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  • 利用Spring的AbstractRoutingDataSource解决数据源的问题

    万次阅读 多人点赞 2013-03-22 20:27:53
    数据问题很常见,例如读写分离数据库配置。 原来的项目出现了新需求,局方要求新增某服务器用以提供某代码,涉及到多数据源的问题。 研究成果如下: 1、首先配置多个datasource ...

    多数据源问题很常见,例如读写分离数据库配置。

    原来的项目出现了新需求,局方要求新增某服务器用以提供某代码,涉及到多数据源的问题。

    研究成果如下:

    1、首先配置多个datasource

    <bean id="dataSource" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource">
    	    <property name="driverClassName" value="net.sourceforge.jtds.jdbc.Driver">
    		</property>
    		<property name="url" value="jdbc:jtds:sqlserver://10.82.81.51:1433;databaseName=standards">
    		</property>
    		<property name="username" value="youguess"></property>
    		<property name="password" value="youguess"></property>
    	</bean>
    	<bean id="dataSource2" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource">
    	    <property name="driverClassName" value="net.sourceforge.jtds.jdbc.Driver">
    		</property>
    		<property name="url" value="jdbc:jtds:sqlserver://10.82.81.52:1433;databaseName=standards">
    		</property>
    		<property name="username" value="youguess"></property>
    		<property name="password" value="youguess"></property>
    </bean>
    


    2、写一个DynamicDataSource类继承AbstractRoutingDataSource,并实现determineCurrentLookupKey方法

    package com.standard.core.util;
    import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;
    public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
    	@Override
    	protected Object determineCurrentLookupKey() {
    		return CustomerContextHolder.getCustomerType();
    	}
    }



    3、利用ThreadLocal解决线程安全问题

    package com.standard.core.util;
    public class CustomerContextHolder {
    	public static final String DATA_SOURCE_A = "dataSource";
    	public static final String DATA_SOURCE_B = "dataSource2";
    	private static final ThreadLocal<String> contextHolder = new ThreadLocal<String>();
    	public static void setCustomerType(String customerType) {
    		contextHolder.set(customerType);
    	}
    	public static String getCustomerType() {
    		return contextHolder.get();
    	}
    	public static void clearCustomerType() {
    		contextHolder.remove();
    	}
    }

    4、数据源 配置

    <bean id="dynamicDataSource" class="com.standard.core.util.DynamicDataSource" >
    		<property name="targetDataSources">
    			<map key-type="java.lang.String">
    				<entry value-ref="dataSource" key="dataSource"></entry>
    				<entry value-ref="dataSource2" key="dataSource2"></entry>
    			</map>
    		</property>
    		<property name="defaultTargetDataSource" ref="dataSource" >
    		</property>
    	</bean> 

    5、在DAOImpl中切换数据源

    CustomerContextHolder.setCustomerType(CustomerContextHolder.DATA_SOURCE_B); 

    搞定!


      

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  • MAT之SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题 目录 输出结果 实现代码 输出结果 实现代码 %SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X ...

    MAT之SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题

     

     

    目录

    输出结果

    实现代码


     

     

     

     

     

    输出结果

     

    实现代码

    %SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu 
    X = [16.4700   96.1000
         16.4700   94.4400
         20.0900   92.5400
         22.3900   93.3700
         25.2300   97.2400
         22.0000   96.0500
         20.4700   97.0200
         17.2000   96.2900
         16.3000   97.3800
         14.0500   98.1200
         16.5300   97.3800
         21.5200   95.5900
         19.4100   97.1300
         20.0900   92.5500];
    
    
    D = Distance(X);  
    N = size(D,1);    
    
    T0 = 1e10;     
    Tend = 1e-30; 
    L = 2;        
    q = 0.9;      
    Time = ceil(double(solve([num2str(T0) '*(0.9)^x = ',num2str(Tend)])));  
    count = 0;            
    Obj = zeros(Time,1);  
    track = zeros(Time,N); 
    
