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    白话Elasticsearch45-深入聚合数据分析之易并行聚合算法，三角选择原则，近似聚合算法

    ---- 概述 继续跟中华石杉老师学习ES，第45篇 课程地址： https://www.roncoo.com/view/55 ---- 易并行聚合算法 有些聚合分析的算法，是很容易就可以并行的，比如说...---- 有些聚合分析的算法，是不好并行的，比如说，count(distinct)，并不是说，在每个node上，直接就出一些distinct value，就可以的，因为数据可能会很多. ?...es会采取近似聚合的方式，就是采用在每个node上进行近估计的方式，得到最终的结论，cuont(distcint)，假设数据有100万，近似聚合算法可能估计出来105万或者95万 --> 5%左右的错误率...近似估计后的结果，不完全准确，但是速度会很快，一般会达到完全精准的算法的性能的数十倍 ---- 三角选择原则 精准+实时+大数据 --> 3个里面只能选择2个 （1）精准+实时: 没有大数据，数据量很小...，那么一般就是单击跑，随便你则么玩儿就可以 （2）精准+大数据：hadoop，批处理，非实时，可以处理海量数据，保证精准，可能会跑几个小时 （3）大数据+实时：es，不精准，近似估计，可能会有百分之几的错误率

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    文本数据扩增时，哪些单词(不)应该被选择？

    首先作者对FD News数据集进行训练，最终在测试集上的准确率为98.92%，这说明模型对数据集的拟合程度非常好。...由于"Based on"和"team"在训练集中经常与类别为"sport"的句子共同出现，模型被这种数据集进行训练后，自然会带有一点「偏见」；从最后一个例子来看，模型无法正确识别出与体育相关的专业词汇：...、交换的数据扩增方法，这里就不一一列出结果了，感兴趣的读者自行阅读原论文即可。...下面贴一张表，是作者对四种数据扩增方法使用的一个总结 个人总结 这篇论文提出了一种有选择性的文本扩增方法。...这样可以有效地避免信息损失，并且生成高质量的文本数据

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    数据工程实践：从网络抓取到API调用，解析共享单车所需要的数据

    API是软件应用程序间相互交互的规则和协议集合，它们在软件背后扮演着重要角色，实现了应用程序间无缝集成和数据共享。...这就像餐馆的菜单，提供了可选择的菜品清单和详细描述，用户点菜就如同发出数据请求，而厨房则为之准备菜品。在这个类比中，API就是菜单，而订单则是对数据的请求。...· 功能共享：它们还允许服务与其他应用程序共享其功能，比如地图集成到多个应用程序中的情况。这些API之于软件的重要性不言而喻，它们促成了跨应用程序的交互和数据共享，为用户提供了更加丰富和便捷的体验。...虽然两者都涉及数据的获取和处理，但API更多地关注于应用程序间的交互和数据共享，而网页抓取则更专注于从网页中提取信息。下图中展示了使用GET请求的客户端和API服务器之间的基本交互。...另一个方法是使用百科的数据。大量的用户在定期更新这些信息，所以只需要专注于选择正确的数据。接下来，以使用BeautifulSoup进行网络抓取为案例。目标是什么？

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    005微信小程序云开发API数据库-查询记录-聚合-统计记录数量

    1.微信小程序云开发API数据库-查询记录微信小程序云开发API数据库是一个方便快捷的数据库解决方案，可以让开发者在小程序中直接使用云端数据库功能，无需自己搭建和管理服务器。...在微信小程序云开发API数据库中，我们可以查询指定的记录，以便获取相关的数据和信息。本文将通过案例和代码的方式，详细介绍微信小程序云开发API数据库的查询记录方法。...2.微信小程序云开发API数据库-聚合微信小程序云开发API数据库是一个功能强大的数据库解决方案，它提供了许多方便快捷的数据库操作方法。...其中，聚合操作是一种常用的数据处理方法，它可以对数据库中的数据进行统计、分析和计算。本文将通过案例和代码的方式，详细介绍微信小程序云开发API数据库的聚合操作方法。...为了实现这个功能，我们需要使用微信小程序云开发API数据库的聚合操作方法。代码说明在微信小程序中，我们需要引入相关的库和组件。

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    开发者的选择：日本股市实时行情数据 API 盘点

