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学习分类 2-3 感知机
要如何求出权重向量呢？基本做法和回归时相同，将权重向量用作参数，创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。
67310编辑于 2022-11-08 - 来自专栏算法无遗策
动画 | 什么是2-3树？
2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找，根据元素的大小来决定查找的方向。 向2-节点中插入元素 如果未命中查找结束于2-节点，直接将2-节点替换为3-节点，并将待插入元素添加到其中。 ? 动画：2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂，删除元素也和插入元素一样先进行命中查找，查找成功才进行删除操作。 父节点为3-节点，删除元素位于2-节点的叶子节点 元素11通过中序遍历得到后面第一个元素即直接后继元素，后继元素目的是为了替换待删除元素。 2-3树为满二叉树时，删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下，删除叶子节点是比较简单的。
1.1K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏我是攻城师
什么是2-3树
2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据，在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下： ? 可以看到2-3树的节点分布非常均匀，且叶子节点的高度一致，并且如果这里即使是AVL树，那么树的高度也比2-3树高，而高度的降低则可以提升增删改的效率。 2-3树的插入 为了保持平衡性，2-3树的插入如果破坏了平衡性，那么树本身会产生分裂和合并，然后调整结构以维持平衡性，这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样，2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性，同样树本身也会产生分裂和合并，如下： ? 节点的删除，与二叉搜索树的删除类似，不同的是2-3树会寻找中序的后继节点来替换要删除的节点的值，然后再删除替换的值： ? ? 结果如下： ?
2.4K20发布于 2019-04-28 - 来自专栏LhWorld哥陪你聊算法
HBase篇--初始Hbase
一.前述 1.HBase，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库。 二.Hbase数据模型 ? 2.1 ROW KEY(相当于关系型数据库中的ID) 决定一行数据 按照字典顺序排序的。 HBase把同一列族里面的数据存储在同一目录下，由几个文件保存。 2.3 Timestamp时间戳（相当于版本！！！） 三.Hbase架构 ? 3.1 Client 包含访问HBase的接口并维护cache来加快对HBase的访问 3.2 Zookeeper 保证任何时候，集群中只有一个master（HA） 存贮所有Region的寻址入口。
5.6K20发布于 2018-09-13 - 来自专栏刷题笔记
2-3 链表拼接 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数
73440发布于 2019-11-08 - 来自专栏python3
2-3 选项卡控件
2-3 选项卡控件 u本节学习目标： n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件，主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示： 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡，该值应为 True，否则为 False。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1．
2.3K10发布于 2020-01-07 - 来自专栏python3
2-3 T-SQL函数
2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数；重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 4、REPLACE（’第一个字符串’，’第二个字符串’，’第三个字符串’） 功能：用第三个表达式替换第一个字符串表达式中出现的所有第二个给定字符串表达式 例如：SELECT REPLACE('我是玉树临风的高狗熊 我们首先运行一段SQL查询：select tno,name , salary From teacher，查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见，分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录，一般将其应用到Web应用程序的分页功能上
2.2K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏大数据那些事
Hbase（4）——hive on hbase
可以用如下语句在hive上实行创表，然后hbase上会出现对应的表 ? ? 此时可以看见basketball2已经在hbase上建立了 ps：CREATE TABLE basketball2(num int,team string,state string) STORED BY ‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler’ WITH SERDEPROPERTIES (“hbase.columns.mapping” = “ :key,player:team,player:state”) TBLPROPERTIES (“hbase.table.name” = “basketball2”); create table后面跟hive 上要创建的表名，mapping相当于映射，：前面没有东西就相当于是hbase里的rowkey，后面的player相当于列族里的Column family，而team和state相当于Column qualifier
4.9K10发布于 2020-11-11 - 来自专栏生如夏花的个人博客
Hbase(四)：Hbase原理
