背景 某系统使用 Kafka 存储实时的行情数据,为了保证数据的实时性,需要在多地机房维护多个 Kafka 集群,并将行情数据同步到这些集群上. 一个常用的方案就是官方提供的 KafkaMirrorMaker 方案: 该方案的优点是能尽可能保证两个 Kafka 集群的数据一致(为了避免网络故障导致丢数据,要将其与 Kafka Cluster B 部署在同个机房),并且使用者无需进行开发工作,只需要进行响应的配置即可. 存在的问题 行情数据具有数据量大且时效性强的特点: 跨机房同步行情数据会消耗较…

博文索引 KafkaBroker 简析 KafkaConsumer 简析 KafkaProducer 简析 KafkaMirrorMaker 的不足以及一些改进 Kafka 简介 数据是系统的燃料,系统的效率高低很大程度取决于数据流转是否及时: 将数据从生产源头移动到分析处理终端,这个过程完成得越快,组织的反应就越敏捷. 移动工具越是简单易用,花费在数据移动上的精力就越少,开发者就越能专注于核心业务.…

沙漠君在历时半年,修改无数bug,更新一票新功能后,在今天隆重推出最新改进的超级爬虫Hawk 2.0! 啥?你不知道Hawk干吗用的? 这是采集数据的挖掘机,网络猎杀的重狙!半年多以前,沙漠君写了一篇小软文,推出了Hawk.关注的人超级多有木有! Github上的小星星一下子增加到400!超多妹子在沙漠君的粉丝应援团里疯狂崇拜!然而这不是重点!重点是Hawk真的好多"小"问题... 有朋友哭诉,刚启动小鹰它就冒烟了,还是烤肉味的!好不容易把小虫虫做好,碰了一下显示器,结果小虫虫就扑街了…

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全…

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/twostep_cluster_algorithm.html 两步聚类算法是在SPSS Modeler中使用的一种聚类算法,是BIRCH层次聚类算法的改进版本.可以应用于混合属性数据集的聚类,同时加入了自动确定最佳簇数量的机制,使得方法更加实用.本文在学习文献[1]和“IBM SPSS Modeler 15 Algorithms Guide”的基础上,融入了自己的理解,更详尽地叙述两步聚类算法的流程和细节.…

本数据挖掘框架在这几个月的时间内,有了进一步的功能增强 一. 超大网络的画布显示虚拟化     如前几节所述,框架采用了三级层次实现,分别是数据,抽象Node和绘图的DataPoint,结构如下:      在界面显示部分,之前并没有做过虚拟化优化,为了实现更多的功能,通过大量的事件挂接和其他操作将显示的控件与底层数据紧密耦合,因此内存回收机制几乎不起什么作用(原因见我另外一篇博客-事件的迷惑).另外,绘图控件包含很多可视化元素.这样的恶果便是当点的数量增大时,内存占用量也急剧增大,1万点时,就…

引言 关于C#3.0的特性,园子里已经有了一大把,可能大家都很熟悉了,虽然本人开发中使用过,但自己还是需要记录一下,总结一下.同时也是后面写Linq知识的基础.希望有兴趣的朋友,可以看看. C# 3.0新语言特性和改进包括: 自动属性 隐含类型局部变量 匿名类型 对象与集合初始化器 扩展方法 Lambda表达式和Lambda表达式树 1. 自动属性 自动属性可以避免我们编写实体类时声明私有变量和get/set的逻辑,取而代之的是,编译器会自动为你生成一个私有变量和默认的get/set 操作. 在…

jgGrid插件是非常常用的一个基于jQuery的表格插件,功能非常强大.我最近也频繁使用.但是这个插件也有一些不够完善的地方.比如这个getCol方法. getCol方法接受三个参数 colname, returntype, mathoperation,返回一个数组( array类型)或一个值(数字或字符串类型). 官方的使用说明是这样介绍的:这个方法返回一个包含列所对应的值的数组.colname可以是一个代表列的索引的数字,或者是一个colModel里面的name.returntype决定了…

1:改进我们的特征 在上一个任务中,我们完成了我们在Kaggle上一个机器学习比赛的第一个比赛提交泰坦尼克号:灾难中的机器学习. 可是我们提交的分数并不是非常高.有三种主要的方法可以让我们能够提高他: 用一个更好的机器学习算法: 生成更好的特征: 合并多重机器学习算法. 在这节的任务总,我们将会完成这三个.首先,我们将找到一个不同的算法来使用逻辑回归--随记森林(randaom forests). 2:随机森林简介 正如我们在上一节任务中顺便提到的,决策树能从数据中学会非线性趋势.一个例子如下:…

SQL Server 2016中In-Memory OLTP继CTP3之后的新改进 转译自:https://blogs.msdn.microsoft.com/sqlserverstorageengine/2016/03/25/whats-new-for-in-memory-oltp-in-sql-server-2016-since-ctp3/ SQL Server 2016正在对 In-Memory OLTP 功能作一系列的强化,从而使该功能使用起来更加方便,性能更优.在之前的文章中,我已经对S…