    开发者的选择：日本股市实时行情数据 API 盘点在金融科技和量化交易蓬勃发展的今天，获取准确的股票历史数据、股票实时行情、股票批量行情数据已成为开发者构建交易系统、分析工具和投资应用的基础。...对于关注日本股市的开发者而言，选择一款合适的实时行情 API 至关重要。...的选择，核心在于需求与服务的精准匹配。...建议开发者在选型前，先通过各 API 的免费套餐完成实测验证，重点关注极端行情下的数据延迟、接口可用性及异常处理能力，最终选择最契合自身技术栈与业务需求的日本股市数据解决方案。...希望本文能帮助你在众多日本股市数据接口中做出最适合的选择，助力你的金融科技项目顺利实施。

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    Salesforce LWC学习(三十五) 使用 REST API实现不写Apex的批量创建更新数据

    当然，人都是很贪婪的，当我们对这个功能使用起来特别爽的时候，也在疑惑为什么没有批量的创建和更新的 wire adapter，这样我们针对一些简单的数据结构，就不需要写apex class，这样也就不需要维护相关的...那么，针对批量数据的场景，是否有什么方式可以不需要apex，直接前台搞定吗？当然可以，我们可以通过调用标准的rest api接口去搞定。...我们在上一篇讲述了标准的rest api，那OK，我们可以尝试不适用后台apex方式去搞定，而是在前台通过rest api去玩一下，说到做到，开弄。...medium"> 运行展示：通过下图可以看到报错了CORS相关的错误，因为跨域进行了请求，这种情况的处理很单一也不麻烦...总结：篇中只展示了一下通过 REST API去批量操作数据的可行性，仅作为一个简单的demo很多没有优化，异常处理，错误处理等等。而且对数据量也有要求，200以内。

    2.9K40

    使用Node.js构建API网关

    当客户想要使用微服务时，你可能面临的另一个挑战来自于通用的共享逻辑，如身份验证，你应该不希望在所有服务中重新实现相同的功能吧。...总结一下：我们不希望在微服务架构中实现我们的内部服务，以支持多个客户端并重新实现相同的逻辑。这就是API网关出现的原因，并提供共享层来处理服务协议之间的差异并满足特定客户端的要求。...什么是API网关？ API网关是微服务体系结构中的一种服务，它为客户端提供与内部服务通信的共享层和API。API网关可以路由请求，转换协议，聚合数据并实现共享逻辑，如身份验证和限速器。...0_bklPw59CYauaq-H5 (1).png 数据聚合 在微服务体系结构中，客户机可能需要不同聚合级别的数据，比如在各种微服务中进行数据实体的非规范化。...这就是为什么你应该小心在你的API网关中的数据聚合 - 它可以是强大的，但是你应该避免可能导致的特定于域的数据转换或规则处理逻辑。 始终为你的API网关定义明确的职责，并且只在其中包含通用共享逻辑。

    5.5K90

    【微服务】构建应用程序的顶级微服务设计模式

    故障隔离 自动配置 微服务的设计模式 聚合器 API 网关 连锁或责任链 异步消息 数据库或共享数据 事件溯源 分支 命令查询职责分离器 断路器 分解 聚合器模式 计算世界中的聚合器是指收集相关数据项并显示它们的网站或程序...作为聚合器服务的一种变体，它可以将请求发送到多个服务，并类似地将结果聚合回组合或消费者服务。API Gateway 还充当所有微服务的入口点，并为不同类型的客户端创建细粒度的 API。...因此，系统可以为每个服务拥有一个数据库，也可以为每个服务拥有一个共享数据库。您可以使用每个服务的数据库和每个服务的共享数据库来解决各种问题。...因此，每个微服务都有自己的数据库 ID，这会阻止系统中的其他服务使用该特定数据库。除此之外，为了解决反规范化问题，您可以为每个服务选择共享数据库，为每个微服务对齐多个数据库。...断路器模式 顾名思义，断路器设计模式用于在服务不工作时停止请求和响应过程。因此，例如，假设客户端正在发送从多个服务检索数据的请求。但是，由于某些问题，其中一项服务已关闭。

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    2026大模型API中转指南：工具推荐、聚合平台对比与企业级网关构建全解析

