数据抓取对象需要是高消费目标人群 我抓取的数据只是我喜欢喝的产品类别 元气森林 我的数据分析就是小店的品种很多 当我的抓取的数据对象改为店里边足够多的购买者 且这波人都爱喝饮料 消耗量非常高，消费频次非常高 他们的反馈就是完全不一样 店里边的品种很少 因为他们喝的
我们都知道，消息从生产端到消费端消费要经过3个步骤： 生产端发送消息到RabbitMQ； RabbitMQ发送消息到消费端； 消费端消费这条消息； 这3个步骤中的每一步都有可能导致消息丢失，消息丢失不可怕，可怕的是丢失了我们还不知道，所以要有一些措施来保证系统的可靠性。 这里的可靠并
摘要:近年来,众多异军突起的新锐品牌和积极转型走进Z世代的经典成熟品牌,纷纷得到了“网红”的标签。但在变化多端的市场和用户面前,长期保有竞争力成为品牌们更迫切的追求和更坚定的目标,而如何让长期化的品牌效应根深蒂固成为当下的关键。新消费正面对着流量增长枯竭，爆款打法
（图片来源于网络，侵删） 文 | 易不二 来源 | 螳螂观察 “宝洁系”进攻，能催生一个食品消费界的“宝洁”？ 被称为中国互联网行业的第五大人才“票仓”的宝洁，为食品新消费品牌的崛起，贡献了不少“人才”力量。拉面说、WonderLab、简爱酸奶、COOOOK轻烹烹等品牌背后，都活跃着“宝洁系”人
死信队列和重试队列 由于某些原因消息无法被正确地投递，为了确保消息不会被无故地丢弃，一般将其置于一个特殊角色的队列，这个队列一般称为死信队列。后续分析程序可以通过消费这个死信队列中的内容来分析当时遇到的异常情况，进而可以改善和优化系统。 与死信队
运营是为达成产品目标，而进行的一系列行动的综合 信用卡产品的价值，满足的用户的痛点跟需求在哪？ 1）提前消费支出 卡的特性 2）借贷需求 做targeting 3）优惠多、活动多 通过活动落地 4）习惯性的平台，消费场景 覆盖更多的场景 一级增长指标： Spend，IBB，活跃用户数，新增用户数 二级增长指标：按产
小红书作为“种草神器”，有着优质的带货能力，这也使得很多的商家和企业争相做小红书推广，说到营销推广，总归是要有用户来消费的，那么有朋友就问了，这小红书上活跃着哪些用户群体？小红书一般都是哪些人在玩？今天伯乐网络传媒来给大家说道说道。 小红书活跃用户，年龄主要集中在 18-34 岁，占
2021大厂Java面试真题（消息队列 ） 1、为什么使用消息队列？ 消息队列常见的使用场景其实有很多，但是比较核心的有 3 个：解耦、异步、削峰。 2、消息队列有什么优点和缺点？ 优点就是在特殊场景下有其对应的好处，解耦、异步、削峰。 缺点有以下几个： 系统可用性降低 系统引入的外部依赖
首先明确什么叫幂等性。 幂等性：用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生副作用。 MQ中的消息会产生重复性消费的问题：消费者消费之后会返回ack给MQ，但是此时如果网络不好，故MQ未收到确认消息，该条消息会发给其他消费者或者网络好了之后再次
消费者协调器和组协调器 了解了 Kafka 中消费者的分区分配策略之后是否会有这样的疑问：如果消费者客户端中配置了两个分配策略，那么以哪个为准呢？如果有多个消费者，彼此所配置的分配策略并不完全相同，那么以哪个为准？多个消费者之间的分区分配是需要协同的，那么这个协同的过程
consumer_offsets深度剖析 位移提交是使用消费者客户端过程中一个比较“讲究”的操作。位移提交的内容最终会保存到 Kafka 的内部主题 __consumer_offsets 中，对于主题 __consumer_offsets 的深度掌握也可以让我们更好地理解和使用好位移提交。 一般情况下，当
消息中间件的作用 采用消息中间件的原因： 有时并发量并不是一直那么大，只是瞬时间有那么大的流量导致系统在这个时间区间内无法负载这么大的流量，导致系统崩溃。这种情况下，可以采用消息中间件来暂时存储这些消息，在之后的时间区域内再进行处理，这也被成为 “削峰填谷” 随着微服务的
造成消息重复的原因： 根本因素：数据已经消费了，但是offset没有提交。 1、 程序被kill或者系统宕机、重启，导致offset没有提交。 2、 消费数据后，offset还没有提交时，partition就断开连接。max.poll.interval.ms参数定义了两次poll的最大间隔，它的默认值是 5 分钟，表示你的 Consumer
