG，出问题了，一堆数据大部分都是不可靠的，导致大部分项目都失败了。这是因为数据科学分析和机器学习对数据质量要求非常高。 看来，美好只是想想而已，别当真。 数据湖的模样 ?...那么，你期望的数据湖是什么样子的？...，通常你的数据是 garbage（不要惊讶，没分析之前的确是），也就是数据湖里面存储的都是 garbage，所以 garbage out 给推荐引擎的都是无用数据，导致输出没有意义的结果。...，但是有没有发现，很难处理以前历史数据，比如一年前的数据分析，以及更新的历史数据情况。
孟德尔随机化, Mendilian Randomization, 简写为MR, 是一种在流行病学领域应用广泛的一种实验设计方法。...孟德尔随机化的具体实验设计有很多种，来看一个最简单的模型，示意如下 ?...上述模型称之为一阶段MR, 为了增加分析结果的可靠性，量化关联效应的大小，还有很多更复杂的孟德尔随机试验设计，比如独立样本MR, 两样本MR, 双向MR, 两阶段MR, 基因-暴露交互作用MR等等，其中两样本...MR，用来自相同群里的两批数据分别研究遗传变异G与暴露因素X, 遗传变异G与结局变量Y之间的关联性，通常是利用大样本量的GWAS分析，由于其样本量大，分析结果具有较好的把握度。...GWAS数据的不断增加为孟德尔随机化研究提供了数据基础，随着统计方法的推陈出新，各种组学技术的发展，孟德尔随机化的研究也应用的越来越广泛。
在本章中，我们考虑对孟德尔随机化估计的因果效应的解释，并讨论在何种情况下孟德尔随机化估计的结果可以作为临床实践的可靠指南。...除此之外，人们不太了解孟德尔随机化的一个方面是外部有效性问题。如果关于遗传变异的IV假设是正确的，并且做出了与因果效应相对应的有效估计，那么在将该估计推广到实验环境时会出现哪些问题呢？...例如，对降低的风险的估计是否源于考虑到基因上降低的胆固醇水平与降低胆固醇水平的干预措施所带来的降低风险相同？孟德尔随机化与随机试验的不同之处在于，它会影响外部有效性问题。...外部有效性的问题是，由于遗传变异导致的暴露变化并进一步所致的因果效应是否类似于由于对暴露进行干预所致的因果效应。接下来我将和大家讨论几种导致这些影响可能不相等的原因。 1....但是，如果建议的干预效果更为显著，则孟德尔随机估计值将依靠外推法，而不是依据观察到的暴露的遗传变化。注意，依赖线性假设得出暴露对结果影响的估计值可能无效；此外，该假设可能无法通过经验数据进行检验。
继上周分享了血液中的蛋白组学相关网站后➡【孟德尔随机化】血液循环中的蛋白质组：常用网站一网打尽，今天我们继续扩充孟德尔随机化GWAS数据的来源吧~ 今天主要分享与糖尿病、血糖代谢、肥胖、高血压等代谢综合征相关的数据源...—— 2型糖尿病 “DIAGRAM Consortium： http://diagram-consortium.org/ 点进去就可以找自己想要的数据，包括了2022年最新的GWAS数据，直接下载即可...可以看到进行MR分析的必要数据都是有的，用起来也很方便。 肥胖 一般来说，MR分析会使用体重指数和根据体重指数调整的WHR（WHRadjBMI）作为肥胖的衡量标准。...数据一般都在Supplementary information里，这篇也是如此，可以直接复制table中的数据“为我所用”~ 写在后面 月底菜编要开题，所以代码部分暂时搁置了【之前发过的全流程代码（一）...不知道有没有同学尝试过，让我康康~】，如果在运行过程中有任何问题欢迎后台留言或者评论区提问，我已经提前踩过坑了，或许可以为大家提供一丢丢帮助 可以看到，学孟德尔随机化之前要学gwas数据分析 全基因组关联研究
