是一项研究消费者对卫生纸产品的购买和使用习惯的调查。通过了解消费者对卫生纸的需求、偏好和购买行为,可以帮助生产商和零售商更好地了解市场需求,优化产品设计和销售策略。
消费者卫生纸的消费情况调查可以包括以下内容:
基于以上调查结果,生产商和零售商可以根据消费者需求进行产品创新和市场定位。以下是一些腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,可以帮助企业在云计算领域进行数据分析和市场营销:
请注意,以上链接仅供参考,具体选择产品时需要根据实际需求进行评估和决策。
共享汽车评分影响因素 在共享汽车评分影响因素中,押金的退还风险成为用户关注的首要问题,由于共享汽车押金额远高于共享单车押金额,一旦出现共享汽车运营企业倒闭,那么消费者损失会更大。...图表1 不赞同押金的用户,对共享汽车的评分(43分)也最低。其次,用户考虑的是共享汽车是否易于驾驶,赞同的用户评分超过70,其中将共享汽车用作通勤使用的用户的评分最高(79分)。...在不赞同易于驾驶的用户中,除了关注押金问题,还关注共享汽车的操作说明、反馈的好坏。...图表2 可见,多数民众对共享汽车这一新生事物的涌现持观望态度,用户大多为年轻群体,其中以上班族为主,然后是学生,共享汽车为上下班通勤而不想挤地铁的用户提供了新的选择,而无需买车、价格优惠是吸引学生的核心点...对共享汽车看法的性别差异 从男女用户对共享汽车影响因素的评分来看,对于客服处理方面的因素,受访者的评分高于3.2分。
版本:kafka_2.11-1.1.0 本文提供两种方式来查看消费者组的消费情况,分别通过命令行和 java api 的方式来消费 __consumer_offsets 。...一、通过命令行来查看消费情况 查看 kafka 消费者组列表: ..../bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server :9092 --list 查看 kafka 中某一个消费者组的消费情况: ....1599833060064] [消费者组 : 消费的topic : 消费的分区] :: [offset位移], [offset提交时间], [元数据过期时间] 二、通过 java api 来查看消费情况...我们可以通过指定分区消费 __consumer_offsets ,来监控某消费者组的消费情况,避免在生产环境中消费程序假死而不自知。
近日,市场调研公司Opinium最新发布的一份调查显示,全球消费者中有84%的人员表示他们对VR/AR旅行感兴趣,此外,几乎一半(42%)的消费者认为VR/AR代表着未来的旅行方式。 ?...这是Opinium为支付服务提供商Worldpay所做的市场调研,Opinium对澳大利亚、巴西、中国、德国、日本、荷兰、美国、英国等国家的共16000名了解VR的消费者,进行了深入调查。...调查显示,在消费者制定出行计划时,他们会选择提前在VR环境中体验路线行程,以及感受酒店房间和航班服务等。...今年5月,Italy4Real公司对全球范围内1000名成年人进行了一项调查,该调查显示,有81%的消费者认为VR并不能代替实际旅行。...放眼当下VR旅行市场,想要获取大部分VR旅行体验,消费者只需配备廉价的VR眼镜盒子就能做到。这不仅为消费者获取VR体验提供了便利,同时也在一定程度上促进了VR设备及内容的普及。
优雅的退出消费者程序 package com.bonc.rdpe.kafka110.consumer; import java.util.Arrays; import java.util.Properties...多线程消费者 KafkaConsumer是非线程安全的,多线程需要处理好线程同步,多线程的实现方式有多种,这里介绍一种:每个线程各自实例化一个KakfaConsumer对象,这种方式的缺点是:当这些线程属于同一个消费组时...,线程的数量受限于分区数,当消费者线程的数量大于分区数时,就有一部分消费线程一直处于空闲状态 多线程消费者的线程实现类代码如下: package com.bonc.rdpe.kafka110.thread...独立消费者 有时候你可能只需要一个消费者从一个主题的所有分区或者某个特定的分区读取数据。这个时候就不需要消费者群组和再均衡了,只需要把主题或者分区分配给消费者,然后开始读取消息并提交偏移量。...如果是这样的话,就不需要订阅主题,取而代之的是为自己分配分区。一个消费者可以订阅主题(并加入消费者群组),或者为自己分配分区,但不能同时做这两件事情。
