引言 最近使用MySQL做一些数据统计比较多。 有时候为了省事直接写出了一个略复杂的SQL查询， 直接获得最后的结果。 但是总是觉得比较慢。 下面做了一个改动，简述如下： * 原来： 纯粹使用SQL查询， 得到最后的结果 * 改进： 使用SQL查询原始数据+Pandas进行数据处理 * 结论： 改进方案的性能提升了300% 原方案： select t2_id, name, col2 from ( select sum(col1) as col1_sum, col2, t2.name, t2_id FROM t1 l…

前言 LibFFM 在之前的好几界CTR比赛之中都取得了非常不错的成绩。但是在使用上， 最大的问题莫过于其特殊的libffm格式了。下面会覆盖两个问题： * 简述libffm数据格式 * 单机将pandas DataFrame 转成libffm 的实现（已优化） 什么是libffm格式 这部分内容主要参考： https://www.jianshu.com/p/9c2c2421ef2e 假设有下面数据： 其中： User / Movie / Genre 是类别， 可以进行One Hot Encoder Price是连…

前言 Docker安装的文章很多了， 但是我心中最理想的安装方式并没有记录。 或者说记录了但是搜索引擎没有找出来。 在这里多记录一次， 希望能让更多的人看到 首先卸载之前的版本 以前曾经出现过的版本或者名称： * docker-io * docker-engine 现在统称： docker-ce。 为了能够安装最新版， 需要将之前的版本完全卸载： [crayon-5f0d9d8ca4bd0800500710/] 使用安装脚本直接安装 官网记录了几种安装方式， 个人觉得使用脚本自动安装是最方便快速的。 因为Ubunt…

前言 所谓的MGR， 全称： MySQL Group Replication, 是一种MySQL的主从架构。 因为之前的MySQL已经没有办法恢复起来， 实在没办法， 采取的方法是完全删除， 并重新安装、加入MGR 首先完整删除之前的MySQL [crayon-5f0d9d8ca4f7d122465334/] 然后安装完整版的MySQL 参考文章Ubuntu 16.04安装MySQL官方最新“非阉割”版 注意： 如果安装的不是完整版的， 在最后安装MGR插件就会遇到绕不过去的坑。 主要步骤： 到 MySQL官方的 …

想解决的问题 一个通用的模型, 希望能适用所有的日志. 比如常见的System Event Log. 尝试从这些大量的日志之中找到异常\不规则的地方 主要架构 分为3个模型: Log Key Anomaly Detection model 主要是根据生成的Log Key, 使用LSTM进行判断下一个Log Key是否是异常信息. 主要是使用了NLP的思想. 个人感觉这一块是DeepLog最有启发的一个模型. Workflows 主要是能识别出并行的日志. 但是具体怎么用, 没有(在Youtube视频上面)详细说明 …

引言 翻了一下以前写的Cassandra相关的教程, 发现最开始是2016年写的博客了. 也没想到坚持了这么久. 经过这么长一段时间使用Cassandra作为基础数据承载的基础架构, 有一些实战获得的经验. 总而言之, Cassandra并不适合类似金融方向这种需要高可靠性\事务性的业务. 但是对数据分析, 确实有一些功能比较好用. 省心的重复数据处理 在批量导入数据到数据库之中的时候, 难免有重复导入的时候. 如果使用MySQL等等, 就需要事先按照时间或者其他条件, 先把历史数据删除. 而Cassandra并不…

使用docker的方式部署Cassandra节点 优点 使用Docker 可以更快速的解决很多环境配置问题: 不需要实现安装java 不需要配置supervisor (使用docker来管理进程) 不需要去配置ulimit 等等文件最大数配置(镜像里面已经配置好) 可以直接在命令行修改相应的配置 更新新的版本 相比之前也容易很多. 缺点: 这种方式, 没有办法充分利用双硬盘 部署步骤: 因为是一次性的事情, 所以没有使用Python Paramiko之类的方式远程执行SSH命令 人工登录目标机器 登录docker …

这一篇文章, 主要讲的是如何优化python client的性能, 不是Cassandra本身的性能优化. Cassandra本身的性能优化, 主要是对DB Schema的设计上面的优化. 那python client 为什么需要优化呢? 正在进行的一个项目就遇到这种情况, 无论如何优化, 性能就是无法提升. 一直维持在2000条/s的水平. 这个时候发现: 1. 只使用了单核cpu 2. 这一颗CPU已经100% 官方其实已经有一些关于性能优化的建议与文章, 但是感觉有的并不实用. 作者根据自己的实际操作的经验,…

之前一直不是非常理解Spark的缓存应该如何使用. 今天在使用的时候, 为了提高性能, 尝试使用了一下Cache, 并收到了明显的效果. 关于Cache的一些理论介绍, 网上已经很多了. 但是貌似也没有一个简单的例子说明. 注: 因为使用的是内部数据文件, 在这边就不公布出来了. 大家看看测试代码跟测试结果即可. 这次测试是在JupyterNotebook这种交互式的环境下测试的. 如果是直接的submit一个job, 可能结果不太一样. 测试步骤 初始化Spark. [crayon-5f0d9d8ca5e0e70…

keywords: docker jupyernotebook pyspark PS: 看起来因为代码高亮插件的影响, 自动高亮的代码的格式有点问题... 后面会来解决这个问题 目前我们系统的整体架构大概是: Spark Standalone Cluster + NFS FileServer. 自然, 这些都是基于Linux系统. Windows在开发PySpark程序的时候, 大部分情况都没有什么问题. 但是有两种情况就比较蛋疼了: 读取NFS文件 Windows底下, 一旦涉及到NFS的文件路径, 就歇菜了: …