一、题目大意标签:动态规划https://leetcode.cn/problems/partition-equal-subset-sum给你一个只包含正整数的非空数组 nums。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。示例1：输入：nums=[1,5,11,5]输出：true解释：数组可以分割成[1,5,5]和[11]。示例2：输入：nums=[1,2,3,5]输出：false解释：数组不能分割成两个元素和相等的子集。提示：11二、解题思路设所有数字和为sum，我们的目标是选取一个子数组，使它的总和为sum/2，定义二维boolean数组dp[i][j]，其意义是使
一、题目大意标签:动态规划https://leetcode.cn/problems/partition-equal-subset-sum给你一个只包含正整数的非空数组 nums。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。示例1：输入：nums=[1,5,11,5]输出：true解释：数组可以分割成[1,5,5]和[11]。示例2：输入：nums=[1,2,3,5]输出：false解释：数组不能分割成两个元素和相等的子集。提示：11二、解题思路设所有数字和为sum，我们的目标是选取一个子数组，使它的总和为sum/2，定义二维boolean数组dp[i][j]，其意义是使
broker的数量最好大于等于partition数量一个partition最好对应一个硬盘，这样能最大限度发挥顺序写的优势。一个broker如果对应多个partition，需要随机分发，顺序IO会退化成随机IO。实验条件：3个Broker，1个Topic，无Replication，异步模式，3个Producer，消息Payload为100字节：第一阶段：当Partition数量小于Broker个数时，Partition数量越大，吞吐率越高，且呈线性提升。Kafka会将所有Partition均匀分布到所有Broker上，所以当只有2个Partition时，会有2个Broker为该Topic服务。
broker的数量最好大于等于partition数量一个partition最好对应一个硬盘，这样能最大限度发挥顺序写的优势。一个broker如果对应多个partition，需要随机分发，顺序IO会退化成随机IO。实验条件：3个Broker，1个Topic，无Replication，异步模式，3个Producer，消息Payload为100字节：第一阶段：当Partition数量小于Broker个数时，Partition数量越大，吞吐率越高，且呈线性提升。Kafka会将所有Partition均匀分布到所有Broker上，所以当只有2个Partition时，会有2个Broker为该Topic服务。
数栈作为袋鼠云打造的一站式数据开发与治理平台，从2016年发布第⼀个版本开始，就始终坚持着以技术为核⼼、安全为底线、提效为⽬标、中台为战略的思想，坚定不移地⾛国产化信创路线，不断推进产品功能迭代、技术创新、服务细化和性能升级。伴随业务的⻜速发展，数栈设计团队也启动了针对数栈产品的体验升级计划，从开始策划到最后应⽤到各个⼦产品，共经历了五个阶段：策划⽅案制定、设计⽅案落地、转化设计语⾔、Theme&RC升级、⼦产品实施。本⽂将为大家详细聊聊在数栈UI5.0体验升级中，数栈设计团队的设计思路。主要从产品升级策划、确⽴设计⽬标和解决⽅向、数栈设计语⾔、设计提升点、情感化设计五个⽅⾯分享数栈DTins
数栈作为袋鼠云打造的一站式数据开发与治理平台，从2016年发布第⼀个版本开始，就始终坚持着以技术为核⼼、安全为底线、提效为⽬标、中台为战略的思想，坚定不移地⾛国产化信创路线，不断推进产品功能迭代、技术创新、服务细化和性能升级。伴随业务的⻜速发展，数栈设计团队也启动了针对数栈产品的体验升级计划，从开始策划到最后应⽤到各个⼦产品，共经历了五个阶段：策划⽅案制定、设计⽅案落地、转化设计语⾔、Theme&RC升级、⼦产品实施。本⽂将为大家详细聊聊在数栈UI5.0体验升级中，数栈设计团队的设计思路。主要从产品升级策划、确⽴设计⽬标和解决⽅向、数栈设计语⾔、设计提升点、情感化设计五个⽅⾯分享数栈DTins
最近在数据处理中用到了窗函数,把使用方法记录一下,暂时只有分组排序和滑动时间窗口的例子,以后再逐步添加场景在SQL查询时,会遇到有两类需要分组统计的场景,在之前的SQL语法中是不方便实现的场景1:顾客维修设备的记录表,每次维修产生一条记录,每个记录包含时间,顾客ID和维修金额,要取出每个顾客的维修次数和最后一次维修时的金额场景2:还是上面的维修记录表,要取出每个顾客的每次维修之间的时间间隔场景3:一个用户账户的交易流水表,要求每个小时的交易笔数和平均收支金额,这个平均数的统计范围是两个小时(整点时间的前后一个小时)使用窗函数直接SQL中使用窗函数就能解决这些问题,否则需要使用临时表,函数或存储
最近在数据处理中用到了窗函数,把使用方法记录一下,暂时只有分组排序和滑动时间窗口的例子,以后再逐步添加场景在SQL查询时,会遇到有两类需要分组统计的场景,在之前的SQL语法中是不方便实现的场景1:顾客维修设备的记录表,每次维修产生一条记录,每个记录包含时间,顾客ID和维修金额,要取出每个顾客的维修次数和最后一次维修时的金额场景2:还是上面的维修记录表,要取出每个顾客的每次维修之间的时间间隔场景3:一个用户账户的交易流水表,要求每个小时的交易笔数和平均收支金额,这个平均数的统计范围是两个小时(整点时间的前后一个小时)使用窗函数直接SQL中使用窗函数就能解决这些问题,否则需要使用临时表,函数或存储
什么是TopicTopic翻译过来是主题的意思，一个Topic就像数据库中的一张表。Producer发布的消息可以带有主题，主题相同的消息记录放在一个集合里。什么是PartitionPartition是最小的存储单元，每个Partition都是一个单独的log文件，每条记录都以追加的形式写入。Topic在Partition里如何体现如下图，一份topic的数据有三部分组成，下图设置的分片数是2。在下图中一份topic的数据=replica0_1+replica1_1+replica2_1,但是为了保证容错率每一部分的数据需要在另外一台机器（broker）进行备份，比如在Borker1这台机器上
什么是TopicTopic翻译过来是主题的意思，一个Topic就像数据库中的一张表。Producer发布的消息可以带有主题，主题相同的消息记录放在一个集合里。什么是PartitionPartition是最小的存储单元，每个Partition都是一个单独的log文件，每条记录都以追加的形式写入。Topic在Partition里如何体现如下图，一份topic的数据有三部分组成，下图设置的分片数是2。在下图中一份topic的数据=replica0_1+replica1_1+replica2_1,但是为了保证容错率每一部分的数据需要在另外一台机器（broker）进行备份，比如在Borker1这台机器上
