ZooKeeper-3.3.4集群安装配置

ZooKeeper是一个分布式开源框架,提供了协调分布式应用的基本服务,它向外部应用暴露一组通用服务——分布式同步(Distributed Synchronization)、命名服务(Naming Service)、集群维护(Group Maintenance)等,简化分布式应用协调及其管理的难度,提供高性能的分布式服务。ZooKeeper本身可以以Standalone模式安装运行,不过它的长处在于通过分布式ZooKeeper集群(一个Leader,多个Follower),基于一定的策略来保证ZooKeeper集群的稳定性和可用性,从而实现分布式应用的可靠性。 有关ZooKeeper的介绍,网上很多,也可以参考文章后面,我整理的一些相关链接。 ZooKeeper的安装配置还算比较容易的,下面,我们简单说明一下ZooKeeper的配置。 ZooKeeper Standalone模式 从Apache网站上(zookeeper.apache.org)下载ZooKeeper软件包,我选择了3.3.4版本的(zookeeper-3.3.4.tar.gz),在一台Linux机器上安装非常容易,只需要解压缩后,简单配置一下即可以启动

基于Thrift实现跨语言服务

假设,现在我们有这样一个需求: 要通过一个代理平台,将查询请求转发到后端服务器进行查询。后端存在多种查询服务器,查询方式也不同,比如,有基于SQL的关系数据库查询,也有基于搜索引擎Solr的查询。通过代理平台,将 服务暴露给具有任何编程语言技能的开发人员进行调用。 我们可以选择Thrift来定义语言中性的服务接口,然后通过Thrift编译器将定义生成多种编程语言的客户端代码框架,服务器端使用指定语言进行开发,如Java,最后通过连接Thrift服务器来进行查 询调用。 根据我们的需求,后端服务使用Java实现,而外部使用C#进行调用返回结果,再执行进一步的处理。 Thrift服务定义 首先,看一下,我们给出的示例服务定义,文件命名为queryproxy.thrift,内容如下所示: namespace java org.shirdrn.queryproxy.thrift.protocol namespace csharp Query.Proxy.Thrift.Protocol namespace py queryproxy.thrift.protocol typedef i16 short typede

基于Solr DIH实现MySQL表数据全量索引和增量索引

实现MySQL表数据全量索引和增量索引,基于Solr DIH组件实现起来比较简单,只需要重复使用Solr的DIH(Data Import Handler)组件,对data-config.xml进行简单的修改即可。Solr DIH组件的实现类为org.apache.solr.handler.dataimport.DataImportHandler,在Solr的solrconfig.xml中配置两个handler,配置分别说明如下。 全量索引 solrconfig.xml配置如下: <requestHandler name="/dataimport" class="org.apache.solr.handler.dataimport.DataImportHandler"> <lst name="defaults"> <str name="config">data-config.xml</str> </lst> </requestHandler> 上面这个是针对全量索引的,主要是配置data-config.xml文件,示例如下所示: <dataConfig> <dataSource name="jdbc" driver=&

分类算法:决策树(C4.5)

C4.5是机器学习算法中的另一个分类决策树算法,它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法,相比于ID3算法,改进有如下几个要点: 用信息增益率来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益,这里可以用很多方法来定义信息,ID3使用的是熵(entropy, 熵是一种不纯度度量准则),也就是熵的变化值,而C4.5用的是信息增益率。 在决策树构造过程中进行剪枝,因为某些具有很少元素的结点可能会使构造的决策树过适应(Overfitting),如果不考虑这些结点可能会更好。 对非离散数据也能处理。 能够对不完整数据进行处理。 首先,说明一下如何计算信息增益率。 熟悉了ID3算法后,已经知道如何计算信息增益,计算公式如下所示(来自Wikipedia): 或者,用另一个更加直观容易理解的公式计算: 按照类标签对训练数据集D的属性集A进行划分,得到信息熵: 按照属性集A中每个属性进行划分,得到一组信息熵: 计算信息增益 然后计算信息增益,即前者对后者做差

Solr DIH: 基于MySQL表数据建立索引

选择使用Solr,对数据库中数据进行索引,可以单独写程序将数据库中的数据导出并建立索引,这个过程可能对于数据处理的控制更灵活一些,但是却可能带来很大的工作量。选择使用Solr的DIH组件,可以很方便的对数据库表中数据进行索引,下面基于MySQL数据库实现建立索引。 首先,需要设计你的schema,最主要的工作是,将数据库表中字段映射为Lucene索引(Solr直接使用Lucene的索引格式和数据)的Field,从而将数据表中的一条记录映射为Lucene中的Document,然后进行索引。另外,在schema.xml配置文件中,还需要指定各个字段在索引数据中的属性信息(如是否索引、是否存储、是否分词、排序规则等),以及Field所使用的分析器、过滤器等。在schema.xml文件进行配置,下面是配置实例: <?xml version="1.0" ?> <schema name="example core zero" version="1.1"> <types> <fieldtype name="int&quo

分类算法:决策树(ID3)

决策树是以实例为基础的归纳学习算法。 它从一组无次序、无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部结点进行属性值的比较,并根据不同的属性值从该结点向下分支,叶结点是要学习划分的类。从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则,整个决策树就对应着一组析取表达式规则。 一棵决策树由以下3类结点构成: 根结点 内部结点(决策结点) 叶结点 其中,根结点和内部结点都对应着我们要进行分类的属性集中的一个属性,而叶结点是分类中的类标签的集合。如果一棵决策树构建起来,其分类精度满足我们的实际需要,我们就可以使用它来进行分类新的数据集。 这棵决策树就是我们根据已有的训练数据集训练出来的分类模型,可以通过使用测试数据集来对分类模型进行验证,经过调整模型直到达到我们所期望的分类精度,然后就可以使用该模型来预测实际应用中的新数据,对新的数据进行分类。 通过上面描述,我们已经能