问题分析 导致kafka的重复消费问题原因在于，已经消费了数据，但是offset没来得及提交（比如Kafka没有或者不知道该数据已经被消费）。 总结以下场景导致Kakfa重复消费： 原因1：强行kill线程，导致消费后的数据，offset没有提交（消费系统宕机、重启等）。 原因2：设置offset为自动提交，关闭kafka时
请谨记：使用 Kafka 很容易，但对 Kafka 集群进行搭建、维护与调优很麻烦。Kafka 集群需要有专人来维护，不要以为你能轻易胜任这个工作。 Kafka 是如何做到，对单个程序的多个进程而言，能持续消费，断点续传和并行消费；对多个程序而言又互不影响，各自独立。 一个 Kafka 可以有多个不同的队列
1.什么是kafka？ Kafka是分布式发布-订阅消息系统，它最初是由LinkedIn公司开发的，之后成为Apache项目的一部分，Kafka是一个分布式，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务，它主要用于处理流式数据。 2.kafka中的 zookeeper 起到什么作用，可以不用zookeeper么？ zookeeper 是一个分布式的协
kafka是什么 你可以将它作为消息队列使用，点对点或者发布订阅的模式都可以。 你也可以将它作为消息引擎使用，实现信息流的管理。 总之，他是传递消息的一个工具。 那么，我们首先要知道的问题就是： 它是怎么传递消息的。 它的优势在哪里。 它该怎么使用，怎么写代码。 使用的过程中，需要注
原来食堂再没有刷脸识别消费系统的帮助下，统计收账的账单是很困难的，对账也非常麻烦，而刷脸识别消费系统上线之后，学生消费，就可以看到每一笔的消费情况及消费多少钱，是否入账等功能，同时学生家长还可以用支付宝来绑定人脸识别消费系统来查看自己的孩子的就餐详情，是否吃饭，营养摄取等
Kafka 消息中间件产生背景 在客户端与服务器进行通讯时.客户端调用后，必须等待服务对象完成处理返回结果才能继续执行。 这样会引发很多的问题： 客户与服务器对象的生命周期紧密耦合,客户进程和服务对象进程都都必须正常运行; 如果由于服务对象崩溃或者网络故障导致用户的请
nacos其实就是一个web springboot应用 端口一般是8848，HTTP形式的，客户端，消费端调用它的接口 写注册表和读注册表是分离的。 写注册表的时候，先复制一个副本出来，在高并发下，可以不用加锁了。 (13条消息) Nacos的服务注册表结构是怎样的？_Leon_Jinhai_Sun的博客-CSDN博客
RFM最初是由美国数据库营销研究所提出，他们认为客户数据库中有三个神奇的要素，这三个神奇的要素可以构成数据分析最好的指标。他们分别R购买时间间隔、F消费频率， M消费金额。 R (Recency)：最近一次消费的时间间隔。 理论上讲，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾
一、生产消费模型 实际生活中，需要操作共享的某个资源（水池），但是对这个共享资源的操作方式不同（部分是注水[生产]、部分是抽水[消费]）。把这种现象我们可以称为生产和消费模型。 生产：它可以采用部分线程进行模拟。多个线程同时给水池中注水。 消费：它可以采用部分线程进行模拟。多个
(ps:)通过本人语雀文档阅读体验更好哦--有目录 介绍 rocket mq 翻译成中文就是火箭消息队列，从名字就可以看出来，它是一个很快的消息队列... rocket mq 是 阿里巴巴研制的后面贡献给 apache 基金会，其设计思想很多都是来自 kafka，所以和 kafka 有不少类似的地方，但是也是有很多 kafka
1：什么是幂等性？ 幂等【idempotence】是一个数学与计算机学的概念，常见于抽象代数中。在编程中一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。 ps.幂等函数，或幂等方法是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不
位移提交 对于 Kafka 中的分区而言，它的每条消息都有唯一的 offset，用来表示消息在分区中对应的位置。对于消费者而言，它也有一个 offset 的概念，消费者使用 offset 来表示消费到分区中某个消息所在的位置。 单词“offset”可以翻译为“偏移量”，也可以翻译为“位移”，读者
