单样本t检验 目的:利用来自总体的样本数据,推断该总体的均值是否与指定的检验值存在差异. 适用条件:样本来自的总体应服从或者近似服从正态分布. 注:当样本量n比较大时:由中心极限定理得知,即使原数据不服从正态分布,但是样本量足够大,他的样本均数抽样分布仍然是正态的,因此,在样本量很大的情况下很少考虑单样本t检验的适用条件: 当样本量n比较小时,总体应服从正态分布: 总结:只要数据没有很强烈的偏态,单样本t检验的分析结果都是稳定的. 案例分析: 案例描述:推断信用卡刷卡金额的平均值是否不低于300

一.RocketMq有3中消息类型 1.普通消费 2. 顺序消费 3.事务消费 顺序消费场景 在网购的时候,我们需要下单,那么下单需要假如有三个顺序,第一.创建订单 ,第二:订单付款,第三:订单完成.也就是这个三个环节要有顺序,这个订单才有意义.RocketMQ可以保证顺序消费. rocketMq实现顺序消费的原理 produce在发送消息的时候,把消息发到同一个队列(queue)中,消费者注册消息监听器为MessageListenerOrderly,这样就可以保证消费端只有一个线程去消费消息

RocketMQ事务消费和顺序消费详解 转载说明:该文章纯转载,若有侵权或给原作者造成不便望告知,仅供学习参考. 一.RocketMq有3中消息类型 1.普通消费 2. 顺序消费 3.事务消费 顺序消费场景 在网购的时候,我们需要下单,那么下单需要假如有三个顺序,第一.创建订单 ,第二:订单付款,第三:订单完成.也就是这个三个环节要有顺序,这个订单才有意义.RocketMQ可以保证顺序消费. rocketMq实现顺序消费的原理 produce在发送消息的时候,把消息发到同一个队列(queue)中

一.三种消费 :1.普通消费 2. 顺序消费 3.事务消费 1.1  顺序消费:在网购的时候,我们需要下单,那么下单需要假如有三个顺序,第一.创建订单 ,第二:订单付款,第三:订单完成.也就是这个三个环节要有顺序,这个订单才有意义.RocketMQ可以保证顺序消费,他的实现是生产者(一个生产者可以对多个主题去发送消息)将这个三个消息放在topic(一个topic默认有4个队列)的一个队列里面,单机支持上万个持久化队列,消费端去消费的时候也是只能有一个Consumer去取得这个队列里面的数据,然后

使用kafka的bin目录下面的kafka-consumer-groups.sh命令可以查看offset消费情况,注意,如果你的offset是存在kafka集群上的,就指定kafka服务器的地址bootstrap-server: [root@QA-6-10 bin]# ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 172.17.6.10:9092 --describe --group friend-group Note: This will only

Python模拟登陆淘宝并统计淘宝消费情况的代码实例分享 支付宝十年账单上的数字有点吓人,但它统计的项目太多,只是想看看到底单纯在淘宝上支出了多少,于是写了段脚本,统计任意时间段淘宝订单的消费情况,看那结果其实在淘宝上我还是相当节约的说.脚本的主要工作是模拟了浏览器登录,解析“已买到的宝贝”页面以获得指定的订单及宝贝信息. 使用方法见代码或执行命令加参数-h,另外需要BeautifulSoup4支持,BeautifulSoup的官方项目列表页:https://www.crummy.com/sof

关于 Kafka 消息丢失.重复消费和顺序消费的问题 消息丢失,消息重复消费,消息顺序消费等问题是我们使用 MQ 时不得不考虑的一个问题,下面我结合实际的业务来和你分享一下解决方案. 消息丢失问题 比如我们使用 Kakfa 时,以下场景都会发生消息丢失: producer -> broker (生产者生产消息) broker -> broker (集群环境,broker 同步给其他 broker) broker -> consumer (消费者消费消息) 解决方案也很简单,设置 acks

方法1: package everyDayPratise; public class IsAllNumber { public static boolean method1(String s) { if(s==null) { throw new RuntimeException("input s is null"); } char[] charArray = s.toCharArray(); if(charArray.length==0) { return false; } for(c

外网上传到NAS速度很慢是什么情况?上行1M都不到,但是测试有4M NAS可以将自己的影片,图片,音乐都放在NAS中.在家中就能无线共享了.在其他地方要下载自己nas里的影片,下载速度主要取决于家里宽带的上行速度.  对方下载取决于你的上行速度,网通上下行基本一样,4m带宽上行300多k.电信拨号一律上行50k,光纤20m也就是300多k.如果在线听音频没问题,如果是视频的话,只能流畅看小格式影片.如果你是电信2m,那你的上行只有50k.网通估计应该在100k. 宽带上传速度导致,一般家用宽带,

