使用kafka, 消費(fèi)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)是必不可少的, 為不影響業(yè)務(wù)的正常處理, 對(duì)消費(fèi)過(guò)程的積壓lag的監(jiān)控和報(bào)警就顯得特別重要 Kafka的lag監(jiān)控工具有若干個(gè):KafkaOf...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：北京
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Kafka的消費(fèi)積壓監(jiān)控-Burrow
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主流圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4J、ArangoDB、OrientDB綜合對(duì)比：架構(gòu)分析1： 本地存儲(chǔ)方式2： 內(nèi)置查詢語(yǔ)言分析3： 性能分析4： 圖算法支持 本地存儲(chǔ)方式 Neo4J neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)支持最大多少個(gè)節(jié)點(diǎn)询兴？最大支持多少條邊弧呐？ 目前累積統(tǒng)計(jì)它有34...
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為什么去開(kāi)發(fā)一個(gè)MLSQL算法和工程之殤 算法和工程結(jié)合赚爵，有兩個(gè)非常大的痛點(diǎn)： 第一個(gè)瓢湃，算法的著眼點(diǎn)是矢炼，用最快速的方式清洗一些數(shù)據(jù)出來(lái)斤葱，然后接著建模訓(xùn)練慷垮，評(píng)估預(yù)測(cè)效果，之后再重復(fù)清洗數(shù)據(jù)苦掘，再試驗(yàn)换帜。因?yàn)?..
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推薦系統(tǒng)從入門到繼續(xù)入門（一）
1. 推薦系統(tǒng)是什么？ 推薦系統(tǒng)又叫個(gè)性化推薦系統(tǒng)鹤啡，它會(huì)基于用戶行為數(shù)據(jù)或物品數(shù)據(jù)惯驼，通過(guò)一定的算法，為用戶推薦符合他需求的物品递瑰。 試想一下這樣的場(chǎng)景祟牲，我們有一個(gè)電商網(wǎng)站，有數(shù)...
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Go 語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)-筆記
第一章五個(gè)程序 都很好抖部！但是初學(xué)編程/沒(méi)有其他語(yǔ)言基礎(chǔ)的不容易看懂说贝。 記一遍不熟悉的東西： who = strings.Join(os.Args[1:], " ")//一個(gè)s...
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你知道語(yǔ)文課本為正小朋友三觀有多努力嗎 | 那些年我們背過(guò)的文言文“少年讀書(shū)，如隙中窺月慎颗；中年讀書(shū)乡恕，如庭中望月；老年讀書(shū)俯萎，如臺(tái)上玩月傲宜；皆以閱歷之淺深，為所得之深淺耳夫啊『洌”——《幽夢(mèng)影》張潮 近日看木心《文學(xué)回憶錄》。講到中國(guó)古代文學(xué)撇眯，先生如數(shù)...
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這部又暖又甜的冷門動(dòng)畫讓97%的媒體都給出了好評(píng)
這部電影在美國(guó)的著名影評(píng)網(wǎng)站爛番茄上獲得了97%的新鮮度报嵌。 77個(gè)媒體中有75個(gè)給出了好評(píng)。 相比之下熊榛，2016年的同類型動(dòng)畫《瘋狂動(dòng)物城》的爛番茄新鮮度是不過(guò)是98%锚国。 這...
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Spark Streaming性能優(yōu)化: 如何在生成環(huán)境下應(yīng)對(duì)流數(shù)據(jù)峰值巨變1、為什么引入Backpressure 默認(rèn)情況下来候，Spark Streaming通過(guò)Receiver以生產(chǎn)者生產(chǎn)數(shù)據(jù)的速率接收數(shù)據(jù)跷叉，計(jì)算過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)batch proces...