前不久,外媒Tech in Asia预计,未来中国或将成为全球VR普及量最大的市场。而江苏省消费者协会于7月12日发布了一份VR消费调查报告,该报告称,江苏近半数消费者对VR体验感到不满意。...据悉,为帮助VR消费者更好地做出判断,江苏省消费者协会采用了线上问卷调查、线下体验调查以及街头采访相结合的方式。在江苏南京、苏州、常州、镇江等四个地方展开调查并形成报告。 ?...报告显示,消费者对VR的了解程度普遍较高,只有3.3%的消费者完全不了解。与此同时,有76.3%的受访者表示考虑在未来购入VR设备,而有48.8%的消费者表示对现阶段的VR体验感到不满。...有49.5%的消费者认为,目前国内VR头显的技术并不够成熟,且这些硬件的配置较低。64.6%的消费者使用VR是为了体验影视和游戏,并且大多数VR线下体验店的体验内容也以游戏为主。 ?...但是对于身患高血压、心脏病的消费者而言,使用此类产品存在一定安全隐患。 ? 报告表明,此次被调查的VR设备均未在明显位置提醒消费者使用时长。
共享汽车评分影响因素在共享汽车评分影响因素中,押金的退还风险成为用户关注的首要问题,由于共享汽车押金额远高于共享单车押金额,一旦出现共享汽车运营企业倒闭,那么消费者损失会更大。...图表1不赞同押金的用户,对共享汽车的评分(43分)也最低。其次,用户考虑的是共享汽车是否易于驾驶,赞同的用户评分超过70,其中将共享汽车用作通勤使用的用户的评分最高(79分)。...在不赞同易于驾驶的用户中,除了关注押金问题,还关注共享汽车的操作说明、反馈的好坏。...男性对共享汽车在通勤上、娱乐用途的认同高于女性。----点击文末 “阅读原文”获取全文完整代码数据资料。本文选自《消费者共享汽车使用情况调查数据分析》。...采样算法自适应贝叶斯估计与可视化R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化R语言推特twitter网络转发可视化分析python主题建模可视化LDA和T-SNE交互式可视化数据可视化分析案例:探索BRFSS电话调查数据
来看个实际实例:在名为hncscwc的topic的第3个分区上,有2条消息,名为spurs的消费者组在该topic上完成消费并提交了偏移量后的情况: 首先,可以通过命令,查看该消费者的偏移量情况: sh...然而,在一些特定场景下,也会出现消费者偏移量不在生产的消息的偏移量范围之内的情况。...就可能出现实际消费的偏移量,小于已存储最小消息的偏移量的情况。...2)消费的偏移量大于实际消息的偏移量 一种可能出现该情况的场景是:生产者往topic发送消息的同时,消费者也在进行消费,并且最新消息均消费后进行了offset的提交,服务端在对消费者偏移量的记录完成刷盘动作后...消费者的处理策略 不管是上面那种情况,消费者在消费过程中,都会出现"out of range"的异常。在出现该异常后,由配置项"AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG"来决定处理策略。
分区消费对应的就是我们的DirectKafkaInputDStream 分组消费对应的就是我们的KafkaInputDStream 消费者数目跟分区数目的关系: 1),一个消费者可以消费一个到全部分区数据...2),分组消费,同一个分组内所有消费者消费一份完整的数据,此时一个分区数据只能被一个消费者消费,而一个消费者可以消费多个分区数据 3),同一个消费组内,消费者数目大于分区数目后,消费者会有空余=分区数...当有新的消费者加入或者有消费者退出,就会触发rebalance。...C),分区所属的消费者线程关系 /consumers/groupId/owners/topic/partitionid 值就是消费者线程id,也就是在A向获取的消费者后加了一个id值。...建议流量不是很大,也没过分的性能需求,选择分组消费,这样同分组多消费者的话相当于实现了同分组的消费者故障转移。
消费者组保证其订阅的topic的每个分区只能分配给该消费者组中的某一个消费者进行处理,那么这里可能就会出现两种情况: 当消费者组中的消费者个数小于订阅的topic的分区数时,那么存在一个消费者到多个分区进行消费的情况...; 而如果消费者组中的消费者个数大于订阅的topic的分区数时,那么就会有一部分消费者分配不到分区信息,出现消费者浪费的情况。...具体实现,服务端是通过在心跳中给leader对应的消费者一个错误信息,消费者在捕获该错误信息后,触发重新加入消费者组,之后复用之前的流程, 即在加入消费者组的请求响应中,告知消费者组中消费者的情况,leader...的消费者重新进行分区分配,然后通过同步组请求告知服务端新的分区分配情况。...下面为实测三个消费者组依次加入同一个消费者组,并订阅一个具有5分区的topic的情况: 更直观一点的图如下所示: RoundRobinAssignor则是将所有消费者按照消费者ID字典序进行排序
