虽然 Kubernetes 本身不直接提供多租户功能，但它提供了一系列可被用于支持实现多租户的功能。基于这些功能，Kubernetes 社区涌现了一些实现多租户的项目。...本文将粗浅谈谈 Kubernetes 多租户的现有实现机制及优化方案，以及针对多租户（共享集群）和多集群方案，企业该如何选择。...通过设定合适的 RBAC 规则，可以实现对 API 资源的隔离访问。...此外，第三方开源项目例如 Capsule 和 kiosk 提供了更为丰富的多租户支持。 虚拟控制平面 另一种多租户的实现方案是为每个租户提供一个独立的虚拟控制平面，以彻底隔离租户的资源。...这类方案的代价是额外的 apiserver 的开销，但能够获得更为彻底的控制平面隔离。结合数据平面的隔离技术，虚拟控制平面可以实现更为彻底和安全的多租户方案。
虽然 Kubernetes 本身不直接提供多租户功能，但它提供了一系列可被用于支持实现多租户的功能。基于这些功能，Kubernetes 社区涌现了一些实现多租户的项目。...本文将粗浅谈谈 Kubernetes 多租户的现有实现机制及优化方案，以及针对多租户（共享集群）和多集群方案，企业该如何选择。...通过设定合适的 RBAC 规则，可以实现对 API 资源的隔离访问。...这类方案的代价是额外的 apiserver 的开销，但能够获得更为彻底的控制平面隔离。结合数据平面的隔离技术，虚拟控制平面可以实现更为彻底和安全的多租户方案。...多集群方案 从上文可以看出，共享使用 Kubernetes 集群并非易事；Kubernetes 集群并非天然地支持多租户，仅仅是提供了一些细粒度上的功能支持。
Apache Spark 以其分布式计算能力彻底改变了大数据处理。然而，Spark 的性能可能会受到称为“shuffle”的常见挑战的影响。...较大的节点允许在本地处理更多数据，从而最大限度地减少通过网络传输数据的需求。这种方法可以通过减少与网络通信相关的延迟来提高性能。...减少列并过滤行：减少混洗的列数并在混洗之前过滤掉不必要的行可以显著减少传输的数据量。通过在管道中尽早消除不相关的数据，您可以最大限度地减少shuffle的影响并提高整体性能。...然而，通过采用减少网络 I/O、减少列和过滤行来最小化数据量、使用广播哈希连接以及利用分桶技术等策略，可以减轻 shuffle 的影响。...这些优化技术增强了 Apache Spark 性能，从而实现高效的数据处理和更快的分析。通过解决与 shuffle 相关的挑战并优化数据处理管道，释放 Apache Spark 的全部潜力。
通过讲解PCA算法的原理，使大家明白降维算法的大致原理，以及能够实现怎么样的功能。结合应用降维算法在分类算法使用之前进行预处理的实践，帮助大家体会算法的作用。...在机器学习中可以简化运算,减少特征量 1.2 PCA算法介绍 ◆ PCA算法是一种常用的线性降维算法,算法类似于"投影” ◆ 降维简化了数据集,故可以视为一个压缩过程,在压缩过程中可能;会有信息丢失 ◆...PCA除可以用来精简特征,还可以应用在图像处理中 例如基于PCA算法的特征脸法,它可以用来人脸识别 1.3 PCA算法原理简介 ◆ PCA是基于K-L变换实现的一种算法 ◆ PCA算法在实现上用到了协方差矩阵...,以及矩阵的特征分解 ◆ 基本主要内容在于求出协方差矩阵,然后求协方差矩阵的特征值与特征向量 1.4 PCA算法步骤 ◆ 输入n行m列的矩阵X ,代表m条n维数据 ◆ 将矩阵X的每一行进行零均值化处理...PCA算法实现降维 代码 [1240] 特征列降维成3个 [1240] Spark机器学习实践系列 基于Spark的机器学习实践 (一) - 初识机器学习 基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识
通过讲解PCA算法的原理，使大家明白降维算法的大致原理，以及能够实现怎么样的功能。结合应用降维算法在分类算法使用之前进行预处理的实践，帮助大家体会算法的作用。...在机器学习中可以简化运算,减少特征量 1.2 PCA算法介绍 ◆ PCA算法是一种常用的线性降维算法,算法类似于"投影” ◆ 降维简化了数据集,故可以视为一个压缩过程,在压缩过程中可能;会有信息丢失 ◆...PCA除可以用来精简特征,还可以应用在图像处理中 例如基于PCA算法的特征脸法,它可以用来人脸识别 1.3 PCA算法原理简介 ◆ PCA是基于K-L变换实现的一种算法 ◆ PCA算法在实现上用到了协方差矩阵...,以及矩阵的特征分解 ◆ 基本主要内容在于求出协方差矩阵,然后求协方差矩阵的特征值与特征向量 1.4 PCA算法步骤 ◆ 输入n行m列的矩阵X ,代表m条n维数据 ◆ 将矩阵X的每一行进行零均值化处理...PCA算法实现降维 代码 特征列降维成3个 Spark机器学习实践系列 基于Spark的机器学习实践 (一) - 初识机器学习 基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib 基于Spark