    S1 = randperm(N);  
    DrawPath(S1,X)     
    title('利用自定义函数绘制TSP问题的初始路径(随机产生)—Jason niu')
    disp('初始种群中的一个随机值:')
    OutputPath(S1);    
    Rlength = PathLength(D,S1); 
    disp(['总距离:',num2str(Rlength)]);
    
    while T0 > Tend    
        count = count + 1;     
        temp = zeros(L,N+1);
    
        S2 = NewAnswer(S1);  
    
        [S1,R] = Metropolis(S1,S2,D,T0); 
    
        if count == 1 || R < Obj(count-1)
            Obj(count) = R;           
        else
            Obj(count) = Obj(count-1);
        end
        track(count,:) = S1;
        T0 = q * T0;         
    end
    
    figure
    plot(1:count,Obj)
    xlabel('迭代次数')
    ylabel('距离')
    title('SA:显示SA算法对TSP问题的优化过程(适应度函数)—Jason niu')
    
    DrawPath(track(end,:),X)
    title('SA:利用SA对TSP问题优化,绘制出利用SA算法优化后的最优路径图—Jason niu')
    %% IX. 输出最优解的路线和总距离
    disp('最优解:')
    S = track(end,:);
    p = OutputPath(S);
    disp(['总距离:',num2str(PathLength(D,S))]);
    

     

     

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    MAT之SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题
     

     

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  • 怎么解决数据倾斜问题

    千次阅读 2019-04-19 14:35:32
    相信大家在工作中一定遇到过数据倾斜的问题,读完本文,你会了解到数据倾斜的定义及其危害、产生的原因及应对措施、常见倾斜场景及解决办法等知识,相信对你今后处理数据倾斜问题会有一定的帮助。 目前流行的大数据...

    本文面向的读者是从事数据分析、数据处理(ETL)等相关工作的朋友们,相信大家在工作中一定遇到过数据倾斜的问题,读完本文,你会了解到数据倾斜的定义及其危害、产生的原因及应对措施、常见倾斜场景及解决办法等知识,相信对你今后处理数据倾斜问题会有一定的帮助。

    目前流行的大数据相关的计算框架之所以能够处理大量的数据和计算,基本上都是依赖分布式计算的思想,即由一个通过某种组织关系连接在一起的集群来共同完成计算任务。

    这是一个非常好的计算模型,无论多大的数据量,只要集群可以扩展,就能够扩充算力,自如应对,但与此同时,也为数据倾斜的产生埋下了伏笔

    1:什么是数据倾斜?

    前面提到分布式计算,是一个集群共同承担计算任务,理想状态下,每个计算节点应该承担相近数据量的计算任务,然而实际情况通常不会这么理想,数据分配严重不均就会产生数据倾斜。我们先来给数据倾斜下个明确点的定义。

    数据倾斜,指的是并行处理的过程中,某些分区或节点处理的数据,显著高于其他分区或节点,导致这部分的数据处理任务比其他任务要大很多,从而成为这个阶段执行最慢的部分,进而成为整个作业执行的瓶颈,甚至直接导致作业失败。

    举个实际发生的例子说明下,一个spark作业,其中有个stage是由200个partition组成,在实际执行中,有198个partition在10秒内就完成了,但是有两个partition执行了3分钟都没有完成,并且在执行5分钟后失败了。这便是典型的数据倾斜场景,通过观察SparkUI发现这两个partition要处理的数据是其他partition的30多倍,属于比较严重的数据倾斜。

    2:数据倾斜的危害

    知道了什么是数据倾斜,那么它到底有什么危害,让大家这么痛恨它的同时,又很畏惧它呢。

    数据倾斜主要有三点危害:

    危害一:任务长时间挂起,资源利用率下降

    计算作业通常是分阶段进行的,阶段与阶段之间通常存在数据上的依赖关系,也就是说后一阶段需要等前一阶段执行完才能开始。

    举个例子,Stage1在Stage0之后执行,假如Stage1依赖Stage0产生的数据结果,那么Stage1必须等待Stage0执行完成后才能开始,如果这时Stage0因为数据倾斜问题,导致任务执行时长过长,或者直接挂起,那么Stage1将一直处于等待状态,整个作业也就一直挂起。这个时候,资源被这个作业占据,但是却只有极少数task在执行,造成计算资源的严重浪费,利用率下降。

