<Apache Kafka实战>读书笔记-调优Kafka集群 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.确定调优目标 1>.常见的非功能性要求 一.性能(performance) 最重要的非功能性需求之一.大多数生产环境对集群性能都有着严格的要求.不同的系统对于性能有着不同的诉求.比如对数据库系统来说,最重要的性能是请求的响应时间(response time).用户总是希望一条查询或更新操作的整体响应时间越短越好:而对kafak而言,性能一般指的是吞吐量和延时…

优化系统资源ulimit<高性能Linux服务器构建实战:运维监控.性能调优与集群应用> 假设有这样一种情况,一台Linux 主机上同时登录了10个用户,在没有限制系统资源的情况下,这10个用户同时打开了500个文档,而每个文档的大小为10MB,这时系统的内存资源就会受到巨大的挑战.如果没有内存方面的限制,势必造成系统资源利用的混乱.而实际的应用环境要比这种假设复杂得多.这时,ulimit就派上用场了.ulimit是一种简单并且有效的实现资源限制的方式. ulimit可以限制系统的各个方面,它…

优化Linux内核参数/etc/sysctl.conf  sysctl  <高性能Linux服务器构建实战:运维监控.性能调优与集群应用> http://book.51cto.com/art/201202/314880.htm 2.6 Varnish优化 Varnish是否能稳定.快速地运行,与Linux本身的优化及Varnish自身参数的设置有很大关系.在安装配置完Varnish后,还必须从操作系统和Varnish配置参数两个方面对Varnish服务器进行性能优化,从而最大限度地发挥Varn…

1.katka_2.12-l.0.0.tgz 上面两个文件中的 2.11 /2.12 分别表示编译 Kafka 的 Scala 语言版本,后面的 1.0 .0 是 Kafka的版本 . 2.kafka的好多脚本,如kafka-console-producer.sh  如果不加任何参数直接运行它们,则会打印它们各自的使用帮助文档 3.Kafka 的消息是用二进制方式来保存的,但依然是结构化的消息 . 4.最常见的两种消息引擎范型是消息队列模型和发布/订阅模型 消息队列模型:一旦消息被消费( con…

今天,我们将讨论Kafka Performance Tuning.在本文“Kafka性能调优”中,我们将描述在设置集群配置时需要注意的配置.此外,我们将讨论Tuning Kafka Producers,Tuning Kafka Consumers和Tuning Kafka Brokers.那么,让我们从Kafka Performance Tuning开始吧. Kafka性能调优 - Kafka优化的方法 2. Kafka Performance Tuning是什么? 在我们讨论Kafka性能调优…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 核心思想 在使用某个特定的算法是,有时会发现生成的算法\(f(x)\)的错误率比较高,只使用这个算法达不到要求. 这时\(f(x)\)就是一个弱算法. 在以前学习算法的过程中,我们认识到算法的参数很重要,所以把公式改写成这样: \[ f(x,arguments) \\ where \\ \qquad x \text{ : calculated…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第13章 - 利用PCA来简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结果易懂. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集. 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集.但不能用于发现关联规则. 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则. FP代表频繁模式(Frequent Pattern). 条件模式基(conditional pattern base). 条件模式基是以所查找元素项为结…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第11章 - 使用Apriori算法进行关联分析. 基本概念 关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning) 这是非监督学习的一个特定的目标:发现数据的关联(association)关系.简单的说,就是那些数据(或者数据特征)会一起出现. 关联分析的目标包括两项:发现频繁项集和发现关联规则.首先需要找到频繁项集,然后才能…

iPhone开发一些读书笔记 手机应用分类1.教育工具2.生活工具3.社交应用4.定位工具5.游戏6.报纸和杂志的阅读器7.移动办公应用8.财经工具9.手机购物应用10.风景区相关应用11.旅游相关的应用12.导航工具13.企业应用 Delegation模式——delegation(委托)模式就是使用回调机制 NSData.NSMutableData——存放二进制数据的数据类型 对于画图,你首先需要重载drawRect方法.UIKit提供了如下方法:UIRectFill(CGRect rect)…