作者/朱季谦故事得从这一张图开始说起——可怜的打工人准备下班时，突然收到领导发来的一份电商消费者样本数据，数据内容是这样的——消费者姓名｜年龄｜性别｜薪资｜消费偏好｜消费领域｜常用购物平台｜常用支付方式...接下来，就是基于这些数据和分析目标，开始基于Spark实现电商用户画像案例讲解。...本次代码案例里，暂时不需要涉及那么复杂的存储，只需了解真实生产线上数据是放HDFS、HBase等仓库存储即可。...二、画像数据分析的实现2.1、商品类别偏好画像根据用户对汽车配件、珠宝首饰、图书音像等不同商品类别的选择，可以推测用户的兴趣爱好和消费倾向。...针对这类情况，可以做进一步分析，进而调整营销策略。
有人卖就有人买，显然是亘古不变的真理，前两篇讲解了SpringBoot+Dubbo的提供者的几种暴露方式，这篇跟大家分享一下消费者如何去订阅属于自己的服务。...相信，下图大家一定不陌生吧：注册中心，消费者，容器(提供者)，监控中心。线框图也是画的如此清晰，这里就不跟大家详细的概述了。 ?...-- 消费者 应用信息 --> <!...SpringApplication.run(Application.class, args); logger.info("项目启动 "); } } 首先运行提供方项目，然后执行消费者启动类
在日常工作当中，经常遇到基于Spark去读取存储在HDFS中的批量文件数据进行统计分析的案例，这些文件一般以csv或者txt文件格式存在。...基于这份消费者行为数据，往往会有以下一些分析目标： 用户统计学分析：针对性别、年龄等属性进行统计分析，了解消费者群体的组成和特征。...消费偏好和消费领域的分析：查看不同消费者的消费偏好（例如性价比、功能性、时尚潮流等）和消费领域（例如家居用品、汽车配件、美妆护肤等），以了解他们的兴趣和偏好。...购物平台和支付方式的分析：研究购物平台（例如天猫、淘宝、拼多多等）和支付方式（例如微信支付、支付宝等）的选择情况，了解消费者在电商平台上的偏好。...gender").agg(count("consumerName").alias("Count")).sort(desc("Count")) sexResult.show() 打印结果： 除了以上的统计分析案例之外
method stub return this.name; } } 3.容器类（仓库）： import java.util.ArrayList; /* * 存放生产者和消费者的产品队列...(arrList.size()- 1); arrList.remove(arrList.size()- 1); return lastOne; } } 4.休息一会，生产者和消费者都要休息...haveASleep() throws InterruptedException { Thread.sleep((long)(Math.random()* 3000)); } } /* * 消费者线程
报错的具体位置，在方法 org.apache.dubbo.config.context.ConfigManager#getApplicationOrElseThrow中，通过断点分析 org.apache.dubbo.config.context.ConfigManager...分析 configsCache什么时候会被删除呢，通过代码可发现，在 org.apache.dubbo.config.context.ConfigManager#clear方法中会删除： public...总结 虽然这个错误不会导致程序的结果，但是报错的确让人很疑惑，如果不深入分析很难找到问题所在。
ThreadLocal的应用案例 2.1 解决并发问题 2.1.1 java.lang.ThreadLocalRandom 2.1.2 HDFS中的Statistics...ThreadLocal简介 这篇博客主要对ThreadLocal类的基础知识和实践应用进行分析。文章的重点在于应用案例的探究，同时也会对理论基础作简单的介绍。...下面从init-service-destroy三个阶段分析下其生命周期: Init 第一次调用get方法的时候完成了初始化过程。...经过上面的各种案例分析，这个问题就灰常容 易解决了，只需要将Bean的生命周期与Thread同步就行。ThreadLocal正合适。...总结 上面小节中分别分析了ThreadLocal的两个主要的应用领域： 1.解决并发问题。 2.解决数据存储问题。
综合案例: toDoList案例分析 1.1 案例：案例介绍 1. 文本框里面输入内容，按下回车，就可以生成待办事项。 2. 点击待办事项复选框，就可以把当前数据添加到已完成事项里面。 3....1.2 案例：toDoList 分析 1. 刷新页面不会丢失数据，因此需要用到本地存储 localStorage 2....1.3 案例：toDoList 按下回车把新数据添加到本地存储里面 1.切记： 页面中的数据，都要从本地存储里面获取，这样刷新页面不会丢失数据，所以先要把数据保存到本地存储里面。...6.最后把数组存储给本地存储 (声明函数 savaDate()) 1.4 案例：toDoList 本地存储数据渲染加载到页面 1.因为后面也会经常渲染加载操作，所以声明一个函数 load，方便后面调用...1.5 案例：toDoList 删除操作 1.点击里面的a链接，不是删除的li，而是删除本地存储对应的数据。
因为消费者需要对消息记录进行处理，所以消费速度大多很慢。而本文的目标就是要找到消费者获取消息记录的速度到底落后了生产者多少。...可以通过计算消费者最后获取的和生产者最新生成的消息记录的进度的差值来找到消费者具体落后了多少。 首先，让我们创建一个Kafka消费者并设置其部分属性。...我的原型系统刚刚使用上面提到的属性创建了消费者。 现在让我们为消费者订阅某个topic的消息。...消费者通过维护一个消费进度的变量来记录下一个需要访问的消息记录。 现在，让我们看看如何找到消费者的消费进度。...val consumerLag = endOffsets.get(topicPartition.head) - lastReadOffset 最后，在我们此次的案例研究中，通过类ConsumerRecords
本次分享的一个死锁案例是 涉及通过辅助索引的更新以及通过主键删除导致的死锁。希望能够对想了解死锁的朋友有所帮助。...二 案例分析2.1 业务逻辑select for update 表记录并加上 x 锁，查询数据，做业务逻辑处理，然后删除该记录。还有其他业务逻辑要更新记录，导致死锁。...no 8 PHYSICAL RECORD: n_fields 2; compact format; info bits 0*** WE ROLL BACK TRANSACTION (2)2.5 死锁分析...大家在分析死锁的时候能基于该原则去分析理清业务的sql 逻辑，基本上都能解决大部分的问题场景。...另外文章的最后我们再次复习一下 MySQL 的加几个基本原则，方便大家后面遇到死锁案例进行分析:原则 1：加锁的基本单位是 next-key lock。原则 2：查找过程中访问到的对象才会加锁。