    危害二:由引发内存溢出,导致任务失败

    数据发生倾斜时,可能导致大量数据集中在少数几个节点上,在计算执行中由于要处理的数据超出了单个节点的能力范围,最终导致内存被撑爆,报OOM异常,直接导致任务失败。

    危害三:作业执行时间超出预期,导致后续依赖数据结果的作业出错

    有时候作业与作业之间,并没有构建强依赖关系,而是通过执行时间的前后时间差来调度,当前置作业未在预期时间范围内完成执行,那么当后续作业启动时便无法读取到其所需要的最新数据,从而导致连续出错。

    可以看出,数据倾斜问题,就像是一个隐藏的杀手,潜伏在数据处理与分析的过程中,只要一出手,非死即伤。那么它又是如何产生的呢?想要解决它,我们就要先了解它。

    3:为什么会产生数据倾斜?

    3.1:读入数据的时候就是倾斜的

    读入数据是计算任务的开始,但是往往这个阶段就可能已经开始出现问题了。

    对于一些本身就可能倾斜的数据源,在读入阶段就可能出现个别partition执行时长过长或直接失败,如读取id分布跨度较大的mysql数据、partition分配不均的kafka数据或不可分割的压缩文件。

    这些场景下,数据在读取阶段或者读取后的第一个计算阶段,就会容易执行过慢或报错。

    3.2:shuffle产生倾斜

    在shuffle阶段造成倾斜,在实际的工作中更加常见,比如特定key值数量过多,导致join发生时,大量数据涌向一个节点,导致数据严重倾斜,个别节点的读写压力是其他节点的好几倍,容易引发OOM错误。

    3.3:过滤导致倾斜

    有些场景下,数据原本是均衡的,但是由于进行了一系列的数据剔除操作,可能在过滤掉大量数据后,造成数据的倾斜。

    例如,大部分节点都被过滤掉了很多数据,只剩下少量数据,但是个别节点的数据被过滤掉的很少,保留着大部分的数据。这种情况下,一般不会OOM,但是倾斜的数据可能会随着计算逐渐累积,最终引发问题。

    4:怎么预防或解决数据倾斜问题?

    4.1.尽量保证数据源是均衡的

    程序读入的数据源通常是上个阶段其他作业产生的,那么我们在上个阶段作业生成数据时,就要注意这个问题,尽量不要给下游作业埋坑

    如果所有作业都注意到并谨慎处理了这个问题,那么出现读入时倾斜的可能性会大大降低。

    这个有个小建议,在程序输出写文件时,尽量不要用coalesce,而是用repartition,这样写出的数据,各文件大小往往是均衡的。

    4.2.对大数据集做过滤,结束后做repartition

    对比较大的数据集做完过滤后,如果过滤掉了绝大部分数据,在进行下一步操作前,最好可以做一次repartition,让数据重回均匀分布的状态,否则失衡的数据集,在进行后续计算时,可能会逐渐累积倾斜的状态,容易产生错误。

    4.3.对小表进行广播

    如果两个数据量差异较大的表做join时,发生数据倾斜的常见解决方法,是将小表广播到每个节点去,这样就可以实现map端join,从而省掉shuffle,避免了大量数据在个别节点上的汇聚,执行效率也大大提升。

    4.4.编码时要注意,不要人为造成倾斜

    在写代码时,也要多加注意不要使用容易出问题的算子,如上文提到的coalesce。

    另外,也要注意不要人为造成倾斜,如作者一次在帮别人排查倾斜问题时发现,他在代码中使用开窗函数,其中写到over (partition by 1),这样就把所有数据分配到一个分区内,人为造成了倾斜

    4.5.join前优化

    个别场景下,两个表join,某些特殊key值可能很多,很容易产生数据倾斜,这时可以根据实际计算进行join前优化。

    如计算是先join后根据key聚合,那可以改为先根据key聚合然后再join。又如,需求是join后做distinct操作,在不影响结果的前提下,可以改为先distinct,然后再join。这些措施都是可以有效避免重复key过多导致join时倾斜

