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kafka增加topic备份数量

一、困难点 建立topic时候,可以通过指定参数 --replication-factor 设置备份数量。...本文将介绍如何利用 kafka-reassign-partitions.sh 命令增加topic备份数量。...2.2、创建增加replica备份数量配置文件 (注意:尽量保持topic原有每个分区主备份不变化。因此,配置文件每个分区第一个broker保持不变。)...三、进一步思考 利用上述介绍办法,除了可以用来增加topic备份数量之外,还能够处理以下几个场景: 1、对topic所有分区数据进行整体迁移。...导致某些topic某些分区replica数量减少,可以利用kafka-reassign-partitions.sh增加replica; 3、kafka 某些broker磁盘占用很满,某些磁盘占用又很少

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实现购物车商品数量+1、-1按钮效果

需求:楼主最近在做一个商城类APP,购物页面和购物车中都要实现一个+1、-1按钮功能,用于动态来指定商品数量 废话不多说,开始撸码: 1.自定义一个AddSubView继承于线性布局,因为布局文件中要使用就实现两个参数构造方法...android.widget.TextView; /** * Created by xpf on 2016/11/22 :) * Wechat:18091383534 * Function:自定义购物车增加删除按钮...addNumber(); break; } // Toast.makeText(mContext, "当前值为...主要实现就是上面的代码,布局很简单我就不贴了,最后附上demo下载地址:下载demo 需要去下载。...由于本人水平有限,难免会出现一些问题,如果有任何问题或者更好想法都可以一起分享学习,欢迎打扰!

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    C++增加GDAL CreateCopy函数得到栅格波段数量

    其中,CreateCopy()函数需要基于一个已有的栅格图像文件作为模板,将模板文件各项属性信息(例如空间参考信息、像元个数、像元大小、波段数量等),自动作为新创建栅格图像文件属性信息;而Create...,其就不支持利用AddBand()函数增添自身波段数量。...vrt格式文件是GDAL库中提供一种虚拟数据格式,这一数据格式详细介绍大家可以参考GDAL库帮助文档,这里我们就不再详细说明了;目前只需要知道,.vrt格式文件是支持利用AddBand()函数增添自身波段数量...tif格式栅格图像文件,并对新图像文件3个波段依次赋值全部过程。   ...通过上述方式,我们就实现了CreateCopy()函数创建新栅格图像且为新栅格图像增添波段数量需求。

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    如何确定多少个簇?聚类算法中选择正确簇数量三种方法

    对于一些聚类算法,例如 K-means,需要事先知道有多少个聚类。如果错误地指定了簇数量,则结果效果就会变得很差(参见图 1)。 这种情况下,s 变为负数,接近 -1。...在许多情况下,不知道数据中有多少个簇。但是弄清楚有多少簇可能是我们首先要执行聚类操作原因。如果有数据集相关领域内知识可能有助于确定簇数量。...但是这假设需要知道目标类(或至少有多少类),而在无监督学习中无法确认,所以我们需要一种方法,它可以在不依赖目标变量情况下告诉我们簇数量。 确定正确数量一种可能解决方案是暴力测试方法。...肘部法用例可以在自然语言问题中看到,以使用 KNIME 分析平台确定社交网络中最佳主题数量。...尽管缺乏基本组织,但随着 k 增加,簇随机数据会产生稳步下降惯性(惯性复数)。这是因为聚类中心越多,数据点到聚类中心距离越小就会产生惯性衰减。

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    求煤球数量

    第一层放1个,第二层放3个(排列成三角形),第三层放6个(排列成三角形),第四层放10个(排列成三角形),如果放100层,需要多少个煤球。...2 算法描述 计算100层煤球个数,因为每一层都是在该层基础上多加上该层数对应个数,这种重复工作,我们直接采用循环进行100次,即可获得100层需要煤球个数 3实验结果与讨论 通过写出过程程序...,得到结果 sum=0 c=0 for i in range(0,100): i+=1 sum+=i c+=sum print(c) 4 结语 这道题目的主要思路就是找到其中规律,...我们直接定义两个空值来进行数叠加,依次在前一个数基础上加上这个数对应层数数字,循环100次,即可得到结果为171700。

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    在一定数量epoch之后,验证集中val_loss增加,而val_accuray却停滞不前

    过拟合基本表现 训练集loss不断降低,但是测试集val_loss开始不断增加。...如上图,在第7个epoch之前,训练集上loss不断降低,验证集上val_loss也在不断减小,说明模型在不断拟合数据。...但是在第7个epoch之后,训练集上loss仍然在不断降低,验证集上val_loss却开始不断增加,符合过拟合基本表现。...问题 接下来在验证集中,val-loss在7个epoch之后不断增加,但是val-accuray却停滞不前,是什么原因呢?...可以通过在val_loss开始增加时停止训练或在训练数据中加入脏数据来解决此问题,防止长时间训练时模型过度拟合。 ---- 版权属于:。。。