1.对于文本型数据的分类处理（或者其他的处理），根据ik和jcseg等分词器先对它们进行分词处理之后，大家都知道，计算机是处理不了汉字的，对于文本型的词我们如何才能让计算机处理呢？...我们可以通过TF-IDF将文本型的数据向量化。对于TF-IDF的概念我就不再阐述，网上的资源非常多，这里我主要来看看是如何实现的。...2.测试数据的准备（pca.txt） 1,纵坐标 是 该词 在该 文章 中 的 权重 0,其 出发点 是 一个词 对于 分类 的 重要性 不但 取决于 其在 整个语料 中 出现 的 概率 0,那么...它 对于 分类 的 重要性 也是 不同 的 1,我们 是 祖国 的 接班人 说明：，前面的是类别，后面的是伪造的一些分词的结构，通过空格分割，具体的一篇文章，可以通过分词器将其分割成这样的。...import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors import org.apache.spark.ml.feature.HashingTF import org.apache.spark.ml.feature.IDF
而为了实现这一目的，Spark团队推出SQL组件，一方面满足了多种数据源的处理问题，另一方面也为机器学习提供了全新的数据结构DataFrame（对应ml子模块）。...了解了Spark SQL的起源，那么其功能定位自然也十分清晰：基于DataFrame这一核心数据结构，提供类似数据库和数仓的核心功能，贯穿大部分数据处理流程：从ETL到数据处理到数据挖掘（机器学习）。...接受参数可以是一列或多列（列表形式），并可接受是否升序排序作为参数。...，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列，返回一个筛选新列的DataFrame，而且是筛选多少列就返回多少列，适用于同时创建多列的情况（官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出，在创建多列时首选...SQL中大部分功能，同时为了进一步实现SQL中的运算操作，spark.sql还提供了几乎所有的SQL中的函数，确实可以实现SQL中的全部功能。
PCA（主成分分析）是通过正交变换把一组相关变量的观测值转化成一组线性无关的变量值，即主成分的一种方法。PCA通过使用主成分把特征向量投影到低维空间，实现对特征向量的降维。...可以看出，PCA最优的维数是6。...这使得我们可以选择最适合特定任务的算法进行建模和预测。 大规模数据处理: 基于 Spark 引擎，MLlib 可以处理大规模数据集，利用分布式计算能力进行高效的机器学习任务。...分布式数据处理和计算可以加速训练过程，使其适用于处理海量数据的场景。...模型持久化与加载: MLlib 支持将训练好的模型保存到磁盘，并且可以方便地加载模型进行预测和推理。这样，在实际应用中，可以将模型部署到生产环境中，进行实时的数据处理和预测。
简介 HiBench是一套基准测试套件，用于帮助我们评估不同的大数据框架性能指标（包括处理速度、吞吐等）的负载指标，可以评估Hadoop、Spark和流式负载等，具体的工作负载有： Sort WordCount...TeraSort Sleep SQL PageRank Nutch indexing Bayes Kmeans NWeight enhanced DFSIO 等等 同样的它还可以用于评估Spark Stream...Machine Learning基准 贝叶斯分类 (Bayes) 朴素贝叶斯是一种简单的多类分类算法，具有独立于每一对特征的假设。...这个工作负载是在spark.mllib中实现并使用自动生成的文档，这些文档的单词遵循zipfian分布。...主成分分析(PCA) 主成分分析(PCA)是一种寻找旋转的统计方法，使得第一个坐标有最大的方差，而每个后续的坐标都有最大的方差。PCA在降维方面得到了广泛的应用。
主成分分析（PCA）在处理大规模数据集时的效率和限制可以从多个角度进行分析。 效率 计算效率：使用奇异值分解（SVD）方法时，PCA可以高效地处理大规模数据集。...核主成分分析：在传统特征分解技术无法使用的情况下，核主成分分析算法可以在大规模数据集中提取非线性特征，进一步提高处理效率。...样本与特征比例要求：PCA通常建议机器学习数据集的行数至少是列数的五倍，如果无法增加行数，则可以通过减少列数来实现降维。...PCA在处理大规模数据集时具有一定的计算效率，特别是通过增量PCA和核主成分分析等改进方法。 独立成分分析（ICA）如何解决混合信号分解中的非独立性问题？...多类数据问题：在多类数据的情况下，LDA可能会遇到问题，尤其是当类别数量远大于数据特征时，LDA可能无法找到好的投影方向，导致分类性能下降。
