Demo环境下需要用到Redis+mongodb两种DB配合使用,所以暂时直接使用docker的redids和mongodb镜像,用docker-compose进行联合部署 使用的版本如下: docker:  使用yum -y install docker docker-compose: 使用pip install docker-compose mongodb: docker pull mongo:3.6.5 redis:docker pull redis:4.0.10 docker-compo

决策树是最经常使用的数据挖掘算法,本次分享jacky带你深入浅出,走进决策树的世界 基本概念 决策树(Decision Tree) 它通过对训练样本的学习,并建立分类规则,然后依据分类规则,对新样本数据进行分类预测,属于有监督学习. 优点 1)决策树易于理解和实现 使用者不需要了解很多的背景知识,通过决策树就能够直观形象的了解分类规则: 2)决策树能够同时处理数值型和非数值型数据 在相对短的时间内,能够对大型数据做出可行且效果良好的结果: 逻辑-类比找对象 决策树分类的思想类似于找对象,例如一个

@ 目录 基本数据类型 集合数据类型 案例实操 基本数据类型 对于Hive的String类型相当于数据库的varchar类型,该类型是一个可变的字符串,不过它不能声明其中最多能存储多少个字符,理论上它可以存储2GB的字符数. 集合数据类型 Hive有三种复杂数据类型ARRAY.MAP 和 STRUCT.ARRAY和MAP与Java中的Array和Map类似,而STRUCT与C语言中的Struct类似,它封装了一个命名字段集合,复杂数据类型允许任意层次的嵌套. Map和Struct的区别:Stru

纸上得来终觉浅,实操一遍吧! 把所有开发的后端服务先在打成镜像,传到私有镜像仓库: 然后在任意的远程机器拉取镜像,然后可采用docker或者docker-compose的方式运行,本节先按照docker的方式运行: 后面补充docker-compose和k8s的方式运行镜像: 问题 回答 where are we?现状 简单的听说过harbor并未实操,不知道里面的坑 where are we go? 目标 实际使用harbor,把完整的产品镜像(前后端中间件)上传到镜像仓库,得到软件制品: h

生产环境搭建高可用Harbor(包括恢复演练实操) 前言 因资源成本问题,本Harbor高可用架构为最小开销方案,如果资源充足,可以将PG.Redis全部使用使用云厂商集群模式. 同时为了配置简单,并没用使用keepalived与heartbeat等高可用开源组件. 准备工作 阿里云SLB 阿里云ECS 共享存储 Redis 最小实例SLB 2c4g 俩台 阿里云NFS 阿里云Redis 操作系统为Ubuntu18.04,在俩台ECS上搭建主从PG,如果不想用阿里云redis,也可以使用ECS搭

作为.Net工地搬砖长工一名,一直致力于挖坑(Bug)填坑(Debug),但技术却不见长进.也曾热情于新技术的学习,憧憬过成为技术大拿.从前端到后端,从bootstrap到javascript,从python到Node.js,了解过设计模式,也跟风了微信公众号开发.然而却浅尝辄止,未曾深入.买了一本本的技术书籍,没完整的翻完一本.屯了一部部的pdf,却只是在手机里占着内存.想过改变,却从未曾着手改变. 以上算是我程序猿生涯的真实写照. 现在我要尝试改变,从基础的helloworld开始,记下学习

引言:如何快速分析纷繁复杂的数据?如何快速做出老板满意的报表?如何快速将Speed-BI云平台运用到实际场景中?         本课程将通过各行各业案例背景,将Speed-BI云平台运用到实际场景中,通过熟练使用云平台可视化技巧,将枯燥的数字灵活化.可动化:通过统计图表的应用,将灵活可动的图表多样化.专业化,全方位多视角观察.分析案例相关数据,达到报表目的清晰.界面简洁.可分析维度多.反馈性强等目标,操作过程从数据整理至报表生成一步到位,主要涉及分析意图挖掘.指标判断选择.适用图表选择.多维度

实现环境 centos6.7 MYSQL5.6.36 主:192.168.1.191 从1:192.168.1.145 从2:192.168.1.146 监测:放在从2上 192.168.1.146 虚拟IP:192.168.1.222 准备软件包:下载链接: https://pan.baidu.com/s/1jHYafcU 密码: irbv epel-release-6-8.noarch.rpm   (所有服务器上都要) mha4mysql-node-0.56-0.el6.noarch.rpm

申明:本文是基于python3.x及selenium3.x. unittest,也可以称为PyUnit,可以用来创建全面的测试套件,可以用于单元自动化测试(模块).功能自动化测试(UI)等等. 官方文档:https://docs.python.org/3.6/library/unittest.html unittest具备创建测试用例.测试套件.测试夹具的能力,包括的组件如下: Test Fixture(测试夹具):通过使用测试夹具,可以定义在单个或者多个测试执行之前的准备工作和测试执行后的清理

类级别的setUp()方法与tearDown()方法 在实操(一)的例子中,通过setUp()方法为每个测试方法都创建了一个Chrome实例,并且在每个测试方法执行结束后要关闭实例.是不是觉得有个多余了!能否让各个测试方法共用一个Chrome实例,而不用每次都创建一个新的实例呢?肯定可以的,unittest为我们提供了明路.可以通过用setUpClass()方法和tearDownClass()方法及@classmethod标识来实现.这两个方法使我们可以在类级别来初始化数据,替代了方法级别的初始

