Google cloud computing

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0. idea

    * Replication, replication, replication
    * Each piece of data is available on multiple machines
    * Literally dozens of copies of the Web across their clusters
    * Requests are split up over the logical clusters and handled in parallel

1. GFS
分布式文件系统,提供海量数据的存储和访问能力

Google云计算技术 - tonia - tonias blog
 
 # "Chunks" (i.e. blocks) stored on machines as regular files

    * 64MB block size

chunk大小为 64MB
每一个chunk以block为单位划分,大小为 64 KB,每一个block对应一个32bit的校验和
为什么?

# Designed to optimize multiple-reader/multiple-appender files/workloads

    * Crawlers atomically append to a file
    * Readers read file at the same time
    * No races/corruption issues

# Each logical chunk is replicated across 3+ boxes

# Those tasks run on same as GFS boxes

    * Keep that data close, baby

简化设计:

(1)采用中心服务器模式
Master/Slave模式, Master管理所有的 metadata,文件划分为chunk存在 chunk server上。client发起的所有操作都要先通过Master才能完成。
好处:增加chunk server非常容易,只需到 Master上注册即可,不用更新信息到所有chunk server。
缺点:单点故障问题。解决办法:控制元数据规模、对master远程备份、控制信息和数据分流等。

(2)不缓存数据
客户端大多是流式读写,没有大量的重复读写,缓存对性能提高作用不大;
维护缓存与实际数据之间的一致性是一个极其复杂的问题;
读取数据量巨大,无法完全缓存。
对master中的元数据采取了缓存策略,因为元数据需要频繁的操作。

(3)在用户态下实现
而不是内核态下实现,因为简单、调试容易、与OS松耦合。

参考文献:
The Google File System

2. MapReduce
分布式计算编程模型,并行处理

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# Method for processing data in massive parallel

    * map(fn1, list) -> list
    * reduce(fn2, init, list) -> scalar

# Mappers spawned for each GFS chunk of input and apply fn1 to each record in chunk

    * Intermediate data output according to "partitions" (some hash function)

# Reducers aggregate mappers' intermediate data according to fn2

    * One reducer job per partition

# Use case

    *  grep-style jobs
    * log file analysis
    * reverse web-link graph
    * inverted index

这种编程模式是适用于非结构化和结构化的海量数据(TB级以上)的搜索、挖掘、分析与机器智能学习等。

参考文献:
MapReduce: Simplifiedd Data Processing on Large Clusters

3. Chubby
分布式锁服务,保证分布式环境下并发操作的同步问题


参考文献:
The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems

4. Bigtable
分布式结构化数据存储系统,管理和组织海量数据


参考文献:
Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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