Kafka多维度系统精讲，从入门到熟练掌握视频教程，完整版13章，2020新课。本课从搭建开始，全面剖析Kafka，解读和使用核心API，将底层实现和设计原理融合贯穿，同时结合案例，把原理落地。更有凝结老师心血的Kafka最佳配置方式推荐，以及面试常问知识点梳理。

学校心理学 1982, 19, 45-48 八维阅读态度的规范数据，第 111 部分-郊区教区学校学生 FRED H. WALLBROWN 和 DORIS COWGER 肯特州立大学就读于俄亥俄州东北部的郊区教区学校。 统计分析包括对调查中包含的阅读态度八个维度的计算平均值、标准偏差、测量标准误差和系数α可靠性估计。 各个维度的可靠性估计如下： 表达读数 a=.88； 读作直接强化，a=0.19； 阅读即享受，a=.,89； 替代学习模式，a= .71； 阅读组，a=.16； 阅读焦虑。 a = .82； 默读 vs. 口头阅读，a= 0.19； 和漫画，a=.12。 大量研究表明，阅读态度调查（Wallbrown、Brown 和 Engin，注释 1、2 和 3）代表了评估阅读态度的更有希望的策略之一。 调查的因素分析研究表明，阅读态度是一个复杂的领域，不能用单一的测试分数来充分描述。 研究数据中存在细微差异，但大多数证据表明，如果使用异质样本，对 92 个调查项目的因子分析可能会产生八个态度维度（参见 Blaha & Chomin，1981a；En

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-_11.11_storm-spark-hadoop hadoop_storm_spark结合实验的例子，模拟淘宝双11节，根据订单详细信息，汇总出总销售量，各个省份销售排行，以及后期SQL分析，数据分析，数据挖掘等。 --------大概流程------- 第一阶段（storm实时报表） (1)用户订单入kafka队列， (2)经过storm，实时计算出总销售量，和各个省份的的销售量， (3)将计算结果保存到hbase数据库中。 第二阶段（离线报表） (1)用户订单入oracle数据库， (2)通过sqoop把数据导入hadoop上。 (3)使用mr和rdd对hadoop上的原始订单做etl清洗 (4)建立hive表和sparkSQL内存表。为后期分析做基础 (5)使用HQL实现业务指标分析，和用户画像分析，将结果存在mysql中。供web前台使用 第三阶段（大规模订单即席查询,和多维度

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