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kafka

从recv和writ的速率比较以看出,写盘是使用Asynchronous+Batch的方式,底层OS能还会进磁盘写顺序优化。 Partition的数量尽量提前预配,虽然以在后期动态增加Partition,但是会冒着能破坏Message Key和Partition之间对应关系的风险。2. 不过Kafka采用MessageSet也导致在上一定程度的妥协。 如果配置为1,表示消息只需要被Leader接收并确认即,其他的Replica以进异步拉取无需立即进确认,在保证的同时又不会把效率拉得很低。 据说能有大幅度提升哦~~tips强烈推荐使用Low level API,虽然繁琐一些,但是目前只有这个API以对Error数据进自定义处理,尤其是处理Broker异常或由于Unclean Shutdown

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HAWQ(十四) —— 高

一、HAWQ高用简介        HAWQ作为一个传统数仓在Hadoop上的替代品,其高至关重要。通常硬件容错、HAWQ HA、HDFS HA是保持系统高用时需要考虑并实施的三个层次。 三、HAWQ文件空间与HDFS高用        如果在初始化HAWQ时没有启用HDFS的高以使用下面的过程启用它。配置HDFS集群高。收集目标文件空间的信息。 从NameNode UI以看到,hdp1和hdp2别显示为active和standby。如图15、16所示。?图15? 原因能包括下面的任何原因,能是单一原因,也能是以号(“;”)割的几个原因。        原因:heartbeat timeout        主节点没有接收到来自段的心跳。 在一个HAWQ实例运时,查询发器发现某些segment上的查询执器不能正常工作。master节点上的资源管理器进程向这个segment发送一个消息。

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    计算机系统评测【全讲解】

    今天在这里和大家记录一下关于计算机系统的相关和常用方法。同时它也是和评价计算机系统能的一项重要指标,一台计算机的好坏就看它啦! 计算机模型我们知道计算机系统是一个非常复杂的系统,同时影响其复杂的因素也十的多,因此很难对齐直接进,但在计算机系统中,通过建立适当的数学模型,把大系统割成若干子系统,就以简化其过程 假设表决器是完全靠的,每个子系统的为R0,则N模冗余系统的为:?以上就是进计算机系统的三种数学模型。 同时提高计算机的一般采取如下两项措施: 提高元器件的质量,改进加工工艺与工艺结构,完善电路设计 发展容错,使得在计算机硬件有故障的情况下,计算机仍然能够继续运,并且得出正确的结果。 好了,关于计算机的相关评测就享到这里,之后还会对计算机系统的能评价进总结。觉得不错记得点赞关注哟!大灰狼陪你一起进步!

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    区块链打击盗版的

    据悉,羽泉曾为AIP.trade站台,该音交所声称“使用最先进的区块链布式记账与智能合约,保护音乐版权并增加其收益的流动”。 用区块链根除盗版问题应如何实施音乐版权英国版权研究机构CREATe对盗版进了研究。这项研究由东英吉利大学的一组研究人员发起,从为经济学消费者使用未经授权的数字副本的原因和影响。 换句话说,区块链以在一定程度上帮助打击盗版,但无法根除盗版。 一些专家认为,如果整个互联网都建立在区块链之上,那么非法享任何媒体内容能都将变得不能或极其困难。 不单单是媒体业受到激励去寻找被盗版的媒体文件,CustosTech还利用区块链和比特币的全球来激励普通消费者寻找能在全球范围内非法共享的媒体文件。 提取过程会将数字水印(唯一的序列号)发送给CustosTech和内容所有者,以显示盗版内容的来源,以便进所需的版权侵权诉讼。以注意到的是,区块链作为激励系统会比底层水印产生更好的效果。

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    KSM

    zram:内存压缩。通过压缩lzo算法把页面压缩,也以节省一部内存。 在服务器领域上,作者对这个并不是很乐观。 动态链接以保证动态链接的程序共享同一份。Memory balloon:当然,这个只针对于云计算平台。作者在《balloon》中的解读。 本文重点解读KSM。 设计:例如Host中运了多个运着相同操作系统的Guest OS,那么这些Guest OS中会有很多相同的page,而且很能是相对稳定的。 后记:作者第一次阅读ZRAM的代码的时候,就被惊讶到一次:原来还以这么玩~后来看到KSM的时候,再次被惊讶到:原来还以这么玩~只能说:别懈怠,的路上,不知道的还很多。