    4.6.具体问题具体分析

    某些具体问题或者解决方案,不具备普遍性,但是也可以作为一种思路参考。

    例如,读入mysql数据时倾斜,这通常是由于mysql的id分布严重不均,中间存在跨度很大的区间造成的。解决方法有两种,一是加大读取时的分区数,将倾斜的区间划分开;另一种是,先把id取出来进行等宽切割,确保每个区段的id数量一致,之后再对各区间进行数据读取。

    本文介绍了什么是数据倾斜、它的危害、产生的原因及一些常用的解决方案,希望可以帮助大家,加深对数据倾斜的认识,如果遇到类似问题,可以快速上手解决掉。

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  • 如何解决数据不平衡问题

    千次阅读 2018-08-20 11:05:10
    数据不平衡问题虽然不是最难的,但绝对是最重要的问题之一。 2. 数据不平衡 在学术研究与教学中,很多算法都有一个基本假设,那就是数据分布是均匀的。当我们把这些算法直接应用于实际数据时,大多数情况下都...

    1.前言

    这几年来,机器学习和数据挖掘非常火热,它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时,越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界,而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的,但绝对是最重要的问题之一。

    2. 数据不平衡

    在学术研究与教学中,很多算法都有一个基本假设,那就是数据分布是均匀的。当我们把这些算法直接应用于实际数据时,大多数情况下都无法取得理想的结果。因为实际数据往往分布得很不均匀,都会存在“长尾现象”,也就是所谓的“二八原理”。下图是新浪微博交互分布情况:
    这里写图片描述

    可以看到大部分微博的总互动数(被转发、评论与点赞数量)在0-5之间,交互数多的微博(多于100)非常之少。如果我们去预测一条微博交互数所在档位,预测器只需要把所有微博预测为第一档(0-5)就能获得非常高的准确率,而这样的预测器没有任何价值。那如何来解决机器学习中数据不平衡问题呢?这便是这篇文章要讨论的主要内容。

    严格地讲,任何数据集上都有数据不平衡现象,这往往由问题本身决定的,但我们只关注那些分布差别比较悬殊的;另外,虽然很多数据集都包含多个类别,但这里着重考虑二分类,因为解决了二分类中的数据不平衡问题后,推而广之就能得到多分类情况下的解决方案。综上,这篇文章主要讨论如何解决二分类中正负样本差两个及以上数量级情况下的数据不平衡问题。

    不平衡程度相同(即正负样本比例类似)的两个问题,解决的难易程度也可能不同,因为问题难易程度还取决于我们所拥有数据有多大。比如在预测微博互动数的问题中,虽然数据不平衡,但每个档位的数据量都很大——最少的类别也有几万个样本,这样的问题通常比较容易解决;而在癌症诊断的场景中,因为患癌症的人本来就很少,所以数据不但不平衡,样本数还非常少,这样的问题就非常棘手。综上,可以把问题根据难度从小到大排个序:大数据+分布均衡<大数据+分布不均衡<小数据+数据均衡<小数据+数据不均衡。说明:对于小数据集,机器学习的方法是比较棘手的。对于需要解决的问题,拿到数据后,首先统计可用训练数据有多大,然后再观察数据分布情况。经验表明,训练数据中每个类别有5000个以上样本,其实也要相对于特征而言,来判断样本数目是不是足够,数据量是足够的,正负样本差一个数量级以内是可以接受的,不太需要考虑数据不平衡问题(完全是经验,没有理论依据,仅供参考)。

    3.如何解决

    解决这一问题的基本思路是让正负样本在训练过程中拥有相同的话语权,比如利用采样与加权等方法。为了方便起见,我们把数据集中样本较多的那一类称为“大众类”,样本较少的那一类称为“小众类”。

    1 采样

    采样方法是通过对训练集进行处理使其从不平衡的数据集变成平衡的数据集,在大部分情况下会对最终的结果带来提升。

    采样分为上采样(Oversampling)和下采样(Undersampling),上采样是把小众类复制多份,下采样是从大众类中剔除一些样本,或者说只从大众类中选取部分样本。

    随机采样最大的优点是简单,但缺点也很明显。上采样后的数据集中会反复出现一些样本,训练出来的模型会有一定的过拟合;而下采样的缺点显而易见,那就是最终的训练集丢失了数据,模型只学到了总体模式的一部分。

