MySQL容器化在大规模应用中的实践

TalkingData 的数据服务挺广泛的，涵盖了应用统计、游戏运营、移动广告监测等领域，算是一个全面的数据平台了。随着数据量越来越大，机器学习的应用需求也逐渐增多。嗯，像 TalkingData 这样的小公司，在硬件资源有限的情况下，怎么用机器学习数据挑战，真的是挺考验技术的。不过，他们通过一些巧妙的优化手段，也能够有效地应对这些问题，挺值得参考的。 如果你正在做类似的数据工作，是面对大规模数据，可以参考一下他们的实践经验。其实，TalkingData 这些经验也蛮适合那些资源不多但提升数据效率的团队。不管你是在做移动行业还是广告监测，机器学习的应用都会带来大的。 可以看一下他们的相关产品和

介绍了将Hadoop容器化的解决方案，重点介绍了Hadoop在Kubernetes上的实际应用和产品实践。

阿里巴巴最新发布的 Flink 电子月刊，汇集了 Apache Flink 在国内互联网公司的大规模实践经验，以及 Flink Forward China 峰会的精彩演讲内容，为 Flink 用户提供宝贵的学习资源。

决策树的结构化采样思路挺有意思的，尤其是用在那种数据又多又杂的场景。直接用 C4.5 或者 CART 搞一棵初始树出来，再按节点把数据分成小块，效率比直接乱抽样靠谱多了。你可以理解为“先分类，再抽样”，既保住了有用数据，又避免了重复和噪声，训练模型的时候会轻松不少。 高维稀疏数据搞起来最怕的就是维度大又冗余，传统的ID3虽然早就有了，但面对这种情况就有点吃力了。C4.5在缺失值、连续属性上做得比较周全，CART则更适合分类和回归二合一，实用性蛮强。 这种采样方式有点像把原始数据先按“决策路径”预一遍，之后再挑代表性的部分出来。大规模数据时挺省事，尤其是用Spark或者分布式平台的时候，采样阶段

MEX文件主要应用于大规模的C或Fortran程序。在MATLAB中，矩阵是一种特殊的数据结构，由结构体mxArray定义。

本指南提供了将MySQL数据库部署到Docker容器中的一步一步说明，涵盖从容器创建、数据库配置到数据持久化和扩展等各个方面。

自 2011 年以来，Apache Kafka 得到了迅速发展，已被超过三分之一的财富 500 强企业采用，其中包括排名前十的旅游公司、七家银行、八家保险公司以及九家电信公司。LinkedIn、Uber、Twitter、Spotify、Paypal 和 Netflix 等公司每天使用 Apache Kafka 处理的消息量高达数十亿条。

面向大规模可伸缩网站基础设施的MySQL参考架构是一个详细的指南，由Oracle于2013年发布，为使用MySQL作为数据存储的网站提供推荐的拓扑结构。这篇白皮书为不同规模的网站（从小型到超大型网站，如社交网络）提供了架构设计和最佳实践。该文档不仅涵盖了硬件与数据库的配合，还包括数据备份、复制和集群等高级特性，帮助网站在web和云环境中实现高性能和高可用性。 小型网站架构 详细描述了如何根据网站规模选择正确的服务器大小和数量。 强调使用InnoDB存储引擎提升性能和可靠性。 提示通过增加硬件扩展架构，并讨论了数据保护与备份。 中型网站架构 提供不同的拓扑结构和规模设计，利用MySQL

大公司的 Hadoop 部署经验，真的是值得一看。eBay、Facebook这些级别的玩家，怎么用 Hadoop 海量非结构化数据？嗯，看完你会发现，多痛点也遇到过，思路也不复杂。 Hadoop 的分布式能力，最适合数据量一大就头疼的项目。像日志、用户行为挖掘这些活，普通数据库还真扛不住。文章里的案例就挺实用的，比如 Infchimp 是怎么搭配自研工具让 Hadoop 稳定跑的，思路值得借鉴。 部署时踩坑的点也讲得比较细，比如资源调度、任务失败重试这些细节，多教程都不会提。Facebook 那段讲 MapReduce 优化的方式，讲得也比较落地，不是那种飘在天上的架构图。 ，如果你正在搭建