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  • 信息世界中的基本概念

    千次阅读 2017-10-10 09:54:16
    1. 从现实抽象过来的信息世界具有以下7大主要基本概念: (1)实体(Entity):客观存在的实体事物,也可以是抽象的概念或关系,如老师、老师和学院的工作关系; (2)属性(Attribute):即实体所具有的某一

    1、牛客网原题:



    2、以下为参考内容:http://blog.csdn.net/irxlinpw/article/details/11395209

    1.   从现实抽象过来的信息世界具有以下7大主要基本概念:

    (1)实体(Entity):客观存在的实体事物,也可以是抽象的概念或关系,如老师、老师和学院的工作关系;

    (2)属性(Attribute):即实体所具有的某一特性,比如实体学生的一个属性为年龄;

    (3)实体型(Entity Type):即用实体类型名和所有属性来共同表示同一类实体,比如学生(学号、年龄);

    (4)实体集(Entity Set):即同一类型实体的集合,如全体学生;

            注意:区分实体、实体型、实体集三个概念:实体时某个具体的个体,比如学生中的小明,而实体集是一个个实体的某个集合,比如小明所在的三年二班的所有学生,而实体型则是实体的某种类型(该种类型的所有实体具有相同的属性而已),比如学生这个概念,小明是学生、小明所在班级的所有学生都是学生,显然学生是一个更大且更抽象的概念,小明和小明全班同学都比学生要更加具体;总的来讲,可以这样比喻,实体是1,实体集是正整数集,而实体型是int(即可以直接当作类型看待);

    (5)码(Key):可以唯一标识一个实体的属性集,比如学号和每个学生实体一一对应,则学号可以作为码;

    (6)域(Domain):简单地说就是指实体中属性的取值范围(属于某个域),比如学生的年龄的域为整数,因此精确讲域应该是某种数据类型的值的集合,就那这个例子讲,学生的年龄是整数,但是有娶不到所有整数,一般取值范围为6到40岁,而这个范围就来自(属于)整数这个集合;

    (7)联系(Relationship):主要指实体内部的联系(各属性之间的联系)和实体间的联系(数学抽象概念中强调实体型之间的联系,而现实生活中更加关注某几个具体的实体集之间的联系);



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  • 信息论几个基本概念

    千次阅读 2014-12-01 00:15:43
    在学习机器学习的算法之前,需要明确几个基本概念。  1. 信息熵(entropy)  熵是表示随机变量不确定性的度量.从直观上,信息熵越大,变量包含的信息量越大,变量的不确定性也越大。一个事物内部会存在...

       在学习机器学习的算法之前,需要明确几个基本概念。

      1. 信息熵(entropy)


      熵是表示随机变量不确定性的度量.从直观上,信息熵越大,变量包含的信息量越大,变量的不确定性也越大。一个事物内部会存在随机性,也就是不确定性,而从外部消除这个不确定性唯一的办法是引入信息。如果没有信息,任何公式或者数字的游戏都无法排除不确定性。几乎所有的自然语言处理,信息与信号处理的应用都是一个消除不确定性的过程。

    2 条件熵(conditional entropy)

    条件熵H(Y|X)表示在已知随机变量Y的条件下随机变量X的不确定性,随机变量Y给定的条件下,随机变量X的条件熵H(Y|X)定义为——X给定条件下Y的条件概率分布的熵对X的数学期望。知道的信息越多,随机事件的不确定性就越小。

    定义式:

      

    3 联合熵

    设X Y为两个随机变量,随机变量X和Y联合信息熵:

    http://img0.tuicool.com/m2Mrmm.png

    4 左右熵

    一般用于统计方法的新词发现。

    计算一对词之间的左熵和右熵,熵越大,越说明是一个新词。因为熵表示不确定性,所以熵越大,不确定越大,也就是这对词左右搭配越丰富,越多选择。如: 屌丝,这个词,我们希望左右熵都很大,希望屌丝这个词左右边搭配尽可能丰富,如左边:这屌丝、臭屌丝、穷屌丝;右边:屌丝的,屌丝样、屌丝命等。左右搭配丰富。