本次分享的死锁案例是 更新不存在的记录加上 X GAP lock 和 insert 的意向锁冲突。希望能够对想了解死锁的朋友有所帮助。...二 案例分析2.1 业务逻辑业务逻辑: 业务需要并发不同数据(insert+update)，首先是更新记录，如果发现更新的 affect rows 为0，然后就执行插入，如果插入失败，再执行更新。...no 4 PHYSICAL RECORD: n_fields 2; compact format; info bits 0*** WE ROLL BACK TRANSACTION (2)2.5 死锁分析...大家在分析死锁的时候能基于该原则去分析理清业务的sql 逻辑和执行顺序，基本上都能解决大部分的问题场景。...另外文章的最后我们再次复习一下 MySQL 的加几个基本原则，方便大家后面遇到死锁案例进行分析:原则 1：加锁的基本单位是 next-key lock。原则 2：查找过程中访问到的对象才会加锁。
通过这些数据，可以了解消费者对产品的看法，以及他们对产品各方面的满意度，其中最重要的是，如何对他们的反馈做出回应。情绪分析可以让我们进一步了解这些方面，它是分析消费者情绪和意见的实用工具。...而所有这些措施又能帮助企业根据消费者需求调整相应的产品。 情绪分析的类型 情绪分析模型旨在确定消费者的情绪极性、情绪类型、意向表达（感兴趣还是不感兴趣、愿意购买还是不愿意购买）和迫切程度。...方面级情感分析 品牌商在分析一段文字背后的情绪时，想要知道消费者以积极、消极或中性的情绪讨论其产品的哪些特性和方面。...品牌看管 通过分析博客、论坛、新闻报道和其他信息来源中的情绪，有助于了解消费者对您品牌的看法和感受。...在消费者服务方面，您可以使用消费者情绪分析，根据消费者的迫切程度和事务主题来安排消费者询单的处理次序，并将其引导到相应的部门。
由于没有办法能够直接拿到用户的内存dump文件，如果错误发生在线上的版本，分析起来就会更加困难。本文从一个具体的案例切入，介绍OOM分析的思路及相关工具的使用。...案例背景 在美团App 7.4~7.7版本期间，美食业务的OOM数量居高不下，远高于历史水平，主要都是DECODE本地的资源出错。 ?...dump和分析内存都很耗时，效率难以接受。 OOM时内存已经几乎耗尽，再加载内存dump文件并分析会导致二次OOM，得不偿失。...总结 对于线上出现的OOM，如何分析和解决可以大致分为三个步骤： 充分挖掘特征。...获取可分析的数据（内存dump文件）。利用MAT分析dump文件，MAT可以方便的按照大小排序实例，可以查看某些实例到GC ROOT的路径。
本文针对上一篇《MySQL优化案例分享》文章中提到的线上业务产生的一个死锁问题进行展开讨论，主要针对两个update操作导致的死锁的场景，借此机会正好总结下MySQL锁及分析下产生死锁的原因和解决方案；...案例分析 MySQL版本：MySQL 5.7 隔离级别：RC Session1 Session2 T1 begin;select * from locktest where name=’test’ lock...那么我们通过对上述操作，结合死锁日志进行分析： Session1的lock in share mode获取到S锁（lock mode S locks rec but not gap），Session1的
案例一 docker启动故障 症状 在执行如下启动命令后docker restart mysql 出现了一下异常报错 docker start mysql Error response from daemon
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等待链 A被C堵塞，C被B堵塞，B被A堵塞 等待链分析： A执行到语句3了，说明主键为orderno_a的order数据行锁和ch1的channel数据行锁已经获取到了，而其余的B和C只能等待该ch1...死锁分析 要分析这个死锁就要明白等待事件enq: TX - allocate ITL entry所代表的资源itl事务槽的含义。itl事务槽是数据块头中用来标记事务的记录。在这里有个重点是 数据块 。...完成了锁的闭环 到此死锁分析完毕。...将会发生行迁移 update t_order set mesg=(select rpad('b',3000,'b') from dual) where mesg like 'b%'; --可以使用以下语句分析行迁移的表
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，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。...在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。...精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋...本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。...在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。
这一讲，我们接着介绍下sarama kafka client的消费者的实现，先从例子开始： package main import ( "fmt" "log" "sync"..."github.com/Shopify/sarama" ) // 消费者练习 func main() { // 生成消费者 实例 consumer, err := sarama.NewConsumer...} var wg sync.WaitGroup wg.Add(1) // 遍历所有分区 for partition := range partitionList { //消费者...signal.Notify(signals, os.Interrupt) select { case <-signals: } } 我们从NewConsumerGroup作为入口开始源码分析...bc.subscriptions)) child.feeder <- response bc.acks.Wait() bc.handleResponses() 每次收到消费者变换的消息后
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