本项目主要用于互联网电商企业中使用Spark技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析。用统计分析出来的数据辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。
1、采用数据库的同步数据方式，例如以oracle代表采用基于日志物理同步方式，支持最大保护模式、最大可用模式、最大性能模式3种,以mysql为代表采用基于binlog日志逻辑同步方式.数据同步性能受到主备之间网络、主库事务大小、备库IO性能以及备库是否采用并行复制等
当感觉mysql性能出现问题时，通常会先看下当前mysql的执行状态，使用 show processlist 来查看，例如 mysql> show processlist; +—–+————-+——————–+ | Id | User | Host | db | Command | Time| State | Info +—–+————-+——————–+ |207|root |192.168.0.2:51621 |mytest | Sleep | 5 | | NULL |208|root |192.168
在统计研究中，针对容量无限或者容量很大以至于无法直接对其进行研究的总体，都是通过从中抽取一部分个体作为研究对象，以考察总体的特征。被抽取的部分个体称为该总体的一个样本。从总体中抽取样本的过程，称为抽样。
SAS抽样代码模板 黄色部分为套用部分，红色部分为可选部分 ——————————模板—————————— proc surveyselect data=总体数据 out=样本数据 method=抽样方法 n=抽取样本; strata 分层变量; run; ———————————————————— method指定抽样方法： l srs：简单无重复随机抽样，可以用n=指定需要抽取的样本数，也可以用samprate=指定要抽取的样本占总体的比例。 l sys：系统抽样，需要指定样本（用语句sampsiz
有数据表t_sample包含ID,type,val三个字段1~10000行数据，type为随机分配的1~3,val为0~1的随机数；其中根据ID进行分10个桶；
今天写了一个简单的Shell脚本，可以通过这个脚本来得到一个MySQL元数据变化的列表。
1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等
昨天帮一个朋友看了MySQL数据清理的问题，感觉比较有意思，具体的实施这位朋友还在做，已经差不多了，我就发出来大家一起参考借鉴下。 为了保证信息的敏感，里面的问题描述可能和真实情况不符，但是问题的处理方式是真实的。 首先这位朋友在昨天下午反馈说他有一个表大小是近600G,现在需要清理数据，只保留近几个月的数据。按照这个量级，我发现这个问题应该不是很好解决，得非常谨慎才对。如果是通用的思路和方法，我建议是使用冷热数据分离的方式。大体有下面的几类玩法： exchange partition，这是亮点的特性，
--define可以定义用户变量 --hivevar可以定义用户遍历 --hiveconf使用key-value得到hive-site.xml配值的变量
抽样调查的领域涉及如何用有效的方式得到样本。这些调查都利用了问卷，而问卷的设计则很有学问。它设计如何用词、问题的次序和问题的选择与组合等等。涉及包括心理学、社会学等知识。问题的语言应该和被调查者的文化水平相适应。那么抽样调查的设计的目的之一是确保样本对总体的代表性，以保证后续推断的可靠性。然而每个个体可能的简单随机抽样是一个理想情况。
1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等 2.基于Label studio的训练数据标注指南：（智能文档）文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等 3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类任务 4.基于Label studio的训练数据标注指南：情感分析任务观点词抽取、属性抽取
昨天写了一段用来做分层随机抽样的代码，很粗糙，不过用公司的2万名导购名单试了一下，结果感人，我觉得此刻的我已经要上天了，哈哈哈哈哈哈
这里一而再再而三的提到样本，因为样本是我们一眼可得的宏观世界的缩影，是探取自然，人类社会能量的探针，更是我们一叶之秋的信息索引。
一文快速搞懂系列讲究快速入门掌握一个新的大数据组件,帮助新手了解大数据技术,以下是系列文章:
1. 主：binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句，放进master上的binlog中；
