- 我的2021年的第一篇博客写的是canal做mysql准实时数据同步到ES,它的特点是伪装mysql slave,直接监听mysql binlog。搭配logstash防止数据采集是因某些原因丢失,起到高可用的作用。而elasticsearch7创建索引,其功能避免重复采集数据,已确保数据的唯一性。原本是去年应该写的,已经部署过canal-1.1.5搭配elasticsearch7.... 我的2021年的第一篇博客写的是canal做mysql准实时数据同步到ES,它的特点是伪装mysql slave,直接监听mysql binlog。搭配logstash防止数据采集是因某些原因丢失,起到高可用的作用。而elasticsearch7创建索引,其功能避免重复采集数据,已确保数据的唯一性。原本是去年应该写的,已经部署过canal-1.1.5搭配elasticsearch7....
- 本章只有是mysql建库,建表,导入数据到表中。在通过logstash把mysql数据同步到elasticsearch,并在kibana查看数据有乱码。 本章只有是mysql建库,建表,导入数据到表中。在通过logstash把mysql数据同步到elasticsearch,并在kibana查看数据有乱码。
- 1. 配置问题 1.1启动出现下面的情况:根据https://blog.csdn.net/qq_38636133/article/details/105621876,编辑 /etc/security/limits.conf,追加以下内容;* soft nofile 65536* hard nofile 65536此文件修改后需要重新登录用户,才会生效 1.2出现max v... 1. 配置问题 1.1启动出现下面的情况:根据https://blog.csdn.net/qq_38636133/article/details/105621876,编辑 /etc/security/limits.conf,追加以下内容;* soft nofile 65536* hard nofile 65536此文件修改后需要重新登录用户,才会生效 1.2出现max v...
- 1. 今天学习elasticsearch,从https://github.com/skygx/geektime-ELK/下载下来docker-compose.yaml,启动后报错:使用docker ps –a查看:可以查看出es7_01和es7_02启动后,有关闭。使用docker logs es7_01查看es7_01的日志情况:解决的办法:在/etc/sysctl.conf 最后添加v... 1. 今天学习elasticsearch,从https://github.com/skygx/geektime-ELK/下载下来docker-compose.yaml,启动后报错:使用docker ps –a查看:可以查看出es7_01和es7_02启动后,有关闭。使用docker logs es7_01查看es7_01的日志情况:解决的办法:在/etc/sysctl.conf 最后添加v...
- 配置好spark,启动spark-sql出现下面情况:把所有程序都关闭,重新启动,发现stan1,stan2的启动没提示报错,关闭却是没进程,经查看,原来是之前的关闭程序有50010,50020,50075,8485还被暂用导致。(在以前虚拟机采用的是最小linux系统安装,不会出现这种情况)。还有出现zkfc也没有进程。需要重新格式化namenode,并且先删除current。经过以上步骤... 配置好spark,启动spark-sql出现下面情况:把所有程序都关闭,重新启动,发现stan1,stan2的启动没提示报错,关闭却是没进程,经查看,原来是之前的关闭程序有50010,50020,50075,8485还被暂用导致。(在以前虚拟机采用的是最小linux系统安装,不会出现这种情况)。还有出现zkfc也没有进程。需要重新格式化namenode,并且先删除current。经过以上步骤...
- 推荐系统,或者也可以叫推荐引擎,在很多资料中都有相关的入门介绍,很多资料的切入点主要在于它因为解决了什么问题而存在,诸如长尾理论、信息过载等等,并很快就带到了推荐系统的分类了。对该领域不熟悉的人容易被弄得云里雾里,所以本篇希望能从更直白更初步的角度聊聊推荐系统是怎么一回事... 推荐系统,或者也可以叫推荐引擎,在很多资料中都有相关的入门介绍,很多资料的切入点主要在于它因为解决了什么问题而存在,诸如长尾理论、信息过载等等,并很快就带到了推荐系统的分类了。对该领域不熟悉的人容易被弄得云里雾里,所以本篇希望能从更直白更初步的角度聊聊推荐系统是怎么一回事...
- Nvidia Merlin 被英伟达介绍为端到端的推荐系统,实际上由三个功能模块组成,分别为 NVTabular,HugeCTR,Triton Server for inference,分别对应的功能为ETL,离线排序模型训练,排序模型在线推理。该流程图描述了一个完整的推荐系统,而Nvidia Merlin 提供的功能仅能覆盖到图中绿色的部分(上述的三个功能模块),缺失对数据管理、召回、融合... Nvidia Merlin 被英伟达介绍为端到端的推荐系统,实际上由三个功能模块组成,分别为 NVTabular,HugeCTR,Triton Server for inference,分别对应的功能为ETL,离线排序模型训练,排序模型在线推理。该流程图描述了一个完整的推荐系统,而Nvidia Merlin 提供的功能仅能覆盖到图中绿色的部分(上述的三个功能模块),缺失对数据管理、召回、融合...
- 上一篇介绍ECS服务器的快照和回滚的使用,今天根据这几天的瞎折腾,说一下ECS服务器的快照和回滚的优缺点。之前使用时,只是简单的环境配置,回滚的系统正常,但是当搭建k8s集群,做快照和回滚时,k8s整个启动不起来。查明原因是docker在配置Flannel,修改过docker的启动配置导致docker出错从而影响k8s集群,修改docker配置后,k8s正常启动,但是etcd集群有一个启动不... 上一篇介绍ECS服务器的快照和回滚的使用,今天根据这几天的瞎折腾,说一下ECS服务器的快照和回滚的优缺点。之前使用时,只是简单的环境配置,回滚的系统正常,但是当搭建k8s集群,做快照和回滚时,k8s整个启动不起来。查明原因是docker在配置Flannel,修改过docker的启动配置导致docker出错从而影响k8s集群,修改docker配置后,k8s正常启动,但是etcd集群有一个启动不...
