简单随机抽样 假设您要选择总体中的一个子集，其中子集的每个成员都有被选择的相同概率。 下面我们从数据集中选择100个采样点。...创建一种算法，从该流中随机选择一个项目，以使每个项目均被选择的可能性相同。 我们该怎么做？ 让我们假设我们必须从无限流中采样5个对象，以使每个元素具有相等的被选择概率。...elementprint(reservoir) ------------------------------------ [1369, 4108, 9986, 828, 5589] 从数学上可以证明，在样本中，每个元素都具有从流中选择的相同概率...因此，每个项目都具有相同的被选择概率：2/3或通常为 k / n。 随机欠采样和过采样 ? 我们经常遇到不平衡的数据集。 处理高度不平衡的数据集的一种广泛采用的技术称为重采样。...Python软件包不平衡学习（imblearn）解决了不平衡数据集的问题。
在一个被数据包围的世界中，能否将数据转化为有用的洞察力，往往决定了项目的成败。...2.1 误导性颜色对比错误：使用过多颜色可能会让用户混淆，误解哪些数据更为重要，当可视化中的颜色过多时，用户可能需要更长的时间才能理解信息。...解决方案：专注于用户需要关注的数据点，限制展示的数据量，并尽量不超过5-6种颜色。2.3 省略基线和截断尺度错误：不从零开始的y轴可能会显示出错误的趋势或模式。...解决方案：尽可能使用2D图表，采用气泡图/散点图并结合颜色渐变来更准确地展示三维数据。3.5 不是每个洞察都需要在数据可视化中展示错误：有时，将所有数据都展示在图表中并非必要。...[ 抱个拳，总个结 ]在这个数据驱动的时代，数据可视化是将复杂数据集转换为易于理解的视觉表示的关键，对于做出明智的决策至关重要。
文 | Weihao Yu 编 | 丛 末 这篇论文引入了一个来源于标准化考试的、需要逻辑推理的阅读理解数据集 （ReClor）。...类似于多项选择阅读理解数据集的格式，它包含一段上下文，一道问题和四个选项，其中只有一个为正确答案。 回答此问题时，读者需要识别上下文中的逻辑关系然后理解每个选项并选择一个正确选项以解决上下文中的矛盾。...受之前RACE等来源于标准化考试的阅读理解数据集的启发，我们通过从美国研究生管理入学考试、美国法学院入学考试等标准化考试中收集了6138道需要逻辑推理的问题，这些问题构成了一个需要逻辑推理的阅读理解数据集...但在ReClor数据集中，上下文段落中的每个句子都很重要，这使此数据集专注于评估模型的逻辑推理能力，而不是从较长的上下文中搜索提取相关信息的能力。...作者分析并手动标注测试集上问题的类型，并将其归为17类，每个问题类型的占比和描述如表3所示。各题型的例子可以参见论文中的图2和附录。
示例数据包括以下字段集： image.png 字段未编入索引：InfluxDB 数据中需要字段且未编入索引。 过滤字段值的查询必须扫描所有字段值以匹配查询条件。...示例数据包括以下四个标签集： image.png 标签被索引：标签是可选的。 您的数据结构中不需要标签，但通常包含标签是个好主意。 因为标签被索引，标签查询比字段查询更快。...为什么你的schema很重要 如果您的大多数查询都关注字段中的值，例如，查询何时计算了 23 只蜜蜂： image.png InfluxDB 在查询返回响应之前扫描数据集中的每个字段值是否有蜜蜂。...系列键是共享度量、标签集和字段键的点的集合。 例如，示例数据包括两个唯一的系列键： image.png 系列包括给定系列键的时间戳和字段值。...例如，样本数据中的一个点如下所示： image.png Bucket 所有 InfluxDB 数据都存储在一个存储桶中。 存储桶结合了数据库和保留期（每个数据点持续存在的持续时间）的概念。
这是由hash的结构性质决定的——hash本身就是一个键值对集合：一个“父键”下面包含了很多“子键”，每个“子键”都对应一个值。根据前面的分析可知，结果集中的每一行实际上也是键值对集合。...因为这些数据结构所对应的行都属于某个结果集，假如可以找到一种唯一标识结果集的方法，那么只需为这些数据结构分配一个唯一的序号，然后把结果集标识符与该序号结合起来，就能唯一标识一个数据结构了。...这时，我们需要一个可以把sql语句转换为唯一标识符的函数。通常，这一功能由散列函数完成，包括MD5，SHA系列等加密散列函数在内的很多算法均可达到这一目的。 ...注意，结果集中的每一行都有一个相应的键，这些键都存储在一个Redis集合结构中。这个集合恰好对应了所需的结果集，所以，该集合的键必须包含结果集标识符。...如果Redis中不存在这样一个集合，说明要找的结果集不在Redis中，所以需要执行相应的sql语句，在Mysql中查询到相应的结果集，然后按照上面所说的办法把结果集中的每一行以字符串或哈希的形式存入Redis