    5信息增益

    信息增益表示得知特征X的信息而使得类Y的信息的不确定性减少的程度,在分类中是一种衡量样本特征重要性的方法,直观的理解是有无样本特征对分类问题的影响的大小。假设某个状态下系统的信息熵为H(Y),再引入某个特征X后的信息熵为H(Y|X),则特征X的信息增益定义为:

                                                                                                                  


    信息增益在机器学习领域有着重要的应用。例如在构建决策树时,利用信息增益,选择重要的特征分裂数据集;在文本特征选择方法中,利用IG方法进行特征选择。理解熵的概念、信息增益的概念可以帮助我们增加对这些算法的理解。一般地,熵H(Y)与条件熵H(Y|X)之差称为互信息,决策树学习中的信息增益等价于训练数据集中类与特征的互信息。


    6互信息(mutual information)

    两个事件的互信息定义为:I(X;Y)=H(X)+H(Y)-H(X,Y),也就是用来衡量两个信息的相关性大小的量。

                                                                                                  

    互信息是计算语言学模型分析的常用方法,它度量两个对象之间的相互性。

    定义式:


    7基尼指数

    分类问题中,假设有m个类,样本点属于第i类的概率为Pi,则概率分布的基尼指数定义为

                                                                                            

    如果样本集合D根据特征A是否取某一可能值a被分割成D1和D2两部分,则在特征A的条件下,集合D的基尼指数定义为     

                                                                                                                               

    其中,基尼指数Gini(D)表示集合D的不确定性,基尼指数Gini(D,A)表示经A = a分割后集合D的不确定性。基尼指数值越大,样本集合的不确定性也就越大,这与熵相似。                                           

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  • Hbase原理、基本概念、基本架构

    万次阅读 多人点赞 2013-12-26 16:36:37
    Hbase基本概念 RowKey:是Byte array,是表中每条记录的“主键”,方便快速查找,Rowkey的设计非常重要。 Column Family:列族,拥有一个名称(string),包含一个或者多个相关列 Column:属于某一个columnfamily...

     

    • 概述
     



    HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统;
    HBase是基于Google BigTable模型开发的,典型的key/value系统;
    HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要一员,主要用于海量结构化数据存储;
    从逻辑上讲,HBase将数据按照表、行和列进行存储。
    与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。
    Hbase表的特点
    大:一个表可以有数十亿行,上百万列
    无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态的增加,同一张表中不同的行可以有截然不同的列
    面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)独立检索
    稀疏:空(null)列并不占用存储空间,表可以设计的非常稀疏;
    数据多版本:每个单元中的数据可以有多个版本,默认情况下版本号自动分配,是单元格插入时的时间戳;
    数据类型单一:Hbase中的数据都是字符串,没有类型。

    • Hbase数据模型

    Hbase逻辑视图

     

    注意上图中的英文说明

    Hbase基本概念

    RowKey:是Byte array,是表中每条记录的“主键”,方便快速查找,Rowkey的设计非常重要。
    Column Family:列族,拥有一个名称(string),包含一个或者多个相关列
    Column:属于某一个columnfamily,familyName:columnName,每条记录可动态添加
    Version Number:类型为Long,默认值是系统时间戳,可由用户自定义
    Value(Cell):Byte array
    • Hbase物理模型

    每个column family存储在HDFS上的一个单独文件中,空值不会被保存。
    Key 和 Version number在每个 column family中均有一份;
    HBase 为每个值维护了多级索引,即:<key, column family, column name, timestamp>

    物理存储:
    1、Table中所有行都按照row key的字典序排列;
    2、Table在行的方向上分割为多个Region;
    3、Region按大小分割的,每个表开始只有一个region,随着数据增多,region不断增大,当增大到一个阈值的时候,region就会等分会两个新的region,之后会有越来越多的region;
    4、Region是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元,不同Region分布到不同RegionServer上。