本案例基于腾讯云一站式开发治理平台Wedata、私有网络VPC、云数据库Mysql和弹性Mapreduce构建了全流程的离线数仓建设流程。通过模拟业务数据的导入，分层ETL和数据应用全过程，演示了如何在Wedata上进行高效的数据开发与治理。
0x00 前言 数据仓库体系里面的主要内容也写的差不多了，现在补一点之前遗漏的点。这一篇就来聊一下 ETL。 文章结构 先聊一下什么是 ETL。 聊一下大致的概念和一般意义上的理解。 聊一聊数据流是什么样子。因为 ETL 的工作主要会体现在一条条的数据处理流上，因此这里做一个说明。 举个具体的例子来说明。 0x01 什么是 ETL ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过
作者丨徐阿衡 学校丨卡耐基梅隆大学硕士 研究方向丨QA系统 实践了下怎么建一个简单的知识图谱，两个版本，一个从 0 开始（start from scratch），一个在 CN-DBpedia 基础上补充，把 MySQL，PostgreSQL，Neo4j 数据库都尝试了下。自己跌跌撞撞摸索可能踩坑了都不知道，欢迎讨论。 1. CN-DBpedia 构建流程 知识库可以分为两种类型，一种是以 Freebase，Yago2 为代表的 Curated KBs，主要从维基百科和 WordNet 等知识库中抽取大量的实
正文共： 2265字 19图 预计阅读时间： 6分钟 2.3为MySQL数据库设置OGG 2.3.1在Slave数据库上安装OGG 从Oracle Edelivery网站上下载OGG forMySQL，本例中使用ogg4mysql12.2.0.1.zip。登录Slave数据库服务器，在oracle用户下创建OGG的安装目录/u01/oggs，开始安装OGG。OGG的安装非常简单，把安装介质直接解压到OGG的安装目录即可。 进入OGG命令行界面，如图 📷 2.3.2 在Slave库上设置OGG抽取进程 1.
今天抽空翻了下概率论的内容，突然发现大学学的东西都忘光了。原来概率论第一课就学了贝叶斯公式，但是我感觉离我好遥远，于是本着认真学习的态度，以实践应用出发巩固了下自己的基础。
随机森林中仍有两个未解之谜（对我来说）。随机森林采用的bagging思想中怎么得到的62.3% 以及 随机森林和bagging的方法是否有区别。
GitHub - doccano/doccano: Open source annotation tool for machine learning practitioners.
KEGG数据库是一个综合性的生物信息数据库，由日本京都大学生物信息学中心的Kanehisa实验室于1995年建立。它整合了基因组、化学和系统功能信息，旨在从分子水平上理解生物系统的高级功能和实用程序，特别是细胞、生物体和生态系统的功能。
在 上篇关于 TiFlash 的文章 发布后，我们收到了很多伙伴们的反馈，大家有各种各样的疑问，包括 TiFlash 是不是 T + 1 列存数据库？为啥实时写入也很快？读压力大怎么办？节点挂了怎么办？业务怎么接入？……今天我们就来详细回复一下大家的问题，希望能对大家理解和实践 TiFlash 有所帮助。
我们知道，虽然mysql innodb有自己的log，mysql主备同步是通过binlog来实现的。而binlog同步有三种模式：Row 模式，Statement 模式，Mixed模式。因为statement模式有各种限制，通常生产环境都使用row模式进行复制，使得读取全量日志成为可能。
“你看这个面它又长又宽，就像这个碗它又大又圆”。一直被网友们调侃的freestyle梗，没想到真的被说唱导师吴亦凡写成了自黑的歌——《大碗宽面》。由于时间点也挺凑巧，刚好赶在蔡徐坤发律师函给哔哩哔哩之后，不禁让大家对他们进行一番对比。同为我们印象中的流量明星，吴亦凡跟蔡徐坤之间有什么不一样吗？大伙儿是怎么看待他们的？又是怎么看待《大碗宽面》这首歌的呢？
举例：到底北京人同意北京大力发展轨道交通，由于不大可能询问所有的一千多万北京市民，人们只好进行抽样调查以得到样本，并用样本中同意发展轨道交通的比例来估计真实的比例，从不同的样本得到的结论也不会完全一样。虽然真实的比例在这种抽样过程中永远不可能知道，但有可能知道估计出来的比例和真实的比例大致差多，从数据得到关于总体参数的一些结论的过程就叫做统计推断。
导读： 直观来看，处理大数据的一个方法就是减少要处理的数据量，从而使处理的数据量能够达到当前的处理能力能够处理的程度。可以使用的方法主要包括抽样和过滤。两者的区别是，抽样主要依赖随机化技术，从数据中随机选出一部分样本，而过滤依据限制条件仅选择符合要求的数据参与下一步骤的计算。
