hadoop原始碼中實現權重0.75(Volum選擇中的演算法)
這個演算法簡單
float preferencePercentScaler = (highAvailableVolumes.size() * balancedPreferencePercent) + (lowAvailableVolumes.size() * (1 - balancedPreferencePercent)); float scaledPreferencePercent = (highAvailableVolumes.size() * balancedPreferencePercent) / preferencePercentScaler; ...
random.nextFloat() < scaledPreferencePercent)
其中 highAvailableVolumes.size() 理解為事件A出現X1次， lowAvailableVolumes.size()理解為事件B出現X2
balancedPreferencePercent 是給事件A權重
期望值值 E(x)=∑ixip(xi) （程式碼中preferencePercentScaler就是期望值）
scaledPreferencePercent變數X1在期望值中所佔的比例，scaledPreferencePercent實際上才是事件A被選中的概率
scaledPreferencePercent值隨X1的出現而變大
歡迎提問
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