    5、Region虽然是分布式存储的最小单元,但并不是存储的最小单元。Region由一个或者多个Store组成,每个store保存一个columns family;每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成,StoreFile包含HFile;memStore存储在内存中,StoreFile存储在HDFS上。

     

    • HBase架构及基本组件

     

    Hbase基本组件说明:

     

    Client

    包含访问HBase的接口,并维护cache来加快对HBase的访问,比如region的位置信息

    Master

    为Region server分配region

    负责Region server的负载均衡

    发现失效的Region server并重新分配其上的region

    管理用户对table的增删改查操作

    Region Server

    Regionserver维护region,处理对这些region的IO请求

    Regionserver负责切分在运行过程中变得过大的region

    Zookeeper作用

    通过选举,保证任何时候,集群中只有一个master,Master与RegionServers 启动时会向ZooKeeper注册

    存贮所有Region的寻址入口

    实时监控Region server的上线和下线信息。并实时通知给Master

    存储HBase的schema和table元数据

    默认情况下,HBase 管理ZooKeeper 实例,比如, 启动或者停止ZooKeeper

    Zookeeper的引入使得Master不再是单点故障

     

    Write-Ahead-Log(WAL)

    该机制用于数据的容错和恢复:

    每个HRegionServer中都有一个HLog对象,HLog是一个实现Write Ahead Log的类,在每次用户操作写入MemStore的同时,也会写一份数据到HLog文件中(HLog文件格式见后续),HLog文件定期会滚动出新的,并删除旧的文件(已持久化到StoreFile中的数据)。当HRegionServer意外终止后,HMaster会通过Zookeeper感知到,HMaster首先会处理遗留的 HLog文件,将其中不同Region的Log数据进行拆分,分别放到相应region的目录下,然后再将失效的region重新分配,领取 到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中,会发现有历史HLog需要处理,因此会Replay HLog中的数据到MemStore中,然后flush到StoreFiles,完成数据恢复

    HBase容错性
    Master容错:Zookeeper重新选择一个新的Master
    无Master过程中,数据读取仍照常进行;
    无master过程中,region切分、负载均衡等无法进行;
    RegionServer容错:定时向Zookeeper汇报心跳,如果一旦时间内未出现心跳,Master将该RegionServer上的Region重新分配到其他RegionServer上,失效服务器上“预写”日志由主服务器进行分割并派送给新的RegionServer
    Zookeeper容错:Zookeeper是一个可靠地服务,一般配置3或5个Zookeeper实例
    Region定位流程:

    寻找RegionServer

    ZooKeeper--> -ROOT-(单Region)--> .META.--> 用户表

    -ROOT-
    表包含.META.表所在的region列表,该表只会有一个Region;

    Zookeeper中记录了-ROOT-表的location。

    .META.

    表包含所有的用户空间region列表,以及RegionServer的服务器地址。

    • Hbase使用场景

    storing large amounts  of data(100s of TBs)
    need high write throughput
    need efficient random access(key lookups) within large data sets
    need to scale gracefully with data
    for structured and semi-structured data
    don't need fullRDMS capabilities(cross row/cross table transaction, joins,etc.)

    大数据量存储,大数据量高并发操作

    需要对数据随机读写操作

    读写访问均是非常简单的操作

    • Hbase与HDFS对比

    两者都具有良好的容错性和扩展性,都可以扩展到成百上千个节点;
    HDFS适合批处理场景
    不支持数据随机查找
    不适合增量数据处理

    不支持数据更新

     

    • 参考文档:

    1、http://www.alidata.org/archives/1509(存储模型比较详细)

    2、http://www.searchtb.com/2011/01/understanding-hbase.html(技术框架以及存储模型)

    3、http://wenku.baidu.com/view/b46eadd228ea81c758f578f4.html(读和写的流程比较详细)

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  • 【Kubernetes】浅析基本概念和原理

    万次阅读 2021-05-30 12:44:12
    摘要:本文从 Kubernetes (K8S) 的几个核心概念入手,对 K8S 的整体架构设计进行了概括性分析,进而对 K8S 的认证、授权、准入控制的相关内容进行了介绍。 1 核心概念和架构设计 1.1 概念与层级关系 Image 镜像的...