这是离线的阶段，将数据处理部分翻译成Spark，以分布式任务的方式运行。 ?...第 3 行是单行计算特征，很简单，像大家用过的 Spark 或 Python 都包含了很多特征计算，如内置支持日期处理；像条件表达式这类复杂的计算，大家可以用 SQL 或者 Spark。...SQL是目前最流行的数据处理语言，可以对全表做Partion分区，分区后可以排序或者做聚合计算，也可以做全表的数据处理，但标准的 SQL 是没办法上线的，有很多 支持SQL 的系统，如 MySQL、Spark...在计算引擎中还有非常多的功能优化点：1、支持多行时序特征，不只是针对单行计算，还可以对多行做聚合；2、支持强类型检查，支持 Map、List 复杂结构和 Lambda 表达式；3、实现 Last Join...，这里输入多少列就可以；最后预估后返回特征抽取已经模型预估的结果。
定义：可以将特征向量投影到低维空间，实现对特征向量的降维 步骤： 1.数据预处理。这里预处理包含俩个部分：均值归一化和属性范围调整。...2.计算特征之间的协方差矩阵。该矩阵是一个n*n的对称矩阵。 3.计算协方差矩阵的特征值和特征向量。 4.将特征值从大到小排序。 5.保留最上面的N个特征向量。...6.将原数据映射到由N个特征向量构成的新空间中。...测试代码： package com.iflytek.dimensionalityreduction import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.mllib.feature.PCA...import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
结果遇到的第一个问题就是资源如何去划分？多个队列的资源划分都是采用不同的资源百分比来实现。整个资源分配的粒度不够细，不过还可以用。...spark.driver.extraClassPath 这是个非常麻烦的问题，Spark做了这么多的配置方式，各个版本加载机制也不太一样，使用起来非常头疼，具体来看看spark-submit命令的执行机制...生成Driver端的启动命令 其中第5步是最近才改过来的，之前这一步是在shell里面实现的，这一改，想了解实现逻辑就只能看scala源码，对于部分开发者又变成了黑盒……想了解详细过程的同学可以在spark-class...这里稍微说一句题外话，我们这两天尝试了phoenix的4.4.0版本，对于Spark处理后的DataFrame数据可以非常的方便通过Phoenix加载到HBase。只需要一句话： ?...田毅：这个我的建议是别弄太大，数据(压缩前)最好别超过128M，这个数不是绝对的，要看你的列数和压缩比。 阎志涛：我们的都在几百兆，parquet主要还是看你读取出多少列来。
在数据挖掘的很多领域，数据内容往往以.data形式给出，因此读取.data文件到矩阵中并对异常值进行处理就变得很重要了。 ...一个.data文件的截图： 该文件为一个1567 X 590的矩阵，每一行代表一个样本。 读取数据到矩阵中 1.先直接pd.read_csv()，然后通过输出了解到数据一共有多少列。...处理异常值nan 1.思路：求得每一列除nan以外数据的平均值，填充到这一列中是nan的地方。...= np.nanmean(temp) data[np.argwhere(np.isnan(data[:, i].T)), i] = mean return data def pca...return final_data if __name__ == '__main__': K = 250 print(pca(K))
多模式匹配与条件判断：如何在 JDK 17 中实现多分支条件的高效处理？ 粉丝提问： JDK 17 中的多模式匹配是如何优化条件判断的？如何用这种新特性高效处理复杂的多分支逻辑？...本文将详细解析 JDK 17 引入的多模式匹配特性，展示其在复杂条件判断中的应用，并通过代码示例演示如何简化多分支处理逻辑。 正文 一、什么是多模式匹配？...六、常见问题 Q&A Q：模式匹配 switch 是否可以完全替代 if-else？ A：模式匹配 switch 更适合处理多分支逻辑，但对于简单条件判断，if-else 依然高效且直接。...可以结合逻辑运算符（如 &&、||）实现复杂条件匹配。 Q：模式匹配 switch 是否会影响性能？ A：不会。模式匹配会被编译器优化为高效的字节码，性能与传统 switch 相当甚至更优。...七、总结 模式匹配 switch 的核心优势： 高效处理多分支逻辑：减少冗余代码，提升开发效率。 清晰表达复杂条件：支持多模式与逻辑运算的结合。 自动类型绑定：避免显式类型转换的繁琐和出错风险。