一个集群可以有1~N个mongos节点。 config：配置服务器，用于分存储分片集合的元数据和配置信息，必须为 复制集(关于复制集概念戳我) 方式部署。...集群模式下，collection按照 片键（shard key）拆分成多个区间，每个区间组成一个chunk，按照规则分布在不同的shard中。并形成元数据注册到config服务中管理。 ?...以comment评论表举例，每个接入业务方都单独创建一张表，业务方A表为 comment_clientA ，业务方B表为 comment_clientB，均在接入时创建表和相应索引信息。...分片键的值是chunk划分的唯一依据，在数据量持续写入超过chunk size设定值时，MongoDB 集群就会自动的进行分裂或迁移。...唯一键问题： MongoDB 集群的唯一键设置增加了限制，必须是包含分片键的；如果_id不是分片键，_id索引只能保证单个shard上的唯一性。
config：配置服务器，用于分存储分片集合的元数据和配置信息，必须为 复制集(关于复制集概念戳我) 方式部署。mongos通过config配置服务器合的元数据信息。...shard：用于存储集合的分片数据的mongod服务，同样必须以 复制集 方式部署。 3.2 片键 MongoDB 数据是存在collection(对应 MySQL表)中。...集群模式下，collection按照 片键（shard key）拆分成多个区间，每个区间组成一个chunk，按照规则分布在不同的shard中。并形成元数据注册到config服务中管理。...以comment评论表举例，每个接入业务方都单独创建一张表，业务方A表为 comment_clientA ，业务方B表为 comment_clientB，均在接入时创建表和相应索引信息。...唯一键问题： MongoDB 集群的唯一键设置增加了限制，必须是包含分片键的；如果_id不是分片键，_id索引只能保证单个shard上的唯一性。
每个 collection 在数据库中都有唯一的名称。 模式自由：集合的概念类似 MySQL 里的表，但它不需要定义任何模式。...在 MongoDB 中，存储在集合中的每个文档都需要一个唯一的 _id 字段作为主键。...一个典型的分片集群架构如下： 9.1 分片集组件 shard：每个分片上可以保存一个集合的子集，所有分片上的子集的数据互不相交，构成完整的集合。每个分片可以被部署为复制集架构。...尽可能避免使用单调递增或递减的字段作为分片键。 9.3 分片策略 MongoDB 将分片数据拆分成块。每个分块都有一个基于分片键的上下限范围 。...哈希分片会计算分片键字段的哈希值，这个值被用作片键，然后根据哈希值的散列为每个块分配一个范围。 范围分片根据分片键的值将数据划分为多个连续范围。，然后基于分片键的值分配每个块的范围。
例如再创建一张表t_stu_tea表，给出两个外键，一个相对t_stu表的外键，另一个相对t_teacher表的外键。...所以在恢复数据时，还需要自已手动创建一个数据库之后再去恢复数据。 mysqldump –u用户名 –p密码 数据库名>生成的脚本文件路径 ? 现在可以在C盘下找到mydb1.sql文件了！...也就你只是想在查询emp表的同时，把每个员工的所在部门信息显示出来，那么就需要使用主外键来去除无用信息了。 ?...上面查询结果会把两张表的所有列都查询出来，也许你不需要那么多列，这时就可以指定要查询的列了。...如果两张表的查询，那么至少有一个主外键条件，三张表连接至少有两个主外键条件。 3 自然连接 大家也都知道，连接查询会产生无用笛卡尔积，我们通常使用主外键关系等式来去除它。
":-1}) (4) 唯一索引 唯一索引限制了对当前键添加值时，不能添加重复的信息。...值得注意的是，当文档不存在指定键 时，会被认为键值是 “null” ，所以 “null” 也会被认为是重复的，所以一般被作为唯一索引的键，最好都要 有键值对。...就是说，恢复后，备份后添加修改的数据都 会被删除，慎用哦！ 6 集群搭建 集群搭建方式之一就是mongoDB复制集，即一组mongod的进程。他们维护同一个数据集合。...每个复制集还有一个仲裁者 (Arbiter), 仲裁者的任务就是通过心跳机制来确认集群中集合的数量，并 在选举主服务器的过程中进行裁决。...需要停止一个从机，在主服务器中运行下面命令 在一主一从关系中，任意节点宕机都无法选举出主节点，无法提供写操作，此时需要加入仲裁者节点即 可。