Hbase(四)：Hbase原理 Hbase的工作方式 region的分裂和结构 hbase表中的数据按照行键的字典顺序排序 hbase表中的数据按照行的的方向切分为多个region 最开始只有一个 写入数据到hdfs的过程其实是不断追加hfile的过程 Hbase写入数据 数据写入hbase时 先在hlog中记录日志 再修改memstore 直接返回成功 这样 不需要真正等待写入hdfs的过程 所以很快 由于hbase中的数据天然排序 再加上索引 整个查询也可以非常的快 Hbase中的region的寻址 在hbase中有一个hbase:meta表，其中存放了 表和region和regionSever 之间的对应关系信息 支持增、删、读、改、顺序扫描操作 牺牲了一部分读的性能换取了高效写入能力 Hbase系统架构 hbase中的老大叫hmaster 小弟叫hregionServer 客户端叫Client 的数据是可靠的 基于hdfs，由hdfs的可靠性保证了hbase的可靠性–即数据可以有多个备份 利用zookeeper实现了HA，即使某一台机器挂掉另外的机器也可以很快的替换它 Hbase与Hive
5K10发布于 2020-11-24 - 来自专栏章鱼carl的专栏
【HBase】HBase之what
来加速Hbase的访问，比如cache的.META.元数据的信息。 流程 老的Region寻址方式 在Hbase 0.96版本以前，Hbase有两个特殊的表，分别是-ROOT-表和.META.表，其中-ROOT-的位置存储在ZooKeeper中，-ROOT-本身存储了 (3)Hlog数量上限 前面说到Hlog为了保证Hbase数据的一致性，那么如果Hlog太多的话，会导致故障恢复的时间太长，因此Hbase会对Hlog的最大个数做限制。 该参数为：hbase.hregion.majorcompaction.jitter 具体算法为： hbase.hregion.majorcompaction参数的值乘于一个随机分数，这个随机分数不能超过 通过hbase.hregion.majorcompaction参数的值加上或减去hbase.hregion.majorcompaction参数的值乘于一个随机分数的值就确定下一次大合并的时间区间。
4.4K40编辑于 2022-03-31 - 来自专栏章鱼carl的专栏
【HBase】HBase之how
HBase Shell 常用命令： 注意：HBase在linux命令行下操作时，区分大小写 HBase API HBase 提供Java方式的原生接口，其中需要注意的有： (1)创建Connection HBase Rest Gateway HBase附带的REST服务器，该服务器将HBase表，行，单元和元数据作为URL指定的资源公开。 HBase到Hive 将HBase的数据作为数据源，建立Hive外部表关联到HBase，利用Hive的HQL查询HBase数据，更进一步，将Hive的元数据同步到Impala，利用Impala的SQL 这是HBase二级索引出现的背景。即二级索引是为了让HBase能够提供更多维度的查询能力。 5.避免数据热点的方法 - Hashing 基于RowKey的完整或部分数据进行Hash，而后将Hashing后的值完整替换原RowKey或部分替换RowKey的前缀部分。
4.2K20编辑于 2022-03-31 - 来自专栏岑玉海
Hbase 学习（十） HBase Snapshots
/bin/hbase shell hbase> snapshot 'myTable', 'myTableSnapshot-122112' 3.列出已经存在的快照 $ . /bin/hbase shell hbase> list_snapshots 4.删除快照 $ . /bin/hbase shell hbase> delete_snapshot 'myTableSnapshot-122112' 5.从快照复制生成一个新表 $ . /bin/hbase shell hbase> disable 'myTable' hbase> restore_snapshot 'myTableSnapshot-122112' 提示：因为备份（ 7.复制到别的集群当中 该操作要用hbase的账户执行，并且在hdfs当中要有hbase的账户建立的临时目录（hbase.tmp.dir参数控制） 采用16个mappers来把一个名为MySnapshot
5.3K80发布于 2018-03-01 - 来自专栏大数据技术架构
HBase漫谈 | HBase技术选型准则
HBase 的主要特性 HBase包含很多特性，这里列举了HBase的一些关键特性： 强一致性读写：HBase并不是最终一致性，而是强一致性的系统，这使得HBase非常适合做高速的聚合操作。 什么时候使用 HBase HBase作为一款NoSQL数据库，前面也提及了并不能解决所有问题。 3、能够容忍NoSQL短板 前面提及了NoSQL并不能解决所有问题，HBase也是一样，如果业务场景是需要事务支持、表与表的关联查询等，不建议使用HBase。 4、数据分析需求并不多 虽然说HBase是一个面向列的数据库，但它有别于真正的列式存储系统比如Parquet、Kudu等，再加上自身存储架构的设计，使得HBase并不擅长做数据分析，或者说数据分析是HBase HBase 的使用场景 由于HBase丰富的特性，加上自身的海量数据存储能力与超大规模并发访问能力，使得HBase应用非常广泛。
3.9K10发布于 2019-08-16 - 来自专栏爱生活爱编程
HBase原理 | HBase Split与Compaction
文章目录 组件模块说明 StoreFile Compaction Region Split 组件模块说明 HBase：以下内容为V1.3版本 StoreFile：每一个region由一个或多个store 组成，至少是一个store，hbase为每个列族建一个store，如果有几个列族，也就有几个Store。 HFile：HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制格式文件。StoreFile底层是以HFile的格式保存。 Region是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元。类似于关系型数据库的表概念。 ,"hbase.hregion.max.filesize")， 该 Region 就会进行拆分，其中 R 为当前 Region Server 中属于该 Table 的个数（0.94 版本之后）。
2.8K20编辑于 2022-06-08 - 来自专栏机器学习入门