全基因组关联研究还提供了数据集，用于估计基因与暴露和结果的关联，从而进行高效的双样本孟德尔随机分析。...虽然基于与风险因素具有可证实生物学相关性的基因变异的孟德尔随机分析最为可靠，但基于全球基因组研究中大量基因变异的分析也能为因果假设提供重要证据。...虽然孟德尔随机化过程中的一些方面可以实现有效的自动化，无论是高通量算法还是努力遵循最佳实践的善意的人类研究人员，但每个流行病学问题都是不同的，需要思考如何选择数据集和聚焦分析计划，以产生最可靠的推论。...这种设计的初衷是最大限度地增加老年疾病的病例数，但其另一个优点是避免了选择偏差，因为父母的死因不太可能影响后代数据是否可用于分析。...孟德尔随机化的趋势是依靠统计方法提供可靠的因果推论，而流行病学中的因果研究传统上依靠的是设计而不是复杂的统计方法。 将这两种方法结合起来需要独创性，但却能带来更多启发。
什么是可靠性？系统的可靠性表现为在一定期间内，用户可以预测其发生的行为，也就是说，在一定的期间内，系统不会发生计划外的行为。...例如，服务器运行时不会出现意外的停机、应用程序的性能符合预期、计划的停机很少发生等等。 在经常发生变化的环境中，维持系统的可靠性非常困难。...维护系统的可靠性需要做到以下几点： 衡量管理的系统 测量系统正常运行时的变量值，可以为发布系统的基线做准备。...以及显示对数据库性能故障排除是否有用（假设调用数据库占用了函数执行的5%的时间，用户则可以对该函数的其他部分进行故障排除来获得性能提升） 当用户将应用程序概要文件做为基线的一部分时，可以看到每个功能或用例的关键部分的持续时间...服务器硬件 机房是数据库环境中最重要的一部分，确保机房的安全性和可靠性。 使用冗余的硬件，减轻服务器故障的风险。包括电源、RAID、网络适配器。 CPU、内存等潜在的损坏风险。
系统版本：CentOS7 节点规划： 热数据节点： 192.168.2.4 温数据节点： 192.168.2.190 PS：这里就没分 hot warm cold 这种三级存储，我们一般使用 hot...data logs chown es.es /usr/local/elasticsearch-7.4.2/ -R su - es cd /usr/local/elasticsearch-7.4.2/ 热数据节点...如果要将 index-2019.10.19 的数据搬迁到温节点，我们使用下面的这个命令就行 curl -H 'Content-Type: application/json' -X PUT http://...，打标签，存放到es的warm节点(大容量HDD磁盘)： #!...具体可以查阅es官方的文档（个人还是比较喜欢用上面的这种脚本的方案）。
美国的网络监控引起全世界对“大数据”的警惕，而新加坡却另辟蹊径，展开一场实验，希望在保护国家安全之外，还能借助“大数据”打造更加和谐的社会。...H o听说他正主持着一个新奇的实验：搜集大量电子信息，从中鉴别可疑活动——主要是恐袭。...换句话说，新加坡已成为一个实验室，它不仅想看看大规模监控和数据分析能否阻止恐袭，还想知道是否能用技术打造更和谐的社会。 对以维持秩序为目标的中央控制式复杂技术系统而言，新加坡是最佳实施场所。...未来规划法也应用于许多政策问题，比如研究人们育儿态度的变迁，是否应该弱化新加坡历来推崇的唯分数论，旅游局用它预测下一个十年的游客趋势，政府则用它调查实验室研发出的替代食品能否减少新加坡对于食物进口的依赖...在这个小小的大数据实验室，得出了出人意料的结果：新加坡人在网上待的时间越长，读到的东西越多，跟他人及政府分享想法的时候就越多，就越会意识到新加坡的做法在发达民主国家中并不完全正常，政府也并非绝对可靠。
