最近在看一些针对数据挖掘的课题，发现一个链接对SVM的讲解非常通俗易懂，特分享一下。后续会逐步加入自己的理解:                                                          http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/05/02/basic-of-svm.html

前端时间配置zookeeper日志时出现问题，尽管修改了conf目录下的log4j.properties, 重启zookeeper后仍不起作用。查了下资料，才知道要修改bin目录下的zkEnv.sh。注：我用的zookeper版本是3.4.5。总结步骤如下：1> 修改conf/log4j.properties：# Define some default values that

常见错误日志如下：org.apache.zookeeper.KeeperException$ConnectionLossException: KeeperErrorCode = ConnectionLoss究其原因，是因为ZooKeeper建立连接时采用异步操作，连接操作后并不能保证ZK连接已成功。如果在ZK连接成功前的这个小时间窗口去访问ZK，就会碰到如上错误。解决思路很

以Linux用户tucson为例：1> mkdir /home/tucson/.vim2> 将javacomplete*.zip copy至 .vim下并解压缩(unzip yourZip)      [tucson@apple ~]$ ls .vim/      autoload  doc3> cd /home/tucson/.vim/autoload/4>

Log Segment: 一个Segment包含两个组件(component): log文件和index文件; 每个Segment有一个基本偏移量(baseOffset)log文件记录的是真实的kafka message;index文件记录的是message逻辑偏移量offset和物理文件位置之间的映射。（1） Segment文件命名规则：[base_offset].index 和

本文记录自己的一些理解，盼路过高手指正。先解释下两个概念：high watermark (HW)        它表示已经被commited的最后一个message offset(所谓commited, 应该是ISR中所有replica都已写入)，HW以下的消息都已被ISR中各个replica同步，从而保持一致。HW以上的消息可能是脏数据：部分replica写成功，但最终失败了。

介绍整合flume和kafka的文章很多。最近正好学习并动手实践了一回，记下自己的一些心得。Flume简介flume是 Cloudera 开发的实时日志收集系统。她包含三个重要组件，就是source(采集读入数据)， sink(输出数据）和channel（source和sink之间的buffer)。值得一提的是， flume支持一个source采集数据，并通过多个c

总结下自己在尝试Kafka分区迁移过程中对这部分知识的理解，请路过高手指正。关于Kafka数据迁移的具体步骤指导，请参考如下链接: http://www.cnblogs.com/dycg/p/3922352.html  原文作者写的非常清晰。本文主要侧重自己对相关Kafka源代码的理解：generateAssignment（）函数 （对应上述链接原文中的  --

I0Itec-zkClient是Kafka中使用的Zookeeper客户端, 其功能有如下特点:1) 支持ZK断链重连------通常都要求它能够在断链的时候,重新建立连接,无论session失效与否.2) event监听器------类似ZK Watch机制。用过原生态Java ZK客户端的同学应该知道，每次需要监听event 时,都需要再注册一遍相关znode的watch,比较

有时候需要把一个应用程序开启为后台进程，目前的理解如下：以一个 ping程序为例:   $ ping www.baidu.com                     ===> 开启一个前台程序    $ ping www.sohu.com &                  ===> 开启一个后台程序，但该后台程序和当前的bash(shell)属于一个进程组， 且属于相同会话（