key) 注：每个表中至少要有一个主键。 ...主键用于唯一地标识表中的每一条记录，可以定义一列或多列为主键。 特点：主键的数据唯一，且不能为null。 ...emp一共14行记录，dept表一共4行记录，那么连接后查询出的结果是56行记录。 也就你只是想在查询emp表的同时，把每个员工的所在部门信息显示出来，那么就需要使用主外键来去除无用信息了。...上面查询结果会把两张表的所有列都查询出来，也许你不需要那么多列，这时就可以指定要查询的列了。 ...但要注意，脚本文本中只包含数据库的内容，而不会存在创建数据库的语句，所以在恢复数据时，还需要自已手动创建一个数据库之后再去恢复数据。
主键(primary key)，一列 (或一组列)，其值能够唯一区分表中的每个行。唯一标识表中每行的这个列(或这组列)称为主键。主键用来表示一个特定的行。...应该总是定义主键 虽然并非总需主键，但大多数数据库设计人员都应保证他们创建的每个表具有一个主键，以便以后的数据操纵和管理。...，就不算重复 超键 在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。...外键 在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键 主键的选择 数据库中的每一条记录都需要有一个唯一的标识，依据数据库第二范式，数据库中每一个表中都需要有一个唯一的主键，其他数据元素和主键一一对应。...而对于用户表来说，我们需要考虑的是作为主键的业务字段是否能够唯一标识一个人，一个人可以有多个email和手机号，一旦出现变更email或者手机号的情况，就需要变更所有引用的外键信息，所以使用email或者手机作为主键是不合适的
串行读：该级别下隔离程度最高，事务只能一个接着一个串行执行，无法并发执行。每次串行读都需要获得表级共享锁，读写操作都会阻塞。...主键、超键和候选键的区别？ 主键：主键刚才其实已经讲过了，一个数据表只能够设置一个主键，可以唯一标识一条数据，但是可以多个列组合当成主键使用。 超键：能唯一标识数据表的都可以作为超键。...候选键：不含有多余属性的超键，也就是候选键去掉任何一个属性都不再属于超键。 我们举个简单的例子助于理解： 学生表中每个学生都有学号，性别，年龄，姓名，专业。...第二范式：每个数据表必须拥有主键，并且唯一标识整个数据表。 第三范式：消除数据冗余，信息只在一个数据表存储，不能存储在多张数据表。然后通过外键进行关联。 blob和text的区别？...text是非二进制字符串，blob存储的是二进制数据。 text需要指定字符集,blob无需字符集校验。 blob可以储存图片, text只能储存纯文本文件。
然而，即使使用了高质量的哈希函数，仍然存在哈希冲突的可能性。 当发生哈希冲突时，Redis使用链地址法（chaining）来解决。具体来说，每个桶中存储的是一个链表，链表中的每个节点都包含了键值对。...每个节点都包含一个指向前一个节点和后一个节点的指针。双向链表的结构如下： - ``：指向前一个节点的指针。...跳跃表（Skip List）：跳跃表是一种有序的数据结构，它通过多层链表的方式来提供快速的查找操作。每个节点都包含一个指向下一层和右侧节点的指针。...每个节点包含一个键和对应的值。 多级索引节点： 跳跃表的多级索引节点也是有序链表，但是它的节点数目比底层链表少。每个多级索引节点都存储了指向底层链表中对应范围节点的指针。...四、有序集合（Sorted Set）：与集合类似，但每个元素都关联一个分数，可以根据分数进行排序。
它与实例分割不同，实例分割侧重于将每个对象实例识别和分割为图像中的单独实体。为了训练语义分割模型，我们需要一个数据集，其中包含图像以及图像中每个类别的相应像素级注释。...这些注释通常以掩码的形式提供，其中每个像素都分配有一个标签，指示其所属的类。...每个许可证对象都具有三个字段：“url”、“id”和“name”。 “url”字段包含许可证的URL，“id”字段是许可证的唯一标识符，“name”字段包含许可证的名称。...每个字典都包含一个“分段”键，即表示该对象实例的逐像素分段掩码的数组数组。...每个字典中的“分段”键是一个数组数组，其中每个数组表示一组 x 和 y 坐标，这些坐标构成该对象实例的像素级分段掩码。