虽然肥胖的流行率随时间的推移而增加，但现实中血压和高血压的趋势却与之相反，这也导致一些人质疑这种观察性结果是否真的是因果关系。...研究设计 作者分析了来自哥本哈根的37027个独立个体的代表性数据。所有参加者都具有相同的种族背景(丹麦)，选出这些样本进行研究主要是因为他们能反映哥本哈根的一般人口组成。...对于结局是连续性变量而不是二分类疾病时，横断面研究能够为孟德尔随机化实验提供所有必要的信息，而无需花费一段时间对参与者进行跟踪随访，这是非常节约时间和资源的。...尽管孟德尔随机化不要求了解太多关于遗传变异所在基因的功能，但是使用未知功能的遗传变异作为工具变量进行分析可能会给接下来的结果解释带来一定的麻烦。...由于工具变量的假设在科学上不是非常确定，那么据此得出特定风险因素和结局有因果关联是不可靠的。对于BMI这样的风险因素来说尤其如此，就像在减肥的随机试验中很难分离出单一的因果因素一样。
可靠的数据传递 Kafka 通过以下几个方面实现可靠的数据传递: 分区副本 - Kafka 的分区有多个副本,如果某个副本失效,其他副本可以继续服务。...批量确认 - 生产者会批量发送消息,并批量接收确认,避免过于频繁的网络交互。 消费者偏移量 - 消费者会追踪并定期提交消费偏移量,以指示已经消费到的位置,从而实现重试时不重复消费等功能。...生产者消息编号 - Kafka 生产者里的消息分配连续的编号,用于快速定位断点。...所以,Kafka 通过分区多副本、生产者消费者重试机制、批量操作与校验、顺序写磁盘与页缓存、混合存储、高可用设计以及时间戳与消息编号等手段,实现了高吞吐、低延迟与高可靠的数据传输。...这也体现了 Kafka 的设计目标与关键机制 ---- 导图
分析：BFS判断是否有环。
因此，需要更强大的方法来使用观察数据评估因果关系，而孟德尔随机化就是这样一种方法。 1.2 遗传流行病学的兴起 遗传流行病学是主要研究遗传因素在人群健康和疾病中的作用。...然而，这些遗传变异却为孟德尔随机化提供了机会，因为孟德尔随机化正是利用遗传数据评估各种危险因素间因果关系的方法。 1.3 经典实例：炎症假说 “炎症假说”是理解心血管疾病的重要方面。...众所周知，CRP与冠心病风险相关，但在孟德尔随机化研究之前，尚不清楚这种关联是否为因果关系。本例中拟解决的具体问题是：长期升高的CRP水平是否会导致更大的CHD风险。...实际上，这就相当于我们正在人口中开展一项自然实验，通过自然实验，自然随机给予了某些个体遗传“治疗”以提高其CRP水平，如果携带相关遗传变异（与CRP水平升高且满足工具变量假设）的个体表现出较高的CHD发生率...1.3.5违反工具变量假设 在实际研究中，仅凭观测数据是无法检验两个变量之间是否存在因果关系，因为它实际上并不满足工具变量假设。
这种方式很受欢迎，因为生成任意数量的数据非常简单，想要验证输出结果是否正确也很简单。 尽管最开始的MapReduce论文报告的是TeraSort的结果。...本文将会讨论几年前我们所做的一些PB规模的排序实验，包括在我们看来最大的一次MapReduce任务：对50PB的数据执行排序。...那时候，我们主要是开心能把这个测试完成，尽管对输出结果的正确性还有些疑问（由于未作验证而无法确认）。当时，若不是我们关闭了检查map分片与备份的输出结果是否一致的机制，这项任务是无法完成的。...最终，在分布式存储中输入/输出以及将中间数据保存在硬盘中以支持容错（由于在实验中，某些硬盘甚至整台服务器都会宕掉，而且这种情况会频繁出现，因此容错非常重要）的问题上，性能达到了指定MapReduce架构的硬件极限性能的将近两倍...尽管这些排序实验非常有趣，但仍有一些缺点： 真正海量的全局排序输出是没有人需要的，我们还没有找到如上所述实验的任何一个真实用例。
