Vgbhfive's Blog

引入

今天工作的时候写了这么一段代码：

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@Getter
@Setter
@ToString
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class ObjectA {
    
}

HDFS

当数据集的大小超过一台计算机的存储上限时，就有必要对数据进行分区然后存储到其他的计算机上。管理网络中跨多台计算机存储的文件系统被称为分布式文件系统（distributed filesystem），该架构于网络之上，势必会引起网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂。
Hadoop 自带一个称为 HDFS 的分布式文件系统，也是 Hadoop 的旗舰级文件系统，即 Hadoop Distributed Filesystem。

简介

Hadoop 是一个分布式计算开源框架，其提供一个分布式文件系统子项目（HDFS）和支持 MapReduce 分布式计算的软件架构。

在有了大量数据之后，那么该如何进行存储和分析这些数据呢？Hadoop 需要解决的问题如下：

• 硬件故障问题。一旦使用磁盘存储数据，就会遇到磁盘故障；但是为了避免数据丢失，最常见的做法就是复制（replication）；系统保存数据的副本（replica），一旦硬件系统出现故障，就立即使用另外保存的副本。
• 以某种方式结合大部分数据来共同完成分析。各种分布式系统允许不同来源的数据进行分析，但其数据的正确性是无法保证的。因此 MapReduce 提出了一个编程模型，该模型抽象出这些硬盘读/写问题并将其作为对一个数据集（由键值对组成）的计算。

概述

风控模型是风控系统的核心，应用模型进行风险决策是识别风险的主要途径，也是控制风险的重要方法。

概述

特征挖掘是从原始数据构造特征的过程。
特征是数据和模型之间的纽带，数据和特征决定机器学习的上限，而模型和算法只是无限逼近这个上限。
特征挖掘的完整流程包含原始数据分析、数据清洗、中间数据集构建、特征设计和生成、特征评估和特征的上线、监控、维护和下线。

概述

风控策略是指根据不同业务场景和客群，通过一系列规则策略与模型策略的组合，对客户的风险进行判断，从而实现准入、反欺诈、授信、风险定价和催收等阶段目标，最终达成风险控制的目的。

简介

本文将对 ClickHouse 管理与运维相关的知识进行说明，主要包含用户、权限、熔断机制、数据备份和服务监控等知识。

概述

随着业务线数据量的突飞猛进、服务器的意外宕机，这些都是底层基础服务会遇到的问题，因此 ClickHouse 就设计了集群、副本和分片这三个帮手来帮忙。

引入

表引擎是 ClickHouse 设计实现的一大特色，也可以说是表引擎成就了一张表的最终面貌。

引入

这里首先说以下整体大概的思路，第一步当然是引入对应的 SDK，第二步则是添加配置信息、定义自定义指标，并进行注册，接下来的第三步则是指标根据具体业务的处理逻辑，那么最后一步就是在 prometheus 服务中增加 job 配置，最终在 grafana 中展示自定义指标。