- 为什么建议大家使用 Linux 开发? 为什么建议大家使用 Linux 开发?
- 在推荐系统领域,内容推荐是一种常用的方法,它根据用户的历史行为数据或偏好信息,分析用户对内容的喜好,然后推荐与用户喜好相似的其他内容。本文将详细介绍内容推荐的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是内容推荐?内容推荐是一种基于内容相似度的推荐方法,它通过分析内容的属性、特征或标签等信息,找到与用户感兴趣的内容相似的其他内容,并推荐给用户。与协同过滤不同,内容推荐不依赖于用户-物品... 在推荐系统领域,内容推荐是一种常用的方法,它根据用户的历史行为数据或偏好信息,分析用户对内容的喜好,然后推荐与用户喜好相似的其他内容。本文将详细介绍内容推荐的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是内容推荐?内容推荐是一种基于内容相似度的推荐方法,它通过分析内容的属性、特征或标签等信息,找到与用户感兴趣的内容相似的其他内容,并推荐给用户。与协同过滤不同,内容推荐不依赖于用户-物品...
- 在推荐系统领域,协同过滤是一种经典且有效的方法,它根据用户的历史行为数据或偏好信息,找到与其相似的其他用户或物品,并利用这种相似性来进行个性化推荐。本文将详细介绍协同过滤的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是协同过滤?协同过滤是一种基于用户或物品的相似性来进行推荐的方法。它假设用户喜欢的物品与其类似的其他物品或与其具有相似偏好的其他用户所喜欢的物品也会受到用户的喜爱。因此,协... 在推荐系统领域,协同过滤是一种经典且有效的方法,它根据用户的历史行为数据或偏好信息,找到与其相似的其他用户或物品,并利用这种相似性来进行个性化推荐。本文将详细介绍协同过滤的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是协同过滤?协同过滤是一种基于用户或物品的相似性来进行推荐的方法。它假设用户喜欢的物品与其类似的其他物品或与其具有相似偏好的其他用户所喜欢的物品也会受到用户的喜爱。因此,协...
- 引言随着科技的快速发展,零售业正迎来一场革命,机器学习成为推动这一变革的关键技术之一。本文将深入探讨机器学习在零售业中的趋势,详细介绍机器学习在零售业的部署过程,并通过实例分析,展示机器学习在零售业中的应用和发展前景。 一、项目介绍 背景零售业是一门竞争激烈的行业,消费者需求不断变化,库存管理、销售预测等方面的挑战日益增加。机器学习技术的应用使得零售商能够更好地理解消费者,提高运营效率,增... 引言随着科技的快速发展,零售业正迎来一场革命,机器学习成为推动这一变革的关键技术之一。本文将深入探讨机器学习在零售业中的趋势,详细介绍机器学习在零售业的部署过程,并通过实例分析,展示机器学习在零售业中的应用和发展前景。 一、项目介绍 背景零售业是一门竞争激烈的行业,消费者需求不断变化,库存管理、销售预测等方面的挑战日益增加。机器学习技术的应用使得零售商能够更好地理解消费者,提高运营效率,增...
- 导言随着信息技术的迅猛发展,人们在娱乐领域的需求也不断增加。在电影和音乐领域,机器学习技术逐渐成为了强大的推荐引擎,能够根据用户的兴趣和偏好为其提供个性化的推荐。本文将深入探讨机器学习在电影和音乐推荐中的应用,介绍推荐系统的原理,并通过实例展示如何构建一个简单而有效的推荐模型。 推荐系统原理详解推荐系统是一种基于用户历史行为和个人喜好的模型,旨在预测用户未来可能感兴趣的物品,从而提供个性化... 导言随着信息技术的迅猛发展,人们在娱乐领域的需求也不断增加。在电影和音乐领域,机器学习技术逐渐成为了强大的推荐引擎,能够根据用户的兴趣和偏好为其提供个性化的推荐。本文将深入探讨机器学习在电影和音乐推荐中的应用,介绍推荐系统的原理,并通过实例展示如何构建一个简单而有效的推荐模型。 推荐系统原理详解推荐系统是一种基于用户历史行为和个人喜好的模型,旨在预测用户未来可能感兴趣的物品,从而提供个性化...
- 引言随着互联网的快速发展,我们面临着海量的信息和产品选择。在这样的背景下,推荐系统的重要性日益凸显。推荐系统通过分析用户的历史行为和个人偏好,为用户提供个性化的推荐,帮助用户发现感兴趣的内容和产品。在推荐系统中,推荐算法起着至关重要的作用。本文将着重介绍深度学习在推荐系统中的应用,以及相关的深度学习推荐算法。深度学习在推荐系统中的应用深度学习是一种机器学习方法,通过多层神经网络模拟人脑的工作... 引言随着互联网的快速发展,我们面临着海量的信息和产品选择。在这样的背景下,推荐系统的重要性日益凸显。推荐系统通过分析用户的历史行为和个人偏好,为用户提供个性化的推荐,帮助用户发现感兴趣的内容和产品。在推荐系统中,推荐算法起着至关重要的作用。本文将着重介绍深度学习在推荐系统中的应用,以及相关的深度学习推荐算法。深度学习在推荐系统中的应用深度学习是一种机器学习方法,通过多层神经网络模拟人脑的工作...
- 深度学习应用篇-推荐系统[12]:经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比 深度学习应用篇-推荐系统[12]:经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比
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