    摘要:本文从 Kubernetes (K8S) 的几个核心概念入手,对 K8S 的整体架构设计进行了概括性分析,进而对 K8S 的认证、授权、准入控制的相关内容进行了介绍。

    1 核心概念和架构设计

    1.1 概念与层级关系

    Image 镜像的运行得到 Container 容器。

    Pod 内可以有一个或者多个容器,Pod 中的容器运行在一台机器上且共享网络,有一个唯一的 IP,每个 Pod 中会有一个 Pause 容器,Pause 容器作为根容器,将 Pod 中的其他容器连接在一起。Pod 会负责内部容器的健康检查,几个关系紧密的容器可以放在一个 Pod 中。

    ReplicaSet 是 Pod 的上级,是 K8S 中的一种副本控制器,负责多个 Pod 的管理。K8S 官方推荐不要直接使用 ReplicaSet,用 Deployment 取而代之。

    Deployment 是 ReplicaSet 的上级,负责 ReplicaSet 的创建和销毁,管理 ReplicaSet 并提供很多有用的特性,最重要的是 Deployment 支持声明式更新,声明式对比命令式更新的优势在于不会丢失历史变更,可以通过 Deployment 实现滚动部署。

    Service 可以使用 Selector 找到指定 label 的 Pod,Service 对外有一个 ClusterIP,客户端/其他服务可以通过 ClusterIP 访问到 Pod 服务。
    在这里插入图片描述
    1.2 架构设计

    K8S 使用主从架构,内部的节点分别主节点 Master 和从节点 Worker ,Master 负责管理 Worker 节点,K8S 使用 ETCD 做存储,用于节点和服务信息的管理,持久化地存储这些信息,保证数据不丢失,可以进行服务的恢复。

    服务 API Servser 接到客户端的请求后,调度器 Scheduler 会收集每一个 Worker 的详细信息(资源、内存、GPU、服务),根据预选策略或优选策略选择一个最优节点和 Pod 建立联系,告诉 API Server 该 Pod 可以运行在某个节点上,并将信息存放到 ETCD 中。

    Controller Manager 是集群控制中心,负责维护 K8S 对象,内部有 Service Controller 管理服务,Pod Controller 管理 Pod 列表,Replication Controller 管理副本,ResourceQuota 管理资源的配额。Controller Manager 通过 Api Server 获取 ETCD 中一些节点的变化(例如Pod和Node的绑定关系)

    每个 Worker 都有 Kubelet 服务,负责维护 Pod 的生命周期,管理容器的 Volume 和网络。 Kubelet 会调用本地的 Docker 去实现 Pod 中容器的运行。
    在这里插入图片描述
    2 K8S的认证和授权

    2.1 前置知识

    在 K8S 中,当客户端发起 API Server 调用时,API Server 会先认证 (Authentication) 用户,再给用户授权 (Authorization),最后执行准入控制 (Admission Control)

    • 认证:确认请求方是否合法
    • 授权:授予请求方 API 请求权限,并鉴别请求方访问的 API 请求是否合法
    • 准入控制:在认证和授权后补充额外的检查机制,用于做最后的拦截

    对称加密:双方都使用相同私钥进行加密和解密。性能损耗小。

    非对称加密:使用公钥对数据加密,使用私钥对数据解密。性能损耗大。

    组合加密:第一次通过公钥加密一个密钥,将密钥安全的传送到另一方,另一方通过私钥获得密钥,之后使用对称加密的密钥进行通信。

    组合加密的安全隐患:中间人截获公钥,发送一个伪造的公钥。可以通过CA验证公钥的真伪。

    2.2 认证

    客户端证书认证(TLS双向认证)