启动Eureka注册中心之后,服务提供方就可以注册到Eureka上去(作为一个Eureka的客户端) 我们使用IDEA提供的spring initializer来新建一个springcloud项目 填写相关的包名等信息: 选择web和Erureka Discorvery 填写Gradle等相关信息完成创建 我们需要在启动类里边增加注解 @EnableDiscoveryClient 来标识这是一个Eureka客户端 启动类的代码如下: package com.jiaoyiping.springcl

面试官:今天我想问下,你觉得Kafka会丢数据吗? 候选者:嗯,使用Kafka时,有可能会有以下场景会丢消息 候选者:比如说,我们用Producer发消息至Broker的时候,就有可能会丢消息 候选者:如果你不想丢消息,那在发送消息的时候,需要选择带有 callBack的api进行发送 候选者:其实就意味着,如果你发送成功了,会回调告诉你已经发送成功了.如果失败了,那收到回调之后自己在业务上做重试就好了. 候选者:等到把消息发送到Broker以后,也有可能丢消息 候选者:一般我们的线上环境都是集

模块信息存储在ir.module.module 数据表中 平时在开发过程中经常会刷新本地模块列表,例如:新增了模块.更新了模块基础信息.更换了模块图标等等,在点击‘更新’按钮的时候odoo平台到底干了哪些事? 后台代码: # update the list of available packages@assert_log_admin_access@api.modeldef update_list(self): res = [0, 0] # [update, add] default_versio

题目大意: 给你一个关系图,判断是否合法.每个人都有师父和徒弟,可以有很多个: 若A是B的师父,B是C的师父,则A也算C的师父. 不合法:  1) . 互为师徒:(有回路)  2) .你的师父是你徒弟的徒弟,或者说你的徒弟是你师父的师父.(出现回路) 思路: 判断有向图中是否存在回路或至少3元环: 此题至少有三种做法,此处更新拓扑排序的做法: 解题方法: 一:拓扑排序: 1) . 统计每个点的入度: 2) . 将入度为0的点加入队列: 3) . 出去队首元素,将此元素所连接的点入度减一,若此后入

Problem Description 对于表达式n^2+n+41,当n在(x,y)范围内取整数值时(包括x,y)(-39<=x<y<=50),判定该表达式的值是否都为素数.   Input 输入数据有多组,每组占一行,由两个整数x,y组成,当x=0,y=0时,表示输入结束,该行不做处理.   Output 对于每个给定范围内的取值,如果表达式的值都为素数,则输出"OK",否则请输出“Sorry”,每组输出占一行.   Sample Input 0 1 0 0   S

function IsPC() { var userAgentInfo = navigator.userAgent; var Agents = new Array("Android", "iPhone", "SymbianOS", "Windows Phone", "iPad", "iPod"); var flag = true; for (var v = 0; v < Agent

分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践 RocketMQ基础:https://github.com/apache/rocketmq/tree/rocketmq-all-4.5.1/docs/cn 分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回避不了两个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ 有哪些关键特性

转发自 https://cloud.tencent.com/developer/article/1038871 在高并发场景下,分布式储存和处理已经是常用手段.但分布式的结构势必会带来"不一致"的麻烦问题,而事务正是解决这一问题而引入的一种概念和方案.我们常把它当做并发操作的基本单位. 从MySQL事务说起(刚性事务) 提到事务,脑海里第一个反应当然是数据库里的Transaction了.紧接着就是事务的四大特性:ACID (原子性,一致性,隔离性,持久性),所以我们先从这四大特性说起.

转载:http://blog.csdn.net/ligt0610/article/details/47311771 由于目前每天需要从kafka中消费20亿条左右的消息,集群压力有点大,会导致job不同程度的异常退出.原来使用spark1.1.0版本中的createStream函数,但是在数据处理速度跟不上数据消费速度且job异常退出的情况下,可能造成大量的数据丢失.幸好,Spark后续版本对这一情况有了很大的改进,1.2版本加入WAL特性,但是性能应该会受到一些影响(本人未测试),1.3版本可

rocketmq总结(消息的顺序.重复.事务.消费模式) 参考: http://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6038543.html https://www.cnblogs.com/520playboy/p/6750023.html https://blog.csdn.net/chunlongyu/article/details/53977819 https://blog.csdn.net/zhanglianhai555/article/details/77604582?

KafkaStreaming.scala文件 import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.streaming.kafka.{KafkaManagerAdd, KafkaUtils} import org.json4s.Defau

createDirectStream方式需要自己维护offset,使程序可以实现中断后从中断处继续消费数据. KafkaManager.scala import kafka.common.TopicAndPartition import kafka.message.MessageAndMetadata import kafka.serializer.Decoder import org.apache.spark.SparkException import org.apache.spark.rdd