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    hiveSQL-占据多少个好友封面

    朋友关系表包含两个字段,用户id,用户好友id;用户步数表包含两个字段,用户id,用户步数 查询: 占据多少个好友封面(在好友列表中排行第一,且必须超过好友步数) user_friend 数据...所以查出user_id步数,然后按照friend_id分组,得出好友朋友步数列表。...2.取排名第一数据,然后就知道在好友好友列表中排名第一的人了; 3.将结果关联出好友步数; 4.然后把第一数据和朋友步数进行比较得出是否是否占据了朋友封面; 5.需要计算所有用户,使用步数表拿到全量用户进行关联计算...,即好友好友步数 2.好友好友步数排名,并取出排名第一的人、步数 --好友好友步数排名 select user_id, friend_id, user_steps from( select t1....t_steps.steps as friend_steps from t_no1 join user_steps t_steps on t_no1.friend_id = t_steps.user_id 查询结果如下 4.增加判断条件

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    增加并行测试好处

    作为响应,公司不断向消费者提供新产品和更新,而对缓慢而复杂测试过程依赖限制了他们交付高质量代码和功能速度。快速变化步伐直接影响功能测试空间。如何在保持最高体验标准同时快速交付产品?...ROI是即时,可以很容易地量化,因为并发执行次数和运行测试套件所花费时间之间存在直接关联。例如,假设一个团队有100个自动化测试套件,每个测试平均要花一分钟时间来执行。...说到… 大幅增加测试覆盖率 因为并行测试更快-并且可以访问SmartBear公共云中成千上万设备和浏览器组合-您团队可以确保测试工作范围更加广泛。...如果您客户是跨越各种移动设备多样化群体,并且拥有自己首选操作系统和浏览器,则您需要确保所推送代码涵盖所有这些基础。使用边缘保护套设备或浏览器类型不满用户可能足以损害您企业声誉。...您可以采取一些简单步骤,先增加到两个并行测试,然后在此处进行一些自动测试,然后再继续进行扩展。SmartBear在这里可以帮助您探索并行测试许多好处。

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    100 阶乘末尾有多少个0?

    本篇文章是在osChina代码分享里下载下来,这里把它整理一下。 前一段时间看到一个往年程序竞赛题解, 有一个题目说是求 100 阶乘末尾有多少个 0....题解中给出讲解提到, 一个数 n 阶乘末尾有多少个 0 取决于从 1 到 n 各个数因子中 2 和 5 个数, 而 2 个数是远远多余 5 个数, 因此求出 5 个数即可....题解中给出求解因子 5 个数方法是用 n 不断除以 5, 直到结果为 0, 然后把中间得到结果累加....例如, 100/5 = 20, 20/5 = 4, 4/5 = 0, 则 1 到 100 中因子 5 个数为 (20 + 4 + 0) = 24 个, 即 100 阶乘末尾有 24 个 0....直到结果为 0, 表示没有能继续被 5 整除数了.

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    线程池合适线程数量

    线程池合适线程数量 密集型任务 第一种是 CPU 密集型任务,比如加密、解密、压缩、计算等一系列需要大量耗费 CPU 资源任务。...最佳线程数 = CPU 核心数 1~2 倍 如果设置过多线程,实际上并不会起到很好效果。...此时假设我们设置线程数是 CPU 核心数 2 倍以上,因为计算机任务很重,会占用大量 CPU 资源,所以这是 CPU 每个核心都是满负荷工作,而设置过多线程数,每个线程都去抢占 CPU 资源,...而如果我们设置更多线程数,那么当一部分线程正在等待 IO 时候,它们此时并不需要 CPU 来计算,那么另外线程便可以利用 CPU 去执行其他任务,互不影响,这样的话在任务队列中等待任务就会减少...通用型公式 线程数 = CPU 核心数 * (1+ IO 耗时/CPU 耗时) 通过这个公式,我们可以计算出一个合理线程数量,如果任务 IO 耗时时间长,线程数就随之增加,而如果CPU 耗时长,也就是对于我们上面的

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    简单量化短期商品情绪

    有时候,市场情绪会演绎到比较夸张位置,其实很简单指标就可以量化,比如过去20个交易日累计涨跌幅,同时计算过去滚动涨跌幅分位数就大致可以判断市场情绪。...as plt %matplotlib inline # 启动Wind开放接口 w.start() def s_plot(code, start_date): # 获取沪深300指数上市以来行情数据...2015-01-01' for code in base_code: s_plot('%sFI.WI'% code, start_date) 例如下面的黄金为例,在4月中旬,由于市场对联储加息预期几乎就一致认为...5月是最后一次加息,随后就会开始降息;同时美国银行风险事件也让市场买入黄金进行避险。...我们可以看到,黄金近20个交易日涨幅来到了0.95以上分位数,很显然,这个时候如果追高就要考虑是不是短期会有回调压力 了。

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