算法原理系列：2-3查找树
结构缘由 首先，搞清楚2-3查找树为什么会出来，它要解决什么样的问题？假设我们对它的基本已经有所了解了。先给它来个简单的定义： 2-3查找树： 一种保持有序结构的查找树。 而2-3树就是为了规避上述问题而设计发明出来的模型。现在请思考该如何设计它呢？ 这里我们从BST遇到的实际问题出发，提出设计指标，再去思考利用些潜在的性质来构建2-3树。 这部分内容，没有什么理论根据，而是我自己尝试去抓些字典的性质来构建，而2-3树的诞生过程并非真的如此，所以仅供参考。 构建2-3树 字典的两个主要操作为：查找和插入。 我就不卖关子了，直接给出2-3树的其中一个基本定义： 一棵2-3查找树或为一颗空树，或由以下节点组成： 2-节点：含有一个键和两条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点 3-节点：含有两个键和三条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，中链接指向的2-3树中的键都位于该节点的两个键之间，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。 ！！！
1.2K20发布于 2019-05-26 金融科技历史库架构演进：基于 TDSQL TDStore 替换 HBase 的降本与性能双重跃升
业务团队为满足监管要求的长期保存与跨可用区容灾能力，早期将超出时间阈值的数据归档至 HBase。 然而，随着业务深度的增加，基于原生 HBase 的架构在运维成本与开发效率上面临显著的结构性瓶颈，亟需通过架构升级实现以下目标： 精简组件依赖，降低运维成本 (Ops Cost)： HBase 依赖 Zookeeper 引入 TDSQL TDStore 敏态引擎重构底层存储 为彻底解决上述架构痛点，业务团队引入基于容器化云原生架构的 TDSQL 新一代敏态引擎 TDStore，全面替换原有 HBase 历史库集群。 量化核心业务系统的数据查询与存储效能 经过架构替换与业务割接，基于 TDSQL TDStore 引擎的还款记录历史库在系统性能、存储成本与开发规范上实现了精确的量化收益： 执行时耗大幅缩减： 摒弃了原先 整体对比 HBase 平均拥有约 40% 左右的压缩率提升（对比 InnoDB 引擎最高可达 5% 的压缩率），从根本上遏制了历史数据堆积带来的硬件成本扩张。
10700编辑于 2026-05-30- 来自专栏数据技术
使用 HBase - HBase Shell 命令
数人之道原创文章，转载请关注本公众号联系我们 HBase Shell 命令文章大纲 HBase 数据库默认的客户端程序是 HBase Shell，它是一个封装了 Java 客户端 API 的 JRuby 用户可以在 HBase 的 HMaster 主机上通过命令行输入 hbase shell，即可进入 HBase 命令行环境，以命令行的方式与 HBase 进行交互。 使用 quit 或 exit 命令可退出 HBase 命令行环境。 [hadoop@hadoop100 ~]$ hbase shell 下面介绍部分常用的 HBase Shell 操作命令。 1 HBase Shell 数据操作命令 这部分命令主要涉及对 HBase 的命名空间、表及数据的增删改查操作。 下面的操作以《初识 HBase - HBase 基础知识》3.2 节中的数据为基础进行。 图1：HBase Shell 操作基础数据 注意：数据会根据需要进行调整。
12.8K31编辑于 2022-01-18 - 来自专栏LhWorld哥陪你聊算法
HBase篇--HBase常用优化
二.具体优化 1.表的设计 1.1 预分区 默认情况下，在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区，当导入数据的时候，所有的HBase客户端都向这一个region写数据，直到这个region 因此Hbase的更新其实是不断追加的操作。 至于缓存的替换策略，可以考虑LRU等常用的策略。 3.6 Blockcache ！！！ HTable和HTablePool使用注意事项 HTable和HTablePool都是HBase客户端API的一部分，可以使用它们对HBase表进行CRUD操作。 使用solr和hbase整合完成全文搜索。 a) 使用MR批量读取hbase中的数据，在solr里面建立索引（no store）之保存rowkey的值。
6.7K50发布于 2018-09-13 - 来自专栏生如夏花的个人博客
Hbase(五) JavaApi操作Hbase
Hbase(五): JavaApi操作Hbase 依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId > <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>0.98.17-hadoop2</version> </dependency > <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-server</artifactId 版本一致 Hbase版本可以通过连接Hbase client使用version命令查看 定义静态配置变量 public static Configuration conf; static{ conf = HBaseConfiguration.create(); conf.set("hbase.zookeeper.quorum","hadoop1:2181"); } 由于配置变量都是一样的，
3.9K10发布于 2020-11-24 - 来自专栏实时计算
Hbase入门(一)——初识Hbase
本文将介绍大数据的知识和Hbase的基本概念，作为大数据体系中重要的一员，Hbase弥补了Hadoop只能离线批处理的不足，支持存储小文件，随机检索。 而这种特性使得Hbase对于实时计算体系的事件存储有天然的较好的支持。这使得Hbase在实时流式计算中也扮演者重要的角色。 ? Hbase使用Java编写，还是一种NoSQL数据库，这些特性决定了Hbase独特的应用场景。 的表模型与关系型数据库的表模型不同： Hbase的表没有固定的字段定义； Hbase的表中每行存储的都是一些key-value对； Hbase的表中有列族的划分，用户可以指定将哪些kv 通过将数据增量的存入Hbase，并在流式处理中实时查询Hbase，结合历史得到最终的分析结果。
3.9K30发布于 2019-09-29
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