面向研究类的笔试题目，主要是数理统计和编程题,限时60min,一共6个题,下面给出其中的四题,更全的试题在知识星球中获取.整体难度不大，和之前发布的题目有相似的地方，好好准备！
选自TowardsDataScienceR 作者：Dima Shulga 机器之心编译 参与：程耀彤、思源 机器学习本质上是对条件概率或概率分布的估计，而这样的估计到底有多少是置信度？这里就涉及到统计学里面的置信区间与置信度，本文简要介绍了置信区间这一核心概念，它有助于我们从直观上理解评价估计优劣的度量方法。 本文讨论了统计学中的一个基本术语 ：置信区间。我们仅以一种非常友好的方式讨论一般概念，没有太多花哨的统计术语，同时还会使用 Python 完成简单的实现！尽管这个术语是非常基础的，但我们有时很难完全理
数据迁移是指将数据从一个数据库迁移至另一个数据库，按照数据库类型来分类，可分为同构数据库之间的迁移和异构数据库之间的迁移。
本文通过多个实验的对比发现，结合Bert-NER和特定的分词、词性标注等中文语言处理方式，获得更高的准确率和更好的效果，能在特定领域的中文信息抽取任务中取得优异的效果。
2.快递单信息抽取【二】基于ERNIE1.0至ErnieGram + CRF预训练模型
由于时间点也挺凑巧，刚好赶在蔡徐坤发律师函给哔哩哔哩之后，不禁让大家对他们进行一番对比。同为我们印象中的流量明星，吴亦凡跟蔡徐坤之间有什么不一样吗？大伙儿是怎么看待他们的？又是怎么看待《大碗宽面》这首歌的呢？
常用来构建索引的数据结构，就是讲过的几种支持动态数据集合的数据结构。比如，散列表、红黑树、跳表、B+树。除此之外，位图、布隆过滤器可以作为辅助索引，有序数组可以用来对静态数据构建索引。
相关文章： 1.快递单中抽取关键信息【一】----基于BiGRU+CR+预训练的词向量优化 2.快递单信息抽取【二】基于ERNIE1.0至ErnieGram + CRF预训练模型 3.快递单信息抽取【三】–五条标注数据提高准确率，仅需五条标注样本，快速完成快递单信息任务 1）PaddleNLP通用信息抽取技术UIE【一】产业应用实例：信息抽取{实体关系抽取、中文分词、精准实体标。情感分析等}、文本纠错、问答系统、闲聊机器人、定制训练 2）PaddleNLP–UIE（二）–小样本快速提升性能（含doccona标注） ！强烈推荐：数据标注平台doccano----简介、安装、使用、踩坑记录
首先和客户确认，他们用的什么工具做的数据抽取，反馈是DataX。先了解一下DataX是什么东东。
现实生活中，总体的数量如果过于庞大我们无法获取总体中每个数据的数值，进行对总体的特征提取进而完成分析工作。那么接下来就用到了本章节的知识。
BlockETL软件包用于比特币区块链数据分析中的数据抽取/转换/加载（ETL），可以从原始的比特币区块文件中抽取区块与交易数据并加载入通用SQL数据库，以便于后续的数据分析处理，非常适合区块链数据分析相关的毕业设计或课题研究项目。BlockETL官方下载地址：http://sc.hubwiz.com/codebag/blocketl-java/。
1.2.1打开Navicat，点击连接。新建MySQL连接和oracle连接。详细过程例如以下图：
一、把数据从HDFS抽取到RDBMS 1. 从下面的地址下载示例文件。 http://wiki.pentaho.com/download/attachments/23530622/weblo
作为一名DBA，需要确保数据库有备份，同时也要确保备份文件是有效的。因此需要定期对生产的备份文件进行离线恢复，验证备份文件的可用性。
0 前言 印象中，最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长（现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，但如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路，则很容易陷入LDA的细枝末节之中），还是因为其中的数学推导细节太多，导致一直没有完整看完过。 理解LDA，可以分为下述5个步骤： 一个函数：gamma函数 四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dir
导读：“你看这个面它又长又宽，就像这个碗它又大又圆”。一直被网友们调侃的freestyle梗，没想到真的被说唱导师吴亦凡写成了自黑的歌——《大碗宽面》。由于时间点也挺凑巧，刚好赶在蔡徐坤发律师函给哔哩哔哩之后，不禁让大家对他们进行一番对比。
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