    企业为何必须构建大模型API中转层？在企业数字化转型与AI应用落地过程中，直接调用原生模型API往往会面临“三座大山”。引入API中转层并非单纯的技术选择，而是出于业务连续性与财务合规的考量。...架构对比：开源vs聚合vs企业级，哪种中转方案更适合你？根据部署方式与服务模式的不同，目前的API中转方案主要分为三类。下表对比了它们在技术栈、适用人群及数据安全性上的差异，便于决策者快速选型。...部署与选型避坑指南：如何规避数据泄露与高延迟风险？在构建或选择API中转服务时，技术团队必须警惕以下三个常见的“陷阱”。1.数据隐私陷阱与日志审计警惕宣称“完全免费”的第三方中转服务。...大模型数据往往包含企业核心机密，不规范的中转服务可能会在后台记录完整的Prompt（提示词）和Completion（生成内容）日志。...对于个人开发者，OpenRouter、灵芽API等聚合平台提供了最便捷的尝试路径；而对于追求数据主权与长期成本优化的企业，基于NewAPI进行私有化部署，构建一套集成了计费、风控与路由分发的内部网关，是目前实现

    1.5K20

    《Elasticsearch 源码解析与优化实战》第20章：磁盘使用量优化

    它是一种存储在磁盘上的列式存储，在文档索引时构建，这使得上述数据访问模式成为可能。它们以面向列的方式存储与_source 相同的值，这使得排序和聚合效率更高。...) 调试聚合查询功能，需要对比原始数据 使用best_compression _source和设置为"store": true 的字段占用磁盘空间都比较多。...数值类型长度够用就好 为数值类型选择的字段类型也可能会对磁盘使用空间产生较大影响，整型可以选择byte、short、integer、long， 浮点型可以选择scaled_float、float、double...、half_float，每个数据类型的字节长度是不同的，为业务选择够用的最小数据类型，可以节省磁盘空间。...例如，文档共享相同的字段名，或者它们共享一些字段值，特别是在具有低基数或zipfian 分布(参考https://en.wikipedia.org/wiki/Zipf%27s_law) 的字段上。

    1.1K11

    干货 |《深入理解Elasticsearch》读书笔记

    第5章 分布式索引架构 1、如何选择合适的分片和副本数？ 目的：规划索引及配置，适应应用的变化。 正确认知：分片数索引创建后不可以修改，副本数索引创建后可以通过API随时修改。...同时要注意：如果不创建副本，当主分片发生问题时，可能会造成数据的丢失。 配置参考：最理想的分片数量应该依赖于节点的数量。...使用 snapshot API备份你的集群。 它会拿到你集群里当前的状态和数据然后保存到一个共享仓库里。这个备份过程是”智能”的。...有多个仓库类型可以供你选择： 共享文件系统，比如 NAS Amazon S3：亚马逊Web云服务 HDFS (Hadoop集群分布式文件系统) Azure Cloud：微软云平台 5、备份操作API？...另一方面：如果有大量的数据，为了使用聚合和排序功能而不产生内存相关问题，唯一选择——使用 doc values。

    2.3K61

    微服务业务监控和行为分析怎么做？试试日志埋点

    数据收集 关于日志数据的收集可选择的中间件比较多，除了图中的 FileBeat 之外还有 Flume、Fluentd、rsyslog 等；需要每台服务器都部署一个收集中间件。...每台服务器部署一个就行了，就算一台服务器中启了多个微服务也是可以一齐收集 PS：日志收集后面的 消息队列 并不是必需的可以去掉，但是增加 消息队列 后有以下两个优点 削峰填谷：减轻后面日志解析的压力 数据共享...数据使用 日志数据落盘到 Elasticsearch 后，就可以通过聚合查询等方式实时显示监控数据或者分析日志数据 监控案例 ?...解析、落盘等都可以灵活搭配选择不同的中间件，并且不需要修改源系统的代码；并且可以方便对接其他分析平台(例如: 大数据平台) PS：业务监控是否可以不做日志埋点，直接查询业务的数据库呢？...(不建议这样做) 使用日志埋点能实现监控数据与业务数据分离，监控平台不会影响或增加业务数据库的压力 使用日志埋点能方便实现实时业务数据预警 举个栗子：日志收集后面添加流计算中间件，计算某个时间窗口内优惠卷日志的数量或者金额大于某个阀值