我们尝试了多种方法来解决这个问题，通过使用 rank 函数或组合多个字段并选择正确的复合键。选择复合键在表中并不统一，并且可能需要不同的逻辑来识别最新的交易记录。...问题： 让我们看看小文件在查询时是如何导致问题的。当触发查询以提取或转换数据集时，Driver节点必须收集每个文件的元数据，从而导致转换过程中的性能开销。...一旦选择了一种存储类型，更改/更新到另外一种类型可能是一个繁琐的过程（CoW变更为MoR相对轻松，MoR变更为CoW较为麻烦）。因此在将数据迁移到 Hudi 数据集之前选择正确的存储类型非常重要。...解决方案： 为了解决这个问题，Hudi 引入了元数据概念，这意味着所有文件信息都存储在一个单独的表中，并在源发生变化时进行同步。...Apache Hudi 也有索引概念，但它的工作方式略有不同。Hudi 中的索引主要用于强制跨表的所有分区的键的唯一性。
分布式系统通常是通过大规模的数据节点来处理单机没有办法处理的海量数据集，因此，可以将一个大型数据集可以分布在多个磁盘上，查询负载可以分布在多个处理器上。...有两种主要方法将数据库分为二级索引：基于分区的索引和基于全局的索引。 基于分区的索引 假如有一个卖二手车的网站，每个列表都有一个唯一的ID，称之为文档。...基于分区的索引 在这种索引方法中，每个分区都是完全独立的，每个分区都保留自己的索引，只覆盖分区中的文档id。它不关心存储在其他分区中的数据。...3 分区平衡 随着时间的推移，数据库中的东西发生了变化： (1) 查询吞吐量增加，因此您需要添加更多CPU来处理负载。 (2) 数据集大小增加，所以您需要添加更多的磁盘和RAM来存储它。...海量分区的再平衡 分区的数量不会改变，分区的键分配也不会改变。唯一改变的是分区与节点之间的映射。
键-值数据模型：在写方面，Hudi表被建模为键值对数据集，其中每条记录都有一个唯一的记录键。此外，一个记录键还可以包括分区路径，在该路径下，可以对记录进行分区和存储。...时间轴TimeLine Timeline 是 HUDI 用来管理提交（commit）的抽象，每个 commit 都绑定一个固定时间戳，分散到时间线上。...每个分区均由相对于基本路径的分区路径唯一标识。在每个分区内，文件被组织成文件组，由文件ID唯一标识。...全局索引在记录键在整张表中保证唯一的情况下非常有用，但是查询的消耗随着表的大小呈函数式增加。 2....这比较适合总是同时生成分区路径和记录键的场景，同时还能享受到更好的扩展性，因为查询索引的消耗只与写入到该分区下数据集大小有关系。
(4) 候选键和外键 A：候选键（码） 关系中能唯一标志一个元组的最小属性集 注意：唯一这个属性，例如学号是学生实体的候选键，一个学号就能确定这个学生到底哪个 关系实例上任何两个元组的值在候选键的属性...（集）上取值不同 构成候选键的属性（集）的值对于关系的所有实例都具有惟一性，而不是只针对某一个实例 通常在关系模式中在构成候选键的属性（集）下面画下划线，来表明它是键的组成部分 学生（姓名，性别，年龄）...若一个关系有多个候选键，则可以选择其中一个作为主键（主键这个概念非常常用） 包含候选键的属性集称为超键 若关系只有一个候选键，且这个候选键包含了关系的所有属性，称该候选键为全键 构成候选键的每个属性称为主属性...，可做主键，姓名需要在不重名的情况下也可以，但是实际情况不能保证没有重名不合适，课程中 课程编号可以确认唯一的课程是候选键，可做主键，而选课中，需要由学号和课程编号共同才能确定唯一的值，所以两者共同构成候选键...关系数据库中的任何关系在任何时刻都需要满足这些语义。
每个分区都由相对于基本路径的partitionpath唯一标识。在每个分区中，记录分布到多个数据文件中。每个数据文件都由唯一的fileId和生成该文件的commit来标识。...在更新的情况下，多个数据文件可以共享在不同commit时写入的相同fileId。 每条记录都由记录键唯一标识，并映射到fileId。...Index: Hudi维护一个索引来快速将传入的记录键映射到fileId，如果记录键已经存在。...增量处理 如前所述，建模的表需要在HDFS中处理和服务，以便HDFS成为统一的服务层。构建低延迟模型表需要链化HDFS数据集的增量处理能力。...由于Hudi维护关于提交时间和为每个提交创建的文件版本的元数据，增量变更集可以在开始时间戳和结束时间戳内从特定于Hudi的数据集中提取。
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