    Kubectl 在访问 API Server 的时候会验证 API Server 的真伪,API Server 会验证 Kubectl 是否是合法的客户端。

    首先 K8S 会通过 CA 判断和保证证书的合法性,K8S 使用的是自己的认证中心,CA 会给各个组件办法证书。组件间通信通过这个证书判断双方的合法性。

    Bearer Token认证

    Bearer Token认证是生成一个长串 Token ,并放入 Header 发起 HTTP 请求,API Server 依据 Token 识别用户,通过–token-auth-file=XXXXX加载所有用户 Token ,请求的时候 Header加上 Token即可,这种方式操作简单,但是需要重启 API Server才能更新,灵活性和安全性较弱。

    Service Account认证

    Service Account认证是 Pod 内部访问 API Server 的鉴权方式。

    Controller Manager 和 API Server 会利用 Server 端的私钥为每个 Pod 创建一个 Token,通过目录挂载的方式挂载在 Pod 的目录系统中,应用通过读取指定目录的文件获取到这些信息,拿到这些信息后就可以和 API Server 进行交互。

    2.3 授权

    Attribute-based access control (ABAC)

    通过使用将属性组合在一起的策略来向用户授予访问权限。可以通过–authorization-policy-file=SOME_FILENAME指定策略文件,策略文件是 JSON 格式的,每一行代表一个策略对象。

    当用户发送请求到 API Server 时,用户识别用户所拥有的权限策略信息,并与策略文件中的策略对象进行匹配,如果至少一行匹配成功,该请求就通过了授权。

    WebHook

    WebHook 是一种 HTTP 回调:某些条件下触发的 HTTP POST 请求;通过 HTTP POST 发送的简单事件通知。一个基于 web 应用实现的 WebHook 会在特定事件发生时把消息发送给特定的 URL。

    当判断用户权限时,WebHook 模式会让 K8S 查询外部的 REST 服务。

    Role Based Access Control (RBAC)

    RBAC是K8S中比较推荐的授权方式,RBAC是一种基于组织中用户的角色来调节控制对计算机或网络资源的访问的方法。RBAC 鉴权机制使用 rbac.authorization.k8s.io API 组 来驱动鉴权决定,允许通过 Kubernetes API 动态配置策略。要启用 RBAC,在启动API Server时设置 --authorization-mode=RBAC 。

    使用RBAC可以对集群资源和非资源权限都有完整的覆盖,可以通过kubectl或者api来操作,可以运行时调整,无需重启API Server

    RBAC包括四个资源对象:

    1. Role:一个角色就是一组权限的集合,拥有某个 namespace 下的权限
    2. ClusterRole:集群角色,拥有整个 cluster 下的权限。如果希望在名字空间内定义角色,应该使用 Role; 如果希望定义集群范围的角色,应该使用 ClusterRole。
    3. RoleBinding:将Role绑定目标 (user、group、service account),K8S 没有数据库,通过 RoleBinding 记录。
    4. ClusterRoleBinding:将ClusterRole绑定目标。

    2.4 准入控制

    经过认证和授权后,还需要经过多个准入控制器的审核,用户向 API Server 的请求才能成功得到相应。

    准入控制器包括:AlwaysAdmit(允许所有请求)、AlwaysDeny(禁止所有请求)、ServiceAccount(让ServiceAccount实现自动化)、DenyEscolatingExec(拦截所有exec和attach到特权pod上的请求)等。

    3 集群搭建方案

    社区方案:杂乱、不可靠、升级困难。

    Kubeadm:安装过程简单、支持高可用、升级方便、不易维护、文档简陋。

    Binary:易于维护,Binary通过进程直接运行,手动配置和运行,可以轻松的理解组件间调用关系。灵活性好、升级方便。没有文档、安装过程复杂。

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