    2.3K20

    APP创业者必知的7个API供应平台,任何数据需求都能满足

    先来科普个概念，开放应用程序的API(即ApplicationProgramInterface，应用程序接口)可以让开发者在无需访问源码，或理解内部工作机制细节的情况下，调用他人共享的功能和资源。...在数据源的获取上API是个好伙伴。本文将介绍7款API供应平台：百度APIStore、Apix、数说聚合、通联数据、HaoService、聚合数据、datasift(排名不分先后)。...6、数说聚合 数说聚合跟上面的数据API不同，面向的客户不只是大数据应用开发者，对互联网数据有强烈需求的各行业分析师、业务人员、运营人员同样可以通过数说聚合拿到你们想要的数据。...以上是国内外比较知名的数据API产品，基础性的可能更多会选择百度APIStore、聚合数据、Haoservice;而对于行业、专业有特别需求的用户来说，通联数据、Apix会使不错的选择;如果是需求国内社交...读者可根据自身的需求，选择最适合的API。

    2.6K70

    微服务设计指南

    开发团队可以选择以下方法之一来实现API网关。 自己编程实现：具有更好的客户化和管控能力。...（参见：领域驱动设计中的有界上下文 http://t.cn/EAAK4Xk） ✅ 分散数据管理（避免共享数据库）：当多个服务使用一个共享数据架构时，会在数据层形成紧耦合。...为了避免这种情况，每个服务都应该有自己的数据存取逻辑和独立数据存储。开发团队可以根据服务和数据性质的不同自由选择最适合的数据持久性方法。 ?...避免共享数据存储和访问机制 （图片来源：http://t.cn/RcLB5Kv） ✅ 智能端点和哑管道：每个服务都拥有一个定义良好的外部通信API，并尽量避免泄露实现细节。...产生耦合的主要原因包括共享数据库模型和严格的通信协议。 ✅ 分散开发：避免在多个服务/项目之间共享代码库、数据架构或开发团队成员。让开发者从源头上关注创新和质量。

    1.7K10

    微服务设计指南

    开发团队可以选择以下方法之一来实现API网关。 自己编程实现：具有更好的客户化和管控能力。...（参见：领域驱动设计中的有界上下文 http://t.cn/EAAK4Xk） ✅ 分散数据管理（避免共享数据库）：当多个服务使用一个共享数据架构时，会在数据层形成紧耦合。...为了避免这种情况，每个服务都应该有自己的数据存取逻辑和独立数据存储。开发团队可以根据服务和数据性质的不同自由选择最适合的数据持久性方法。 ?...避免共享数据存储和访问机制 （图片来源：http://t.cn/RcLB5Kv） ✅ 智能端点和哑管道：每个服务都拥有一个定义良好的外部通信API，并尽量避免泄露实现细节。...产生耦合的主要原因包括共享数据库模型和严格的通信协议。 ✅ 分散开发：避免在多个服务/项目之间共享代码库、数据架构或开发团队成员。让开发者从源头上关注创新和质量。

    1.5K30

    从能力开放平台到能力中台构建思考

    开发接入平台 能力开放平台是构建一个大生态体系，那么对于API接口服务能力的提供不仅仅需要依靠自有能力，更加重要的就是要依赖于开发商和合作伙伴的可共享能力接入。...可以看到对于前面谈到的服务接入，能力共享运营，运维服务，服务运行监控等各个子平台都需要向最终的用户提供功能服务，而自服务平台则是这些功能服务能力面向用户的聚合，而不是全新构建的新功能。...而能力中台就是这个中间商，这个中间商为了提供最方便快捷，价格最优的聚合选择，但是他们不管开店，也不面对最终的消费者顾问。...其次，对于外围开发商来说，使用的是标准聚合后的可复用能力接口，而这个接口底层本身可以适配多个原始的原子服务能力提供商。客户也完全可以根据自己的需求来选择最终的提供商清单。...为何能够完成整个聚合过程？其核心在于： 运营方本身就具备了核心资源，类似于各种数据资源，资源本身即价值。 运营方本身对某一个垂直领域有深入的业务经验积累，即清楚如何聚合资源并创造价值。

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