上一篇文章 .net基础学java系列(三)徘徊反思 本章节没啥营养,请绕路! 看视频,不实操,对于上了年龄的人来说,是记不住的!我已经看了几遍IDEA的教学视频: https://edu.51cto.com/course/15850.html,此视频分如下13节! 1-1 Idea介绍(刷过去,不看了) 1-2 Idea安装(刷过去,不看了,官网介绍的使用ToolBox安装,更好!) 1-3 idea创建普通Java工程(好吧,这里就跟.net的控制台应用程序一样嘛!) 1-4 idea设置样

创建房间 test-rtn 10001 e2uii6r7r 8LfwOcreM76OiV1V1y8jXrMG_BNa-cmktpWUznRa:kdYdsEpcYLc5ceWEHPaK0ZDI7Qc=:eyJhcHBJZCI6ImUydWlpNnI3ciIsInJvb21OYW1lIjoidGVzdC1ydG4iLCJ1c2VySWQiOiIxMDAwMSIsImV4cGlyZUF0IjoxNTU0MDExMTUzLCJwZXJtaXNzaW9uIjoidXNlciJ9 demo 中使用 room

简介 数据立方是适用于大规模实时数据(每天百亿条,10TB+ 级别数据)查询与分析的数据库系统,提供交互式的访问数据的能力,支持数据过滤.分组.聚合,实现亚秒级以内对亿行级别的数据表进行多维探索分析. 适用场景 数据立方适用于大规模数据实时分析类场景,如: 广告点击 运维监控 安全事件分析 处理大量实时数据,如每天数亿事件的新增.每天数 10T 数据的增加: 这些场景的特点都是拥有大规模的数据,且对数据查询的时延要求非常高.如在运维监控中,系统问题需要在出现的一刻被检测到并被及时给出报警. 产品

参考资料:1.英文官方文档2.中文官方文档,内容翻译的不全 SBT是类似maven和gradle的自动构建和包依赖管理工具,SBT是Scala技术体系下的包管理工具,都是Lightbend公司开发的,官方文档并没有介绍SBT的特点,文档中自称相对于maven和gradle有更少的概念但是如果不看文档将会遇到一些细节问题.个人的感受是,SBT类似scala技术体系的特点,就是设计思路上有一种发烧友的那种设计者自己觉得很酷但是我却感觉华而不实的那种烦躁.本文的目的是编写一个SBT的实操项目,你不必需

MyBatis实操进阶版(一) 目前而言,持久层框架中,在业务实现灵活性上,无可出MyBatis之右者.具体原因,后续将逐步展开 ResultMap元素的设置 配置文件中,ResultMap元素的作用临时存储sql执行结果集与Java对象之间的映射,用以实现数据的持久性.基于此,sql返回结果集更加多样/不必局限于表关系,同时接收对象更加灵活多变,可以自由根据数据需求,设置接收字段,搭配association和collection标签,可以灵活设置数据子集的配置,而且进一步降低了业务层与数据库间

新硬盘挂载-fdisk+mount案例实操 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 现在很多服务器都支持热插拔了,当有新的硬盘插入到服务器上我们需要将其分区,格式化,然后挂载到操作系统中使用.相比这个过程大家都了解,我就不多废话了,这也是一个运维的基本功,本篇博客就用虚拟化软件(VMware Workstation,该软件的安装以及操作系统的安装我这里就不多做演示了,大家可以问大师兄(百度)或者二师兄(谷歌))为例子给大家演示. 一.给虚拟机添加新磁盘 1>.使用df命

实操一:总结 1.什么是绑定到对象的方法,如何定义,如何调用,给谁用?有什么特性? 2.什么是绑定到类的方法,如何定义,如何调用,给谁用?有什么特性? 3.什么是解除绑定的函数,如何定义,如何调用,给谁用?有什么特性? 4.什么是property,如何定义,如何使用,给谁用,什么情况下应该将一个属性定义成property,有什么好处? 答:1.对象的绑定方法:在定义一个类后,类下面有一个函数属性,实例化对象后,这个函数属性对对象而言,就 是绑定方法.主要针对的是对象调用的时候,对象名.绑定方法名

实操一: 1.用map来处理字符串列表啊,把列表中所有人都变成sb,比方alex_sb name=['alex','wupeiqi','yuanhao'] name=['alex','wupeiqi','yuanhao'] m = map(lambda name:name+"_SB",name) print(list(m)) ------------输出结果------------------ ['alex_SB', 'wupeiqi_SB', 'yuanhao_SB'] 2.用map

实操一: 临时配置网络(ip,网关,dns)+永久配置 #ifconfig ens33 192.168.145.134/24 #vim /etc/resolv.conf #route add default gw 192.168.145.2 netmask 255.255.255.0 永久配置: #cd /etc/sysconfig/network-scripts/ #vim ifcfg-ens33 #systemctl restart network 实操二: 为集群内的机器设定主机名,利用/

实操一:nginx服务 二进制安装nginx包1) 1)#yum clean all 2)#yum install epel-release -y 3)#yum install nginx -y 1) 2) 2) 2) 3) 3) 3) 3) 3) 作为web服务修改配置文件 #vim /usr/local/nginx/conf/nginx.conf ---->:wq 让配置生效,验证配置 #systemctl reload nginx 实操二:nfs服务 二进制安装nfs #yum clean

实操一: 1)为新加的硬盘分区,一个主分区大小为10剩余空间给扩展分区,在扩展分区上划分2个逻辑分别为5G 2)式化主分区为ext3系统 #mkfs.ext3 /dev/sdb1 3 将逻辑分区设置为交换分区 #mkswap /dev/sdb5 4 启用上一步的交换分区 #swapon -a /dev/sdb5 5 查看交换分区的状态 实操二: free命令查看内存 #free -m 整理buffer与cache的作用  buffer:缓冲区,一个用于存储速度不同步的设备或优先级不同的设备之间传