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    redis

    :代码选自官网(https:redis.io)最新版(3.2.6)。 细心的你能也发现了,为什么API是static函数,那么多个obj进链接的时候,以找到symbol吗?其实redis是这样处理的,在ae.c中: ?这样的写法,其实作者并不是最欣赏的。 另外,在zmalloc中,还实现了一定的内存能力: ?原理很简单,就是procselfsmaps文件。 不过,在这里,作者要说一句,procselfsmaps并不是完完全玩准确的,总体来说,会有一点点偏低。 所以,用户以预计bitmap的是范围后,先执一次setbit最大范围,会有一定的能提升。

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    bond

    前言:云计算场景下,经常会使用到bond的主备模式。这里一下bond的原理。 原理:简单回忆一下IPV4协议栈,以用户发送一个HTTP请求为例: ? :代码:linux-4.0.4driversnetbonding目录下。 1,bonding_masters在bond_sysfs.c中:? 例如,希望把eth0加入到bond666中,则以通过:echo “+eth0” > sysclassnetbond666bondingslave。 后记:其他模式更加复杂些,这里没有做。这里只是提供了一个思路,以简单作为其他模式的入口。另外,还有一些细节没有写出来,例如在加入bond的时候,slave需要先shutdown。

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    balloon

    有点意思~代码:代码路径:linux-4.0.4driversvirtiovirtio_balloon.c1,Linux的memory balloon的实现上,MODULE_DESCRIPTION是 简单来说,virtio是虚拟化平台上Host和Guest通信的一种机制,本文中不讨论virtio机制,默认Host和Guest通过virtio就以通信啦。 即从driver中获取到最新的balloon大小,和之前保存的大小进比较。 这样以让page不会被kernel继续使用。 这里要区一个概念:对于虚拟机来说,即qemu进程,它使用的虚拟内存(VSS)并不会减少;但是因为虚拟机中的很多page被balloon申请,并且长时间不会被访问到,那么会被Host回收(回收算法就是常说的

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    retpoline

    本文选择系统调用的变化以及调用过程来,retpoline到底做了什么。 :1,syscalllinux-upstreamarchx86entryentry_64.S中,? 在代码中插入了一个无限循环,而且并不会执到。代码加载之后,CPU预执的时候,预测支走进trap中,就不会被用户的指令预执而窃取内核的数据。

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    PIO

    :1,PIOPort IO,所谓端口IO,x86上使用in、out指令进访问。和内存的地址空间完全隔离。(ARM上没有PIO)。 这个是否以变呢?以的,只是基于业界使用习惯,都会相对固定使用常用的ioport。 2,Host PIOGuest在使用in、out指令的时候,Host会感知。 其中KVM_EXIT_IO就是处理PIO的支(题外话,打开这里的log,就会发现随便动动鼠标,就有很多log喷出来)。 注意readwritecmd等函数,就是用软件实现硬件的逻辑,使用既定的协议就数据交互。 作者建议,这里的代码的时候,使用systemtap统计kernel function的调用频率,抓取对应的kernel function backtrace,会容易一些。Good Luck~

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    MMIO

    前言:简单回顾一下前文,《内存映射》描述了虚拟内存的管理、内存映射;《物理内存管理》介绍了物理内存管理。《内存回收》介绍了一下PFRA内存回收。 上述三篇,简单建立Linux的内存管理模型,下面开始MMIO:1,MMIOMMIO,即Memory mapping IO;在x86上,CPU如果想要和外部交互数据,一种是使用in、out类型的端口访问的指令;一种是mov类型的读写内存的指令。 对于PIO,如前文《PIO》中所说,CPU只要截获VM(Virtual Machine)的in、out指令,就以知道CPU想要访问设备,那么用软件来模拟硬件的为,就以让VM觉得自己有设备。 见,在qemu中,就已经提前把内存块,并留下了3G~4G的1G的物理地址空间。那么问题来了,为什么不让内存连续在一起呢?