分区越多,consumer端获取数据所需的内存越多。同时consumer线程数要匹配分区数(大部分情况下是最佳的消费吞吐量配置)的话,那么这里面的线程切换的开销本身已经不容小觑了。...比起很少的分区leader选举而言,这必然要花更长的时间,并且通常不是线性累加的。如果这个broker还同时是controller情况就更糟了。...1、range分配策略针对的是主题(这里所说的分区指的某个主题的分区,消费者值的是订阅这个主题的消费者组中的消费者实例) 2、首先,将分区按数字顺序排行序,消费者按消费者名称的字典序排好序 3、然后,用分区总数除以消费者总数...使用RoundRobin分配策略时会出现两种情况: 如果同一消费组内,所有的消费者订阅的消息都是相同的,那么 RoundRobin 策略的分区分配会是均匀的。...而使用Sticky策略就可以让分配策略具备一定的“粘性”,尽可能地让前后两次分配相同,进而可以减少系统资源的损耗以及其它异常情况的发生。
,无意间启动了两个spark Application,导致了最终的结果成倍的增加,经过排查之后,确实是因为启动了两个相同的 spark application,当时感觉特别疑惑,也无从下手来解决这个问题...后来再做Flink实时计算的时候,也同样遇到了这样的问题,Flink官网中的一句话猛然点醒了我: If you have a problem with Kafka when using Flink,...是的,Flink 仅仅是封装了KafkaConsumer or KafkaProducer,底层仍然是使用了KafkaConsumer or KafkaProducer,所有当同一个消费者组不满足只有y...一个消费者的情况,我应该考虑的是kafka是不是有什么地方理解错了。...对,肯定是什么地方理解错了 我们都应该知道的是,同一个消费者组下只有一个消费者的情况,仅仅适应与subscribe(topic),这应该是一个送分的题,竟然被忽略掉了,罪过罪过。
group.id,用于指定消费者所属的消费组。...关于消费组的概念在《图解Kafka中的基本概念》中介绍过了,消费组使得消费者的消费能力可横向扩展,这次再介绍一个新的概念“再均衡”,其意思是将分区的所属权进行重新分配,发生于消费者中有新的消费者加入或者有消费者宕机的时候...消费者在每次调用poll方法时,则是根据偏移量去分区拉取相应的消息。而当一台消费者宕机时,会发生再均衡,将其负责的分区交给其他消费者处理,这时可以根据偏移量去继续从宕机前消费的位置开始。 ?...而为了应对消费者宕机情况,偏移量被设计成不存储在消费者的内存中,而是被持久化到一个Kafka的内部主题__consumer_offsets中,在Kafka中,将偏移量存储的操作称作提交。...默认情况下,消费者会定期以auto_commit_interval_ms(5秒)的频率进行一次自动提交,而提交的动作发生于poll方法里,在进行拉取操作前会先检查是否可以进行偏移量提交,如果可以,则会提交即将拉取的偏移量
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。...既然我们已经获取了消费者正在处理的最新消息的位置和topic的特定分区的最新消息记录的位置,就很容易地能计算出消费者的落后进度。
(北京市文化和旅游局) 2020中国消费者调查报告 旅游消费更重注体验 近日,麦肯锡发布了《麦肯锡中国消费者调查报告》,在此报告中,麦肯锡对中国消费者提出了五大值得关注的消费趋势:中低线城市消费新生代成为增长新引擎...;多数消费者出现消费分级,在升级的同时有的更关注品质、有的更关注性价比等;健康生活理念继续升温;旅游消费更重注体验;本土高端品牌崛起。...报告称,中国市场的消费增长趋势依然在继续。中国消费者仍然信心十足,在可预见的未来,他们仍是拉动中国经济增长的引擎。...其中,民航的旅客发送量将继续保持高增长,整体增速领先于铁路和公路,高铁动车将在铁路客运中承担更大的客流份额。从交通工具选择等方面来看,春运出行消费升级趋势明显,主要表现在选择乘飞机出行的人快速增长。...(腾讯网) 温泉民宿近两年都有两倍以上的增长 途家发布的《2019年温泉民宿文化旅游消费报告》显示,温泉民宿近两年都有两倍以上的增长。
作者:吴鹏飞 & 黄凯特 部门:资产前端 一、背景 在消费者端,为了方便各条业务线接入,我们通常以组件的方式提供功能,但是组件的发布必须依赖于页面的发布,页面发布又通常需要业务方统一操作,比较影响组件的迭代速度...异步组件方案核心功能通过消费者端组件、Node 端插件和打包服务三部分来实现: 组件 Vue-Components-Injector —— 负责h5端异步组件的注入,动态渲染和降级,提高异步组件的稳定性...,当异步组件地址获取异常、加载异常、没有命中切流或其他异常情况发生时,vue-components-injector 会立刻根据配置策略动态切换到其他版本或使用 NPM 引入的原组件,保证异步组件在极端情况下的可用性...例如 我们将 A 版本设置为当前版本的 js 地址,B版本配置为将要发布的新版本,将流量通过修改灰度比例逐步切换到B版本,如果遇到异常情况,可以通过修改组件配置立刻切回A版本。...后续我们会简化异步组件的接入流程,扩大接入范围,优化有赞消费者端用户体验。
