在原来的hadoop集群上安装hbase，由于使用的现有的zookeeper，配置文件写错了，就修改了配置文件，停止服务。结果发现有问题了，集群上安装的还有storm的集群，而且使用的也是同一套zookeeper。在hbase服务停止的时候storm的进程虽然也在运行，但是从storm的webUI界面上监控不到几个节点了。而监控机器性能的ganglia也有两个节点也是出现同样的问题，g

使用keepalived做负载均衡后发现了一个问题作为realserver的redis服务器上有许多打开的监听连接长久时间的不关闭做个测试，检查下问题的所在初步判断是和客户端使用redis链接的方式有关其次是由于网络波动造成的连接中断，由于keepalived的原因无法关闭realserver上被中断的tcp连接以下实验均没有在redis设置客户端连接超时时间连接池

redis的集群使用keepalived+LVS做的负载集群persistent时间设置为30s而ipvsadm的超时时间则为900 240 300【使用ipvsadm -l --timeout】第一个为tcp超时时间，第二个为tcpfin超时时间，第三个为udp超时时间由于在这种设置下ActionConn的连接数在高频访问下总是不会释放，恒定在100,【5个客户端恒定TCP连接每台1

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基于 Apache Mahout 实现高效的协同过滤推荐Apache Mahout 是 Apache Software Foundation (ASF) 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序，并且，在 Mahout 的最近版本中还加入了对 Apache Hadoop 的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。

处理一个13个字段的数据然后实验用的hadoop集群果然频频出现状况Task process exit with nonzero status of 65相似的问题：http://blog.csdn.net/ustbyolanda/article/details/10221599看来4G内存的虚拟机集群配置果然不够用的处理的还仅仅是18M的数据～～～～

概念隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）作为一种统计分析模型，创立于20世纪70年代。80年代得到了传播和发展，成为信号处理的一个重要方向，现已成功地用于语音识别，行为识别，文字识别以及故障诊断等领域。它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。在正常的马尔可夫模型中

广告反作弊模型基于模型的作弊特征数据挖掘作弊数据处理

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