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    3D视觉传感:时间飞法 (ToF)

    为了让读者更全面的了解ToF,本文将会3D视觉传感的基本原理,ToF镜头的相关产业链信息,ToF的具体应用以及ToF的未来发展前景。? 美国MIT的Lawrence Roberts通过从数字图像中提取立方体、楔形体和棱柱体等简单规则多面体的三维结构,并对物体的形状和空间关系进描述,把过去的简单二维图像推广到了复杂的三维场景,标志着立体视觉的诞生 随着研究的深入,研究的范围从边缘、角点等特征的提取,线条、平面、曲面等几何要素的,直到对图像明暗、纹理、运动和成像几何等进,并建立起各种数据结构和推理规则。 人脸识别安保系统:ToF将深度信息添加到2D图像中以提取有用的信息,并且以大大提高场景信息的质量。例如,二维传感无法区真人和照片。提取深度信息以更好地对人进类,跟踪人的面部和身体特征。 来源:新机器视觉(ID:vision263com)注:本文内容仅作为业资讯享,不代表增强现实核心产业联盟立场,如有侵权,烦请联系删除。本文仅做学享,如有侵权,请联系删文。

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    【数据视化】数据GroupBy

    类似于数据库组的 ? GroupBy操作和数据库类似 城市天气进GroupBy操作 对group的单个列求平均值是Series 对group求平均值返回DataFrame import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame# 读入城市天气csv文件df = pd.read_csv(UsersbennyrhysDesktop数据视化 Int64Index(, dtype=int64), SH: Int64Index(, dtype=int64), SZ: Int64Index(, dtype=int64)}# get_group相当于根据某列的组过滤出来

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    【数据视化】数据Binning

    箱:抽象理解为苹果根据大小不同箱import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame# 模拟成绩箱 score_list = np.random.randint(35, 100, size=20)score_listarray()# 成绩评级段bins = # 箱(返回Categories类型)score_cut 59], (0, 59], (80, 100]]Length: 20Categories (4, interval): < (59, 70] < (70, 80] < (80, 100]]# 每一个箱多少人

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    应用潜在语义将文档进3D视化

    潜在语义(LSA,Latent Semantic Analysis)使用文档词频矩阵(Document-term Matrix)的奇异值解(SVD,Singular Value Decomposition 背景知识 详情请参阅我之前的 CodeProject 文章,以了解关于向量空间模型的简单知识。这其中最主要的一点是,它们以每个文档的每个单词的计数为中心进归一化,然后存储在一个矩阵中。 于是我们就以使用向量乘法来比较代表文档的列或的相似。 我们以用一个简单的比喻来描述 SVD 的用途: · 假设你有数以千计的热带鱼在一个大鱼缸里游来游去。 使用本文的视化我们以看到,这些论文通常遵循着相当一致的模式,论文的三个主要峰值主题是 博弈论,人工智能与人类 以及 计划与执,我们还能发现在所收集到的论文中,有大量的论文主要描述了一些具体的机器学习 这样的视化方法也以让我们更容易地发现数据集中的异常值。 这种的主要缺点是 SVD 计算开销较大。

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    AE工程文件拆解

    AE工程文件拆解1.概要根据AE的工程文件拆解出OPENGL渲染的有效步骤,作为shader的渲染的参数或者模块。通过研究AE的使用及开发流程,主要从下面几个方面出发。 ;最后得到了结论,要成功的解出工程文件中渲染的流程,我们以得到两个比较有效的方向:(1)逆向 apex文件,得到每个标签中的含义,每个效果的对应的数值;(2)自己进插件的开发,在开发过程中得到相关的流程信息 (4)标签,文本9.png(5)标签,图片资源的引用(6)标签,文件的属,直接以路径的形式引用后面需要针对每个效果或者图层进标签中的数据的含义。 包含一个 JavaScript 调试器,在一个应用程序内单步执 JavaScript 脚本(JS 或 JSX 文件)检查正在运的脚本的所有数据设置和执断点ESTK 4.0 和稳定改进自动文档备份在浮动窗口中打开新文档的选项在停靠窗口中显示对象模型查看器的选项看下例子 4.小结这里了AE使用及开发的几个方面,要成功的解出工程文件中渲染的流程,我们以得到两个比较有效的方向:(1)进一步逆向 apex文件的含义,得到每个标签中的含义,及每个效果的含义;(2)自己进插件的开发

