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RocketMQ（05）——消息的群集消费和广播消费

消息的群集消费和广播消费 RocketMQ的消费者进行消息消费时有两种消费方式，群集消费和广播消费。默认是群集消费。群集消费 Consumer都有一个Group，当两个Consumer实例属于同一个Group时，它们会共享消息队列中的消息消费位移，即同一条消息只会由一个消费者实例消费。实际上一个队列只会分配给一个消费者实例，那么属于该队列中的消息就只能被一个消费者实例消费了。当一个消费者 ...

RocketMQ 消息消费集群 Clustering

234390216 评论(0) 有2252人浏览 2020-02-02 00:28

1. Definition: Given an undirected graph G with positive edge weights (connected). A spanning tree of G is a subgraph T that is connected and acyclic. A minimum spanning tree is a min weight spannin ...

MST Prim's Kruskal Greedy Algorithm clustering

leonzhx 评论(0) 有1297人浏览 2014-01-07 19:11

MST application to Clustering

1. Problem Definition of Clustering: Informal goal: Given n "points" [Web pages, images, genome fragments, etc.] classify into "coherent groups" -- cluster Assumptions ...

MST Clustering Spacing K means k-clusterings

leonzhx 评论(0) 有996人浏览 2013-10-04 12:08

Jvm级别的集群（转）

Java的垃圾回收机制（转）一。谁在做Garbage Collection？一种流行的说法：在C++里，是系统在做垃圾回收；而在Java里，是java自身在做。 ...

terracotta jvm 集群 clustering tomcat

longgangbai 评论(0) 有2330人浏览 2013-07-22 20:14

Clustering: K-Means

K-Means 算法步骤 a. 设置聚类的个数K b. 从样本集中任意选K个样本作为初始簇的中心 c. 计算每个样本与簇中心的距离，划分到最近的簇中 d. 重新计算每个簇的中心, 簇内所有点的平均值 e. 重复c和d，直到簇中心点不再变化，或者自定义的终止条件，例如迭代的最大次数等。

clustering k-means

zhou85xin 评论(0) 有1146人浏览 2012-05-09 09:02

Clustering: Canopy

Canopy 本文介绍聚类算法：canopy 该算法的主要特点：无需设置集群个数算法的步骤 1. 设置参数T1和T2, 其中T1>T2, 参数敏感 2. 在样本集和钟任务一个样本P, 计算P与所有Canopy之间的距离，初始的时候Canopy为空，直接把P 当成一个Canopy. 如果P与某个Canopy距离在T1以内，则将P认为是一个Canopy。如果在T ...

Clustering Canopy 聚类

zhou85xin 评论(0) 有1743人浏览 2012-05-08 15:12

mahout in action 中文翻译第1章初识mahout

该博文已迁往： http://www.mannyisbusy.com/mahout-in-action-01/

mahout data mining clustering classification recommendation

binma85 评论(4) 有5512人浏览 2012-03-09 12:16

最最最简单的URL聚类

我们要发现一个富文本中的http链接，发现一些群体行为，获取URL 第一步：提取http链接使用 Jsoup 来做 Document doc = Jsoup.parse(stream.getText()) Elements links = doc.select("a[href]") for (Element eleme ...

clustering mahout hadoop url http

beneo 评论(0) 有2575人浏览 2011-09-23 22:57

一个基于Mahout与hadoop的聚类搭建

mahout是基于hadoop的数据挖掘工具，因为有了hadoop，所以进行海量数据的挖掘工作显得更为简单。但是因为算法需要支持M/R，所以不是所有常用的数据挖掘算法都会支持。这篇文章会告诉你，如何使用hadoop + mahout搭出一个简易的聚类工具。第一步：搭建hadoop平台。我使用的是ubuntu 11.04，如果没有ubuntu的开发环境，就参考我的帖子《Ubun ...

hadoop mahout clustering 聚类

beneo 评论(2) 有8828人浏览 2011-09-23 22:37

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