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在今天的技术领域中，分布式机器学习一直是一个备受关注的热门话题。无论是从理论研究到实际应用，分布式机器学习都具有巨大的潜力和挑战。今天我们将深入探讨关于分布式机器学习的面试题，帮助读者更好地了解这一领域的知识。
分布式机器学习是一种利用多台机器进行数据处理和模型训练的技术。与传统的集中式机器学习不同，分布式机器学习可以更好地处理大规模数据和高维度模型，提高训练效率和模型性能。
在实际应用中，有一些常见的分布式机器学习框架被广泛采用，例如TensorFlow、PyTorch、Apache Spark等。这些框架提供了丰富的API和工具，帮助开发者更轻松地构建和部署分布式机器学习模型。
以下是一些常见的分布式机器学习面试题示例，供读者参考：
为了更好地准备分布式机器学习面试，考生可以从以下几个方面进行准备：
分布式机器学习作为一项重要的技术，不仅在学术研究领域具有重要意义，也在工业实践中发挥着关键作用。通过深入理解分布式机器学习的原理和框架，以及通过练习和模拟面试的方式进行准备，相信读者可以在面试中取得好的成绩。希望本文对大家有所帮助，祝大家在分布式机器学习面试中取得成功！
Redis使用单线程的IO复用模型，自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架，主要实现了epoll、kqueue和select，对于单纯只有IO操作来说，单线程可以将速度优势发挥到最大，但是Redis也提供了一些简单的计算功能比如排序、聚合等，对于这些操作，单线程模型实际会严重影响整体吞吐量，CPU计算过程中，整个IO调度都是被阻塞住的。
是的，redis分布式锁可以预防缓存击穿。缓存击穿是指在高并发情况下，某个热点数据的缓存失效，导致大量请求直接访问数据库，造成数据库压力过大。为了解决这个问题，可以使用分布式锁来保证只有一个线程能够重新生成缓存。使用redis分布式锁可以实现对热点数据的互斥访问，保证只有一个线程能够重新生成缓存。在获取锁之前，其他线程会被阻塞，直到锁被释放。这样可以避免多个线程同时去访问数据库，减轻数据库的压力。需要注意的是，使用分布式锁也会带来一定的性能开销，因为需要进行网络通信和锁的竞争。因此，在使用分布式锁时需要权衡性能和数据一致性的需求，合理选择锁的粒度和使用方式。
memcached 虽然称为 “ 分布式 ” 缓存服务器，但服务器端并没有 “ 分布式 ” 功能。每个服务器都是完全独立和隔离的服务。 memcached 的分布式，则是完全由客户端程序库实现的。 这种分布式是 memcached 的最大特点。 分布式原理这里多次使用了 “ 分布式 ” 这个词，但并未做详细解释。 现在开始简单地介绍一下其原理，各个客户端的实现基本相同。 下面假设 memcached 服务器有 node1 ～ node3 三台， 应用程序要保存键名为“tokyo”“kanagawa”“chiba”“saitama”“gunma” 的数据。
是。Hadoop必须快速处理这些数据集，而且要通过Hadoop分布式文件系统 (HDFS)实现。HDFS本质上将计算转移到数据，而不是传输数据到计算。
随着互联网技术的飞速发展，电子商务在现代社会中扮演着日益重要的角色。对于从事分布式电商项目开发的技术人员来说，掌握相关的面试题目是至关重要的。本篇博客将整理并分享一些常见的分布式电商项目面试题库，帮助读者更好地准备面试。
1. 什么是分布式系统？
分布式系统是由多台计算机通过网络连接组成的系统，这些计算机通过消息传递进行通信和协作，共同提供某种服务。
2. 分布式系统的特点有哪些？
1. 什么是电子商务？
电子商务是指借助电子通信技术，将交易的各个环节都电子化，从而实现商务活动的增值、管理的创新、服务的个性化和贸易方式的革命性转变。
2. 分布式电商系统架构有哪些关键技术？
3. 为什么分布式系统需要考虑数据一致性？
在分布式系统中，不同节点之间数据的复制和同步可能导致数据一致性问题，因此需要采取相应的机制来保证数据的一致性。
4. 分布式系统中的CAP理论是什么？
CAP理论指出，一个分布式系统无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）这三个特性，只能在这三者之间取舍。
5. 分布式系统常用的消息中间件有哪些？
常见的消息中间件包括Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ等，它们可以实现分布式系统中消息的异步发送和接收，保证系统之间的解耦和可靠性。
6. 什么是分布式事务？如何保证分布式事务的一致性？
分布式事务是指同时跨多个节点的一组操作，为保证分布式事务的一致性，可以采用两阶段提交（Two-Phase Commit）协议或补偿事务（Compensating Transaction）等机制。
7. 如何保证分布式系统的数据安全性？
可以通过数据加密、访问控制、审计日志等手段来保证分布式系统中数据的安全性，同时也需要定期进行安全漏洞扫描和修复。
通过对分布式电商项目面试题库的学习和掌握，可以帮助准备面试的技术人员更好地理解分布式系统的相关概念和技术，并为未来在分布式电商项目中的工作提供坚实的基础。希望本篇博客能对读者有所帮助，祝大家面试顺利！
回答如下：分布式缓存一致性解决方案包括：
1.缓存更新策略：采用先更新缓存，后更新数据库的方式，保证缓存与数据库的一致性。
2.分布式锁：采用分布式锁来保证同时只有一个节点可以修改缓存，避免多个节点同时修改缓存导致数据不一致。
3.缓存失效策略：采用缓存失效机制来保证缓存数据的时效性，避免缓存数据过期后继续使用。
4.数据同步策略：采用数据同步机制来保证多个缓存节点之间的数据一致性，例如采用广播机制或者订阅/发布机制来实现数据同步。
5.一致性哈希算法：采用一致性哈希算法来实现缓存数据的分布式存储，避免节点之间的负载不均衡导致数据不一致。
分布式系统和非分布式系统的主要区别有以下几点：
1. 资源共享方式：非分布式系统中，所有资源都集中在一个地方，由单个设备或主机维护，而分布式系统中则将资源分散到不同的设备或服务器上，通过网络实现共享。
2. 可靠性：分布式系统比非分布式系统更具有容错性和可靠性。因为在分布式系统中，资源备份和冗余是常规做法，即使某一台设备或服务器发生故障，其他设备或服务器仍能保证系统的可用性。
3. 性能：在非分布式系统中，所有任务由一台设备或主机处理，因此该设备或主机的性能会成为系统整体性能的瓶颈。而分布式系统中，任务可以并行处理，每个设备或服务器可以通过负载均衡技术均衡处理任务，从而大大提高了系统的处理能力和性能。
4. 安全性：分布式系统中由于数据分散在多台设备或服务器中，并且通过网络进行传输，因此需要更严格的安全措施来保护数据的安全性，防止数据泄露和攻击。
5. 维护成本：分布式系统相对于非分布式系统来说，维护和管理成本更高，因为需要管理多个设备或服务器，并且分布式系统的网络拓扑结构较为复杂，因此需要专业技术人员进行维护和管理。
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成训练模型失败！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
