解释如何调整Kafka以获得最佳性能。
答：因此，调优Apache Kafka的方法是调优它的几个组件：
调整Kafka生产者
Kafka代理调优
调整Kafka消费者
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我刚刚更新了我的服务器，我正在使用Deeplearning4J运行一个web服务。我想检查不同的性能配置，以决定未来的努力方向。从什么知道。 本机或CPU，这是我当前的默认设置 CUDA或GPU使用情况。在代码中设置环境以使用CUDA 特定于GTX GPU。
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当要保证用 IBM DB2 ® Universal Database™(DB2 UDB) 和 Borland® 工具(如 Delphi™、C++Builder™ 或Kylix™)构建的企业应用程序拥有最优性能时，程序员可以利用 DB2 优化器的能力来处理即使是“难以处理的”SQL 语句并给出有效的存取路径。 尽管如此，拙劣编码的 SQL 和应用程序代码仍可能给您带来性能问题，通过学习几条基本准则可
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我使用3个VM服务器，每个都有16个核心/56 GB Ram /1TB，来设置一个kafka集群。我的工作与Kafka0.10.0版本。我在其中两个上安装了一个经纪人。我创建了一个主题，有2个分区，1个分区/代理，没有复制。 我的目标是每秒接收1 000 000条信息。 我用Kafka制作人perf test做了一个测试。sh script和我得到的消息在150000 msg/s和204000 m
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问题内容： Elasticsearch指南说 “每个过滤器都是独立计算和缓存的，而不管它在哪里使用。如果两个不同的查询使用相同的过滤器，则相同的过滤器位集将被重用。同样，如果单个查询在多个位置使用相同的过滤器，则只有一个位集计算后再使用。” （https://www.elastic.co/guide/zh-CN/elasticsearch/guide/current/filter- caching
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我为回归问题建立了一个模型，即从9个输入变量中预测一个值。该模型的开发是基于Keras库的人工神经网络 在这个使用编译和拟合方法的模型中，我已经预测了输出值。然而，我得到了糟糕的评价分数。我使用RMSE和R2评估了模型 （已归一化的）预测值和标记值之间的RMSE为0.207，（原始形式）预测值和标记值之间的RMSE为215，R2为0.4 如何修改模型以获得更好的结果（低RMSE和高R2）？或者这种
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问题内容： 我正在使用Spring Boot 1.5.4.RELEASE微服务使用ElasticSearch提供的低级Rest客户端连接到ElasticSearch 5.5.0实例。 pom.xml 一切都已正确设置，但是在点击后，客户端应用程序报告了HTTP 500错误，这是日志文件中显示的内容： 在SearchController内部（//注释之后的第二行是94行）： 很明显，在调用restC