为了SparkStreaming应用能在生产中稳定、有效的执行，每批次数据处理时间（批处理时间）必须非常接近批次调度的时间间隔（批调度间隔），并且要一直低于批调度间隔。如果批处理时间一直高于批调度间隔，调度延迟就会一直增长并且不会恢复。最终，SparkStreaming应用会变得不再稳定。另一方面，如果批处理时间长时间远小于批调度间隔，就会浪费集群资源。        当SparkStreaming与Kafka使用DirectAPI集群时，我们可以很方便的去控制最大数据摄入量--通过一个被称作spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition的参

作者：AdrienGrand,JoeGallo,TylerPerkins正如你们中的一些人已经注意到的，Elasticsearch8.6、8.7和8.8在各种数据集上带来了良好的索引加速，从简单的关键字到繁重的KNN向量，以及摄取管道繁重的摄取工作负载。摄取涉及许多组件——运行摄取管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段——所有这些通常都需要不可忽略的时间。对你来说幸运的是，我们在所有这些领域都进行了改进，从而实现了更快的端到端摄取速度。例如，在我们的基准测试中，8.8的摄取速度比8.6快13%，该基准模拟了具有多个数据集、摄取管道等的实际日志记录用例。下图显示了在我们实施这些优化期间，摄取率从

谷禾健康//俗话说“病从口入”，我们的健康状况很大一部分取决于饮食。而食物基本上是由各种营养素构成的。宏量营养素是人体大量需要的必需营养成分。宏量营养素指的是“三大”营养素：蛋白质、脂肪和碳水化合物，它们是我们饮食中的关键。虽然术语“宏量营养素”已经存在了一段时间，但直到近几年才引起广泛关注。因为越来越多的人开始计算他们的“宏”而不是卡路里，无论是为了减肥还是想潜在的改善健康亦或健康管理（目前很多的名人，明星都加入了这一趋势）。计算宏也是某些流行饮食计划的一个要素，例如生酮饮食，参与者计算脂肪、蛋白质和碳水化合物，希望获得更健康的饮食。在本篇文章，我们带您一起了解有关宏量营养素和以及如何在饮食

去年年底，体重达到70kg，通过简单计算BMI，发现已经突破了我健康的BMI值上限24。看着镜子里面自己圆滚滚的脸和身体，考虑了下健康问题，我决定要做点什么。现在来看，那是我减肥计划的开始，不过当时我的初衷只是想改变点什么，让自己更健康一些而已。中间的过程其实是循序渐进的，因为开始只做了很多日常习惯的调整。那三个月的时间体重只是有了两三公斤的变化，更多的变化是某些身体情况表现的更好了。不过也正是体重的变化，给我带来了减肥的心思，最开始的时候只是决定增加一些运动。正好年初天气慢慢暖起来了，我就简单置办了一套游泳的装备，周末的时候开始去泳池游泳。慢慢的，我学会了自由泳、蛙泳等泳姿，可以体会到游泳的

去年年底，体重达到70kg，通过简单计算BMI，发现已经突破了我健康的BMI值上限24。看着镜子里面自己圆滚滚的脸和身体，考虑了下健康问题，我决定要做点什么。现在来看，那是我减肥计划的开始，不过当时我的初衷只是想改变点什么，让自己更健康一些而已。中间的过程其实是循序渐进的，因为开始只做了很多日常习惯的调整。那三个月的时间体重只是有了两三公斤的变化，更多的变化是某些身体情况表现的更好了。不过也正是体重的变化，给我带来了减肥的心思，最开始的时候只是决定增加一些运动。正好年初天气慢慢暖起来了，我就简单置办了一套游泳的装备，周末的时候开始去泳池游泳。慢慢的，我学会了自由泳、蛙泳等泳姿，可以体会到游泳的