大型语言模型（LLMs）在文本和多模态领域取得了显著的成功。然而，这种成功往往伴随着巨大的计算成本，特别是在处理多模态输入序列时。这激发了众多研究致力于提高训练和推理的效率。...多模态输入涉及更长的序列长度，需要额外的解码器来划分不同的模态，以及每个示例的额外的处理延迟。 最近的方法试图通过冻结所有预训练模型参数并只训练映射模块来解决这个问题。...这些方法使用层级优化或仅通过几个模型推理实现效率[68]。 虽然大多数剪裁方法针对无结构化剪裁，但结构化剪裁可以实现实际计算时间的减少[45; 41]。...6 Conclusion 这项研究调查了在感知增强的LLM（MLLM）中不同粒度 Level 的计算冗余性。作者的实验结果表明，通过跳过整个块、FFN层甚至单个神经元，可以实现计算的巨大减少。...作者证明了，通过训练压缩严重的LLM映射模块，可以有效地保留97%以上的性能。另一方面，使用较小的LLM进行训练，可以实现与两到三倍大的模型相当的表现。
机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow 深度学习 Spark...---- 概率论 概率，期望，方差，标准差，协方差和相关系数 说说离散型随机变量 二项分布的例子解析 高斯分布 概率密度和高斯分布例子解析 似然函数例子解析 ---- 数据预处理 数据降维之...PCA PCA原理推导 PCA之特征值分解法例子解析 PCA之奇异值分解（SVD）介绍 特征值分解和奇异值分解的实战分析 TF-IDF 提取文本特征词 ---- 机器学习 不得不知的概念1...快速排序思想求topk ---- 自然语言处理 自然语言处理|语言模型介绍 自然语言处理之词To词向量 ---- Kaggle 泰坦尼克号船员获救预测（数据预处理部分） 泰坦尼克号船员获救预测...系统学习清单 神经网络模型简介和梯度下降求解 神经网络模型实现手写字分类求解思路 反向传播算法（BP）原理推导及代码实现 神经网络模型求解思路总结 对隐含层的感性认识 卷积神经网络
对于离线的集成，我们集成了 Spark 和 Flink 的批处理，因为 Spark 是基于 JVM 的引擎，它只能通过 JNI 的方法调用 C++ 的接口。...OpenMLDB 与 Spark 内存方案 Spark 是大数据处理的事实标准，是所有大数据处理工具中不可或缺的一部分。...在优化前，Spark 的 row 实现是基于多个 column 对象的，每个 column 都是一个 Java 对象。这导致 JVM 管理的小对象特别多，GC 压力特别大。...因此，一般需要使用多少位来表示 null 取决于行中有多少列。 有一个稍微奇怪的地方是，行中的 int 在大多数操作系统实现中都是 32 位的，但在 Spark 中，它使用 64 位来表示。...可以看到，即使 Spark 做了这么多内存优化，减少了 Java 的小对象，也通过了 UnsafeRow 的接口，但是它跟 OpenMLDB 纯 C 语言实现的代码在性能上还是有较大差异。
一、前言 前几天在Python白银交流群【凡人不烦人】问了一个Python列表处理的问题，提问截图如下： 下面是他的部分数据： lst = ['(问答题)(2) 假设镀锌钢管', 'http://admintk.sc.zzstep.com...二、实现过程 这里【dcpeng】给了一份代码，如下所示： lst = [元素列表] # print(len(lst)) new_lst = [lst[0]] for item in lst[1:]:...item.split(')') new_lst.extend([new_item[0], new_item[1]]) print(len(new_lst)) print(new_lst) 可以得到预期的结果...= ''] print(result) 【瑜亮老师】的正则表达式使用还是6啊！ 不过他后面还陆陆续续发不同的源码出来，每次发一个需求，就要改一次代码，让人也难顶。...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
Spark学习之基于MLlib的机器学习 1. 机器学习算法尝试根据训练数据（training data）使得表示算法行为的数学目标最大化，并以此来进行预测或作出决定。 2....MLlib完成文本分类任务步骤： (1)首先用字符串RDD来表示你的消息 (2)运行MLlib中的一个特征提取（feature extraction）算法来把文本数据转换为数值特征（适合机器学习算法处理...缩放，大多数要考虑特征向量中各元素的幅值，并且在特征缩放调整为平等对待时表现最好。 正规化，在准备输入数据时，把向量正规化为长度1。使用Normalizer类可以实现。...降维 主成分分析（PCA） PCA会把特征映射到低位空间，让数据在低维空间表示的方差最大化，从而忽略一些无用的维度。...//Scala中的PCA import org.apache.spark.mllib.linalg.Matrix import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix
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
腾讯会议
云直播
