前言 之前看到一篇推荐Magi这个搜索引擎的新闻,对于这个搜索引擎是否好用咱们不予置评,但是我在这个搜索引擎上面发现了一个好玩的前端功能. 如上图,将鼠标浮动到学习来源上时,会展示一堆指引线. 本博客的右侧文章目录也集成了这个功能,诸位可以玩一玩. 当时觉得这个功能很好玩,而且前端领域其实这种指引线还是有很多用处的,比如新手指引,功能指引,脑图之类的功能. 鉴于以后很可能需要用到,当时就调试了一下这个网站,发现使用了leader-line这个库. 然后百度了一下,发现网上也没什么人介绍这个库,所

关于这个问题,制作数据地图的方法已不新奇,总体来说有这么几类方案: 一类方案:直接在excel里制作 优势:个人小数据量应用较为方便简单 缺点:需要熟悉VBA,且更强大的功能对VBA水平要求较高 1.绘制地图图形 + VBA宏语言 思路:用插入图形"任意多边形"绘制地图:每一个"任意多边形"赋予正确名称:对"任意多边形"赋值:利用VBA对"任意多边形"的值进行操作, 例如上色. 先准备一张所需要的地图图片,网上都有,可以下载

在数据分析过程中,图表是一个十分重要的部分,通过图表可以清晰明了的说明一些数字特征.在众多数据分析图表中,数据地图是常用的一中分析图.在一般的数据分析中,excel已经可以满足绝大部分功能.在本文中,将详细介绍如何利用excel生成数据地图. 工具:office 2016 excel 数据:2014年中国31生GDP 图表生成步骤: 1.首先打开‘2014年中国31生GDP.xlsx’文件,选中数据,如图所示 2.选择“插入”-“三维地图”-“打开地图”,然后再选择将选定数据添加到三维地图 3.

Kafka的复制机制既不是完全的同步复制,也不是单纯的异步复制.完全同步复制要求All Alive Follower都复制完,这条消息才会被认为commit,这种复制方式极大的影响了吞吐率.而异步复制方式下,Follower异步的从Leader复制数据,数据只要被Leader写入log就被认为已经commit,这种情况下,如果leader挂掉,会丢失数据,kafka使用ISR的方式很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率.Follower可以批量的从Leader复制数据,而且Leader充分利用磁盘

系列链接: Java web与web gis学习笔记(一)--Tomcat环境搭建 Java web与web gis学习笔记(二)--百度地图API调用 JavaWeb和WebGIS学习笔记(三)--GeoServer 发布shp数据地图 前言:GeoServer 是 OpenGIS Web 服务器规范的 J2EE 实现,利用 GeoServer 可以方便的发布地图数据,允许用户对特征数据进行更新.删除.插入操作,通过 GeoServer 可以比较容易的在用户之间迅速共享空间地理信息.因此运行G

原创不易,求分享.求一键三连 假设我长得很漂亮,拥有众多追求者,但是初出闺房的我对这世界上的男人毫无认知,那么该如何选择呢?这真是一个问题! 妈妈说,愿意为我花钱的男人未必爱我,但不愿意为我花钱的男人必定不爱我,而后传授了一套RFM模型,让我去规避渣男.拥抱幸福,听下来好像有点道理,在这里分享给各位美女帅哥. 什么是RFM模型 RFM对应三个单词: Recency,最近一次消费,R的值越小,用户价值越高: Frequency,消费频率,F的值越大,用户价值越高: Monetary,消费金额,M的

根据二)中的分析,如果一台zookeeper服务器成为集群中的leader,那么一定是当前所有服务器中保存数据最多的服务器,所以在这台服务器成为leader之后,首先要做的事情就是与集群中的其它服务器(现在是follower)同步数据,保证大家的数据一致,这个过程完毕了才开始正式处理来自客户端的连接请求. 首先来看Leader做的工作:二)中提到的同步数据时使用的逻辑时钟,它的初始值是0,每次选举过程都会递增的,在leader正式上任之后做的第一件事情,就是根据当前保存的数据id值,设置最新的逻

流行病学的数据讲究“三间分布”,即人群分布.时间分布和空间分布.其中的“空间分布”最好是在地图上展示,才比较清楚.R软件集统计分析与高级绘图于大成,是最适合做这项工作了.关于地图的绘制过程,谢益辉.邱怡轩和陈丽云等人都早有文章讲述,开R地图中文教程之先河.由于目前指导毕业论文用到,因此研究了一下.本来因为网上教程很多,曾打消了写些文字的计划,但怡轩版主鼓励说“教程者众,整合者鲜”,所以才战胜拖延症,提起拙笔综述整合一下,并对DIY统计GIS地图提出了一点自己的想法. 1 地图GIS数据的来源与R

echarts和php结合 根据php后台数据,映射到地图上所有的省份,地图市下钻的形式,每次下钻到新地图不合并(合并缩放的话会导致下钻地图位置找不到了),添加了自定义工具栏里面的返回到顶级下钻地图 页面部分 <!-- widget grid --> <section id="widget-grid" class=""> <div class="row"> <article class="col