查日志发现没有收到还原消息,但是查看发送方是可以确认消息是已经发了的,那么是什么原因导致消费者没有收到,或者收到后没有处理消息呢。...最后发现这些消息的状态都是NOT_ONLINE,原因是服务挂了,重启之后便可以重新消费了。让我们看看这个调查过程。 调查 消息丢失如何排查?...上一节我们讲到,broker会用一个map来保存每个queue的消费进度,「如果queue的offset大于被查询消息的offset则消息被消费,否则没有被消费」(NOT_CONSUME_YET)。...我们在RocketMQ-Dashboard上其实就能看到每个队列broker端的offset(代理者位点)以及消息消费的offset(消费者位点),差值就是没有被消费的消息。...这个就不得不提到RocketMQ中的一个概念,「消息消费要满足订阅关系一致性,即一个consumerGroup中的所有消费者订阅的topic和tag必须保持一致,不然就会造成消息丢失」。
在互联网时代,消费者的一举一动正被商家用互联网、手机和大数据追踪技术所锁定,企业可以通过互联网和手机捕捉消费者的行为痕迹,然后用大数据技术,分析出他们需求的点和量。...而一旦完全实现了这一点,困扰企业多年的粗放式,盲目的运营问题将被逐渐终结,企业的生产、设计、供应链还是战略都成了有源之水,而这个源头就消费者。...根据你的每一笔消费记录,会根据根据会员的消费记录来进行具体的分析和分类,对顾客的年龄,工作,薪资,消费趋向等进行分类,在根据这些进行消费者画像以及精准营销。...他们通过该顾客的浏览与消费记录来画出消费者画像,然后根据数据的分析来对顾客进行准确的产品推荐。...一句话,大数据使消费者由自然人进化到“数据人”。有一天你会发现,商家所向你推荐的产品越来越靠近你心中所需要的产品。
分区与消费者 消费者以组的名义订阅主题,主题有多个分区,消费者组中有多个消费者实例,那么消费者实例和分区之前的对应关系是怎样的呢?...同一时刻,一条消息只能被组中的一个消费者实例消费 消费者组订阅这个主题,意味着主题下的所有分区都会被组中的消费者消费到,如果按照从属关系来说的话就是,主题下的每个分区只从属于组中的一个消费者,不可能出现组中的两个消费者负责同一个分区...如果分区数大于或者等于组中的消费者实例数,那自然没有什么问题,无非一个消费者会负责多个分区,(PS:当然,最理想的情况是二者数量相等,这样就相当于一个消费者负责一个分区);但是,如果消费者实例的数量大于分区数...如果能够除尽,则皆大欢喜,平均分配;若除不尽,则位于排序前面的消费者将多负责一个分区 例如,假设有两个消费者C0和C1,两个主题t0和t1,并且每个主题有3个分区,分区的情况是这样的:t0p0,t0p1...,t0p2,t1p0,t1p1,t1p2 那么,基于以上信息,最终消费者分配分区的情况是这样的: C0: [t0p0, t0p1, t1p0, t1p1] C1: [t0p2, t1p2] 为什么是这样的结果呢
协调者选择其中的一个消费者来执行这个消费组的分区分配并将分配结果转发给消费组内所有的消费者。Kafka默认采用RangeAssignor的分配算法。...对于每一个Topic,首先对分区按照分区ID进行排序,然后订阅这个Topic的消费组的消费者再进行排序,之后尽量均衡的将分区分配给消费者。...如果消费组内,消费者订阅的Topic列表是相同的(每个消费者都订阅了相同的Topic),那么分配结果是尽量均衡的(消费者之间分配到的分区数的差值不会超过1)。...以上两个topic的情况,相比于之前RangeAssignor的分配策略,可以使分区分配的更均衡。...不过考虑这种情况,假设有三个消费者分别为C0、C1、C2,有3个Topic T0、T1、T2,分别拥有1、2、3个分区,并且C0订阅T0,C1订阅T0和T1,C2订阅T0、T1、T2,那么RoundRobinAssignor
这是最简单的功能了,实现发布消息和单个消费者消费的功能,代码如下,有几处要注意的地方稍后提到: package com.bolingcavalry.service.impl; import com.bolingcavalry.service..., // 这样每次处理事件时,都会将已经处理事件的总数打印出来 Consumer<?...sequenceBarrier, new StringEventHandler(eventCountPrinter)); // 将消费者的...() { return eventCount.get(); } } 上述代码有以下几处需要注意: 自己创建环形队列RingBuffer实例 自己准备线程池,里面的线程用来获取和消费消息...传给ringBuffer,确保ringBuffer的生产和消费不会出现混乱 启动线程池,意味着BatchEventProcessor实例在一个独立线程中不断的从ringBuffer中获取事件并消费;
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云