问题标签 [retention]

我在 Kafka 0.8.1.1 中的 server.properties 文件中进行了更改，即添加log.cleaner.enable=true并cleanup.policy=compact在创建主题时启用。现在，当我测试它时，我将以下消息推送到带有以下（键，消息）的主题。

• 偏移量：1 - (123, abc);
• 偏移量：2 - (234, def);
• 偏移量：3 - (345, ghi);
• 偏移量：4 -（123，已更改）

现在，我使用与先前输入相同的键推送第四条消息，但更改了消息。这里应该出现日志压缩。使用 Kafka 工具，我可以看到主题中的所有 4 个偏移量。我如何知道日志压缩是否有效？是否应该删除较早的消息，或者在推送新消息时日志压缩工作正常。它与log.retention.hoursor topic.log.retention.hoursorlog.retention.size配置有什么关系吗？这些配置在日志压缩中的作用是什么。PS - 我已经彻底阅读了 Apache 文档，但仍然不清楚。

我已经定义了一个带有结构和函数原型的头文件，这些原型将指向结构的指针作为参数。代码编译进行得很好，只是在 main 中实例化的 struct 似乎没有保留数字数据。

这是头文件：

这是 getData.c 文件：

这是 getName.c 文件：

主要功能如下：

这是代码运行时的控制台输出：

这里可能出了什么问题？

即使在 InfluxDB (v0.11) 从数据库中删除过期数据后，数据库的大小在磁盘上仍然保持不变。有没有人遇到同样的问题或者我做错了什么。理想情况下，数据到期后数据库的大小应该减小，对吗？也只是为了验证你们中的任何人如何检查本地机器上的数据库大小。

我很清楚 的含义RetentionPolicy并且知道它们做什么以及何时使用它们似乎有意义。对于我自己的注释，我确切地知道它们是在运行时、在类文件中还是仅用于编译时需要。但是，对于在库中定义的任何注释，恕我直言，您永远无法确定。

例如，javax.annotation.Generated用于标记生成的代码，但它很少有用。由于 AFAIK 处理字节码的工具比处理源代码的工具多，因此信息在可以使用之前就消失了。

由于运行时不存在的注释不会抛出 ClassNotFoundException（与缺少接口不同），因此使用RetentionPolicy.RUNTIME似乎不会造成任何伤害。还是我错了？

还是节省几个字节是使用不同Retentions 的原因？对我来说，这似乎导致太多问题不值得。我错过了什么？

我们正在使用一些 Graylog2 服务器（graylog-server 版本 1.3.4）。因为我们收到了太多的日志消息，所以需要大量的内存。我正在尝试将日志保留时间减少到 1 周，每条超过 1 周的日志消息都将被删除。但是，我在配置文件中找不到任何值来做到这一点。
我使用了“max_time_per_index = 7d”值，但 max_time_per_index 似乎只是定义索引的年龄，直到它被旋转并创建一个新索引，而不是该索引中的消息。
那么，将消息保留时间设置为 1 周的最佳方法是什么？请帮我。非常感谢。

我正在尝试使用 pgadminIII / postgresql 计算用户登录会话的每日保留率。

table1有user_id, first_login_date,last_login_date

table2有user_id, session_id,login_date

中有些重复table1。因此，我不确定我计算保留 2 天和 5 天的用户的查询是否正确。

我用于 2 天的查询是：

这给出了 7 个用户保留 2 天的结果

但是，如果我添加 distinct 子句，例如：

我得到了 3 个用户保留 2 天的结果。

关于每日留存率的计算，我曾咨询过HERE、HERE和HERE，但我不确定我的技术是否给了我正确的结果。例如，计算 DAU 会self-join更合适。

给定数据，table1使用table2我定义的查询，我的 2 天保留结果是否准确？是否有一种优化的方法来计算这种保留？

最近我尝试建立一个模型来分析我的应用程序功能的重要性和效果。

特征是关于用户行为的，包括用户浏览过的页面、用户点击过的按钮等等。

在我的线性模型中，我发现几乎所有的特征都有积极的影响。换句话说，用户越活跃，用户留下的概率就越高。

在这种情况下，广告也成为了一种积极的特征。

看过多个广告的用户比那些没有看过任何广告的用户更有可能留下来，因为他们在我的应用上更加活跃。

所以我想知道如何设计指标来评估每个功能的实际效果。

Java 8 类型注释 (JSR 308) 允许类型检查器执行静态代码分析。例如，检查器框架可以通过注释检查可能的空值。@NonNull

各种项目定义了自己的NonNull注解，例如：

• org.checkerframework.checker.nullness.qual.NonNull
• edu.umd.cs.findbugs.annotations.NonNull
• javax.annotation.Nonnull
• javax.validation.constraints.NotNull
• lombok.NonNull
• org.eclipse.jdt.annotation.NonNull
• 等（参见Checker 框架手册，第 3.7 节）

对于此类注释，我希望@interface具有@Retention(RetentionPolicy.CLASS)，因为在运行时通常不需要它们。最重要的是，代码对各自的库没有任何运行时依赖项。

虽然org.eclipse.jdt.annotation.NonNull遵循这种方法，但大多数其他NonNull注释，如javax.annotation.Nonnull(JSR 305) 及其org.checkerframework.checker.nullness.qual.NonNull本身，都具有@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME). RetentionPolicy.RUNTIME这些注释中有什么特别的原因吗？

澄清：Checker 框架支持注释中的注释以实现向后兼容性。然而，在 Java 8 中使用它们只是为了避免运行时依赖似乎是一种肮脏的 hack。

下面的问题实际上是从另一篇文章中复制的，并要求 Tableau 的答案，但我想使用 SQL 来防止性能问题。

我正在尝试计算跨日期和过去 14 天的用户保留率。例如，如果 44 位用户在 9 月 16 日首次到达，然后其中 19 位在 9 月 17 日再次出现，那么我们在 9 月 16 日的用户的第一天留存率为 19/44。如果 41 位用户在 9 月 17 日首次出现，其中 24 位在 9 月 18 日再次出现，那么 9 月 17 日的 1 天留存率将是 24/41。如果 9 月 18 日有 18 位用户在 9 月 16 日首次到达，那么他们的 2 天留存率为 18/44。

我想要的最终结果如下所示。我试图弄清楚如何按日期计算队列日的留存率。此外，表 login 包含以下列，TimeStamp、userid、gamelabel 和 play_time。

登录表

我想要的最终结果

表登录

最终结果

我有一个包含以下列的事务表：

我想要完成的是在不同月份获得唯一用户。例如：

基本上 Month1 和 Month2 是基于记录的 YearMonth 值的增量月份。

我正在使用此结果进行保留分析。