一.前言 前面分析了Zookeeper对请求的处理,本篇博文接着分析Zookeeper中如何对底层数据进行存储,数据存储被分为内存数据存储于磁盘数据存储. 二.数据与存储 2.1 内存数据 Zookeeper的数据模型是树结构,在内存数据库中,存储了整棵树的内容,包括所有的节点路径.节点数据.ACL信息,Zookeeper会定时将这个数据存储到磁盘上. 1. DataTree DataTree是内存数据存储的核心,是一个树结构,代表了内存中一份完整的数据.DataTree不包含任何与网络.客户端

~~~这是一篇有点长的文章,希望不会令你昏昏欲睡~~~ 本文主要讨论0.11版本之前Kafka的副本备份机制的设计问题以及0.11是如何解决的.简单来说,0.11之前副本备份机制主要依赖水位(或水印)的概念,而0.11采用了leader epoch来标识备份进度.后面我们会详细讨论两种机制的差异.不过首先先做一些基本的名词含义解析. 水位或水印(watermark)一词,也可称为高水位(high watermark),通常被用在流式处理领域(比如Apache Flink.Apache Spark

接着上一篇的内容,我们继续来梳理分布式系统之中的副本机制与副本一致.上文我们聊到了在可用性与一致性之间的一个折中的一致性等级:最终一致性.我们顺着上篇的内容,由用户来分析一致性等级. 1. 客户端的困扰 上篇文章我们提到了数据系统常用的模型,当提交新数据时,必须将它发送给Leader节点,但是当用户查询数据时,可以从一个Follower节点读取该数据. 这样的模型使十分适合Web应用的读多写少的特点. 读写一致性 但是倘若Leader与Follower之间以异步的方式复制的话,会存在一些问题.如

前言 openlayers4 官网的 api 文档介绍地址 openlayers4 api,里面详细的介绍 openlayers4 各个类的介绍,还有就是在线例子:openlayers4 官网在线例子,这个也是学习 openlayers4 的好素材. openlayers4 入门开发系列的地图服务基于 Geoserver 发布的,关于 Geoserver 方面操作的博客,可以参考以下几篇文章: geoserver 安装部署步骤 geoserver 发布地图服务 WMS geoserver 发布地

说说你对ZooKeeper集群与Leader选举的理解?   ZooKeeper是一个开源分布式协调服务.分布式数据一致性解决方案.可基于ZooKeeper实现命名服务.集群管理.Master选举.分布式锁等功能.   高可用   为了保证ZooKeeper的可用性,在生产环境中我们使用ZooKeeper集群模式对外提供服务,并且集群规模至少由3个ZooKeeper节点组成. 集群至少由3个节点组成 ZooKeeper其实2个节点也可以组成集群并对外提供服务,但我们使用集群主要目的是为了高可用.

2019年1月18日,由阿里巴巴 MaxCompute开发者社区和阿里云栖社区联合主办的“阿里云栖开发者沙龙大数据技术专场”走近北京联合大学,本次技术沙龙上,高德数据技术专家苗翌辰为大家分享了高德如何应用MaxCompute来管理数据架构,开发易用.高效以及弹性的高德应用,为用户提供更优质的出行服务. 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成 一.高德的业务和数据 地图描绘需要很多支撑数据,包括现实中的道路信息.路形以及路况等.下面的轨迹热力图展示了高德地图显示的北京联合大学的周边路况,描绘了点.

kafka2.0 http://kafka.apache.org 一 简介 Kafka® is used for building real-time data pipelines and streaming apps. It is horizontally scalable, fault-tolerant, wicked fast, and runs in production in thousands of companies. Kafka常用来构建实时数据管道或者流式应用.它支持水平扩展,

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce,hadoop2.0还包括YARN. Hadoop1.x的生态系统: Hadoop2.x引入YARN: HDFS(Hadoop分布式文件系统)源自于Google的GFS论文,发表于2003年10月,HDFS是GFS克隆版. 是Hadoop体系中数据存储管理的基础.它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行.HDFS简化了文件的一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序

上篇文章<paxos与一致性>说到zab是在paxos的基础上做了重要的改造,解决了一系列的问题,这一篇我们就来说下这个zab. zab协议的全称是ZooKeeper Atomic Broadcast即zookeeper"原子""广播"协议.它规定了两种模式:崩溃恢复和消息广播 恢复模式 什么时候进入? 当整个服务框架在启动过程中 当Leader服务器出现网络中断崩溃退出与重启等异常情况 当有新的服务器加入到集群中且集群处于正常状态(广播模式),新服会与

“严格的顺序消费”有多么困难 下面就从3个方面来分析一下,对于一个消息中间件来说,”严格的顺序消费”有多么困难,或者说不可能. 发送端 发送端不能异步发送,异步发送在发送失败的情况下,就没办法保证消息顺序. 比如你连续发了1,2,3. 过了一会,返回结果1失败,2, 3成功.你把1再重新发送1遍,这个时候顺序就乱掉了. 存储端 对于存储端,要保证消息顺序,会有以下几个问题: (1)消息不能分区.也就是1个topic,只能有1个队列.在Kafka中,它叫做partition:在RocketMQ中,

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 在本文中,作者引出了"外部数据"这一概念,并实例分析,如何从海量的外部数据中获取可以对自身业务起到指导作用和借鉴意义的insight,并借助外部环境数据来优化自己. 现在互联网上关于"增长黑客"的概念很火,它那"四两拨千斤"."小投入大收益"的神奇法力令无数互联网从业者为之着迷.一般来说

转载自 huxihx,原文链接 Kafka水位(high watermark)与leader epoch的讨论 本文主要讨论0.11版本之前Kafka的副本备份机制的设计问题以及0.11是如何解决的.简单来说,0.11之前副本备份机制主要依赖水位(或水印)的概念,而0.11采用了leader epoch来标识备份进度.后面我们会详细讨论两种机制的差异.不过首先先做一些基本的名词含义解析. 水位或水印(watermark)一词,也可称为高水位(high watermark),通常被用在流式处理领域