可靠数据传输对于应用层、传输层、链路层都很重要，是网络领域的Top10问题。 对于传输层来说，由于相邻的网络层是不可靠的，所以要在传输层实现可靠数据传输（rdt）就比较复杂。...不错 就是传输的数据包没有错误 不丢 传输的数据包不丢失 不乱 传输的数据包顺序要保持正确 ? image.png 为了更好的说明，我们采取渐进式的设计可靠数据传输的发送方和接收方。...我们考虑第一个版本的可靠数据传输 Rdt 1.0: 可靠信道上的可靠数据传输 假设 ** 底层信道完全可靠 ** 不会发生错误(bit error) 不会丢弃分组 显然有了这个假设的话，发送方和接收方只要能正确接收数据就可以了...需校验ACK/NAK消息是否发生错误 状态数量翻倍 状态必须“记住”“当前”的分组序列号 接收方: 需判断分组是否是重复 当前所处状态提供了期望收到分组的序列号 注意：接收方无法知道ACK/NAK是否被发送方正确收到...可靠数据传输原理与协议回顾 信道的(不可靠)特性 可靠数据传输的需求 Rdt 1.0 Rdt 2.0, rdt 2.1, rdt 2.2 Rdt 3.0 流水线与滑动窗口协议
3.3检验因果关系 孟德尔随机化研究主要解决两个问题： （1）暴露和结局是否存在因果关系； （2）如果存在因果关系，那么其大小是多少。...在遗传变异是有效IV的假设下，可以通过检测遗传变异和结局的独立性来评估暴露对结局的因果影响的假设，其中非零关联表示因果关系，当然我们也可以通过对遗传变异和结局进行直接回归来检验效应的存在与否和方向，这是最朴素的孟德尔随机化思想...3.3.2孟德尔随机化是否真正评估因果关系 在自然实验（例如孟德尔随机化）中，由于没有干预或暴露的操纵，因此使用“因果”这样的字眼是基于如下假设：我们观察到遗传变异、暴露和结局之间的关系能帮助我们认识暴露与结局之间的结构关系...简而言之，该假设表明：由遗传变异导致的暴露水平的差异对结局结果的影响将是相似的（作用的方向相同），而不是完全不同的值。...因此，尽管孟德尔随机化是观察性的，而不是实验性的技术，但在这种假设下，它确实评估了因果关系。 3.3.3解释空结果 孟德尔随机化研究者面临的难题是如何解释“空”（例如p> 0.05）发现。
写在前面的话：今天笔者遇到一个问题，Redis 如何在服务宕机时保证数据的可靠性——数据的持久化和一致性，发现对部分知识点的理解还不够深入，故这里记录一下学习笔记数据持久化——AOF 与 RDB---当...和 AOF 相比，RDB 记录的是某一时刻的数据而不是操作，所以在做数据恢复时可以快速把数据读入内存进行恢复AOF和RDB混合使用Redis 4.0 中提出了一种混合使用 AOF 和 RDB 的方法：内存快照以一定的频率执行...而 Redis 的解决方案是增加副本数量，多个实例保存同一份数据，保证在服务宕机时能及时切换到备份实例上但增加冗余量的同时，也增加了数据同步的消耗，Redis 提供了主从库模式以保证数据副本的一致，主从库之间为了兼顾效率和一致性采用了读写分离的方式如下图所示...非首次同步——基于长链接的命令传播两种方式具体来说，主从集群的数据同步，是数据可靠的基础保证；而在主库发生故障时，自动的主从切换是服务不间断的关键支撑。...为了降低误判率，哨兵机制通常采用多实例的方式进行部署，多个哨兵实例通过“少数服从多数”的原则，来判断主库是否下线---我正在参与2023腾讯技术创作特训营第二期有奖征文，瓜分万元奖池和键盘手表
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