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    数据库与展望

    本文以我个人的理解简单下并数据库的要点以及对未来并数据库的发展做下展望,理解有偏差的地方,欢迎各位指正。 并数据库的要点‍‍ 并数据库主要由执引擎、存储引擎和管理功能模块组成,它们的不同风格形成了各个有特色的并数据库产品。 Greenplum,Vertica等,另外一类是借鉴了MPP并数据库的设计思想的SQL on Hadoop类的方案,比如Impala,HAWQ,SparkSQL等 并数据库比较关键的点是存储引擎 这给数据库软件带来的变化是它需要支持越来越大的集群,难度加大但经济更好。这也要求要具备更好的管控能力。数据库软件需要越来越为大规模集群设计。因此我认为,在上述趋势的发展之下。 那么未来接入节点、协调节点、元数据节点、日志节点、安全节点、SQL解和优化节点、数据装载和导出节点、数据节点能会被单独出来(数据节点的对等必须得到保护)。

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    享】机器学习模型解释

    模型的透明度能试图了解模型的构建方式以及能影响其决策的更多细节。这以是神经网络的权重,CNN滤波器的权重,线模型系数,决策树的节点和裂。 ICE部依赖图(PDP)和个体条件期望图(ICE)说明了一个或多个输入变量与黑盒模型的预测结果之间的关系。它们都基于视化,模型不知的。 13.png当对大数据集时,则能需要进一些调整。例如,以对选定的变量进箱,也以对数据集进采样或组。这些以更快地提供实际图的合理近似值。 )是一种算法,它提供了一种新颖的,以解释和信任的方式解释任何预测模型的结果。 更多优质文章请关注官方微信公众号:

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    RabbitMq

    最近了解并简单实用了下Rabbitmq,整个使用也大致了解了,但是要作做到真正的靠,仅仅依赖于应用提供的方式是否在业务环境中真的能够达到靠的目的。 当然我们所谓的主要指的以下几方面(个人认为):生产消息时,如果broker处理成功失败,是否一定会告知生产者消息生产者告知消息发送成功失败,是否broker也是一致消息被消费,broker是否被删除消息消费后的 ack是否能够一定被broker知晓我们知道,在消息从生产者发送到消息服务器是存在一个过程的,如何确保消息到达服务器,目前是通过事务与confirm进保障,但是不是就一定能够保证消息真实的到达并被服务器处理 由于网络环境波动较大,不能绝对保证在与服务器通信过程中不出现问题,那么如果出现网络或系统故障时,如何保证数据的一致与完整? 比如在生产者发送消息到Broker,并处理完成,但是在返回处理结果时出现问题,那么Broker存在该条消息,但是生产者却能认为消息没有正常发送。

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    Eureka

    (http:zhaozhen-test-123456.oss-cn-shanghai.aliyuncs.comimage-1625666493331.png) ## 网站上搜到的一个面试题就有这样的问题 从而达到同步数据的目的那么这就涉及到如下的方面* eureka client和eureka server之间如何进通信* eureka注册在客户端和服务端别怎么操作实现的* eureka续约心跳在客户端和服务端别怎么操作实现的 EurekaController的内部实现 ### eureka注册在客户端和服务端别怎么操作实现的服务每隔30秒会向注册中⼼续约(⼼跳)⼀次(也称为报活),如果没有续约,租约在90秒后到期,然后服务会被失效 并将服务的信息配置等传递到application中,等待后续使用完这一段之后,我对addInstance如何接收请求的还是有疑问,经过断点调试发现,这个过程实际上是通过EurekaServerAutoConfiguration ### eureka续约在客户端和服务端别怎么操作实现的 从上面注册中推测出续约心跳接口能也是在DiscoveryClient中完成的。

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