    上采样会把小众样本复制多份,一个点会在高维空间中反复出现,这会导致一个问题,那就是运气好就能分对很多点,否则分错很多点。为了解决这一问题,可以在每次生成新数据点时加入轻微的随机扰动,经验表明这种做法非常有效。

    因为下采样会丢失信息,如何减少信息的损失呢?第一种方法叫做EasyEnsemble,利用模型融合的方法(Ensemble):多次下采样(放回采样,这样产生的训练集才相互独立)产生多个不同的训练集,进而训练多个不同的分类器,通过组合多个分类器的结果得到最终的结果。第二种方法叫做BalanceCascade,利用增量训练的思想(Boosting):先通过一次下采样产生训练集,训练一个分类器,对于那些分类正确的大众样本不放回,然后对这个更小的大众样本下采样产生训练集,训练第二个分类器,以此类推,最终组合所有分类器的结果得到最终结果。第三种方法是利用KNN试图挑选那些最具代表性的大众样本,叫做NearMiss,这类方法计算量很大,感兴趣的可以参考“Learning from Imbalanced Data”这篇综述的3.2.1节。

    2 数据合成

    数据合成方法是利用已有样本生成更多样本,这类方法在小数据场景下有很多成功案例,比如医学图像分析等。
    这里写图片描述
    SMOTE为每个小众样本合成相同数量的新样本,这带来一些潜在的问题:一方面是增加了类之间重叠的可能性,另一方面是生成一些没有提供有益信息的样本。为了解决这个问题,出现两种方法:Borderline-SMOTE与ADASYN。

    Borderline-SMOTE的解决思路是寻找那些应该为之合成新样本的小众样本。即为每个小众样本计算K近邻,只为那些K近邻中有一半以上大众样本的小众样本生成新样本。直观地讲,只为那些周围大部分是大众样本的小众样本生成新样本,因为这些样本往往是边界样本。确定了为哪些小众样本生成新样本后再利用SMOTE生成新样本。
    这里写图片描述
    横向是真实分类情况,纵向是预测分类情况,C(i,j)是把真实类别为j的样本预测为i时的损失,我们需要根据实际情况来设定它的值。

    这种方法的难点在于设置合理的权重,实际应用中一般让各个分类间的加权损失值近似相等。当然这并不是通用法则,还是需要具体问题具体分析。

    4. 一分类

    对于正负样本极不平衡的场景,我们可以换一个完全不同的角度来看待问题:把它看做一分类(One Class Learning)或异常检测(Novelty Detection)问题。这类方法的重点不在于捕捉类间的差别,而是为其中一类进行建模,经典的工作包括One-class SVM等。
    说明:对于正负样本极不均匀的问题,使用异常检测,或者一分类问题,也是一个思路。

    5. 如何选择

    解决数据不平衡问题的方法有很多,上面只是一些最常用的方法,而最常用的方法也有这么多种,如何根据实际问题选择合适的方法呢?接下来谈谈一些我的经验。

    1、在正负样本都非常之少的情况下,应该采用数据合成的方式;

    2、在负样本足够多,正样本非常之少且比例及其悬殊的情况下,应该考虑一分类方法;

    3、在正负样本都足够多且比例不是特别悬殊的情况下,应该考虑采样或者加权的方法。

    4、采样和加权在数学上是等价的,但实际应用中效果却有差别。尤其是采样了诸如Random Forest等分类方法,训练过程会对训练集进行随机采样。在这种情况下,如果计算资源允许上采样往往要比加权好一些。

    5、另外,虽然上采样和下采样都可以使数据集变得平衡,并且在数据足够多的情况下等价,但两者也是有区别的。实际应用中,我的经验是如果计算资源足够且小众类样本足够多的情况下使用上采样,否则使用下采样,因为上采样会增加训练集的大小进而增加训练时间,同时小的训练集非常容易产生过拟合。

    6、对于下采样,如果计算资源相对较多且有良好的并行环境,应该选择Ensemble方法。

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空空如也

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如何利用数据解决问题