MOQ:(Minimum order Quantity) 最低订货数量   MOQ 即最小订购量(最小订单量)   对每个产品设定建议订单量是补货的方法之一.另外要注意订单的有效性,这是由供应商制定的规则.比如说最小订单量.包装数量和方式等等.采购者的建议订单量是在这个基础上制定的. 如果订单量比较少不能满足最小订单量,供应商不会送货,反之订单量比较高,就可能导致较高的库存.这就需要采购者平衡两者的关系. 注意:最小订购量与供应商的成本紧密相关.供应商会根据生产情况与成本控制,根据客户订货量确定

随着企业信息化不断提高,各种企业管理系统应用而生:怎么才能开发一套简洁.易用.功能健全的管理系统,尤其是能够帮助企业做出重大策略的系统,一致是我们追求的目标.近些年,接触的Erp系统主要包括国内比较知名的:用友U8.金蝶K3.鼎捷易飞.在未接触这些之前,也曾开发过零售行业企业管理系统.下面就跟大家分享一下企业管理系统所包含的模块. 一.树形菜单 -- 显示整个系统所有功能菜单,可以搜索菜单快速定位 系统功能菜单 快速搜索菜单 二.系统管理 -- 设置用户.角色.权限 用户管理 角色管理 角色权限

目录 目录 概况 原理 API DStream WordCount示例 Input DStream Transformation Operation Output Operation 缓存与持久化 Checkpoint 性能调优 降低批次处理时间 设置合理批次时间间隔 内存调优 概况 Spark Streaming支持实时数据流的可扩展(scalable).高吞吐(high-throughput).容错(fault-tolerant)的流处理(stream processing). 架构图 特性

Spark Streaming支持实时数据流的可扩展(scalable).高吞吐(high-throughput).容错(fault-tolerant)的流处理(stream processing). 架构图 特性如下: 可线性伸缩至超过数百个节点: 实现亚秒级延迟处理: 可与Spark批处理和交互式处理无缝集成: 提供简单的API实现复杂算法: 更多的流方式支持,包括Kafka.Flume.Kinesis.Twitter.ZeroMQ等. 原理 Spark在接收到实时输入数据流后,将数据划分成

2424: [HAOI2010]订货 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 915  Solved: 639[Submit][Status][Discuss] Description 某公司估计市场在第i个月对某产品的需求量为Ui,已知在第i月该产品的订货单价为di,上个月月底未销完的单位产品要付存贮费用m,假定第一月月初的库存量为零,第n月月底的库存量也为零,问如何安排这n个月订购计划,才能使成本最低?每月月初订购,订购后产品立即到货,

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.1  运行环境说明 1.1.1 硬软件环境 线程,主频2.2G,10G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388 l  虚拟机操作系统:CentOS6.5 64位,单核 l  虚拟机运行环境: Ø  JDK:1.7.0_55 64位 位) Ø  Scala:2.10.4 Ø  Spark:1.1.0(需要编译) Ø  Hive:0.13.1

在作为一个买手我们根据对市场的预测,订了一批的货回来. 我们总会有一个疑问:我的订货与市场的需求是一致的吗?是否出现了较大偏差.这时我们通过分析两个指标:订货占比与销售占比的差异,进行订货与销售的匹配分析. 假设我们已经有收集理了当前批次产品大类的订货数据与销售数据,在D列添加订货总占比公式:ROUND(C2/SUM($C$2:C17),2) : E列添加销售占比公式:ROUND(C2/SUM(C$2:$C17),2): F列添加订配差异分析公式:ABS(D2-E2): 如图1所示. 这样一个订

一个多阶段库存订货问题的 +Leapms 求解要点 问题来自微信公众号“运筹分享交流”——“互助·运筹擂台3 多阶段库存订货问题”. 数学概念模型 求解结果 +Leapms>mip relexed_solution=416; number_of_nodes_branched=0; memindex=(2,2) The Problem is solved to optimal as an MIP. 找到整数规划的最优解.非零变量值和最优目标值如下: ......... s2* =30 x1_4*

1. Kafka概要设计 kafka在设计之初就需要考虑以下4个方面的问题: 吞吐量/延时 消息持久化 负载均衡和故障转移 伸缩性 1.1 吞吐量/延时 对于任何一个消息引擎而言,吞吐量都是至关重要的性能指标.那么何为吞吐量呢?通常来说,吞吐量是某种处理能力的最大值.而对于Kafka而言,它的吞吐量就是每秒能够处理的消息数或者每秒能够处理的字节数.很显然,我们自然希望消息引擎的吞吐量越大越好. 消息引擎系统还有一个名为延时的性能指标.它衡量的是一段时间间隔,可能是发出某个操作与接收到操作响应(r

<Apache Kafka实战>读书笔记-调优Kafka集群 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.确定调优目标 1>.常见的非功能性要求 一.性能(performance) 最重要的非功能性需求之一.大多数生产环境对集群性能都有着严格的要求.不同的系统对于性能有着不同的诉求.比如对数据库系统来说,最重要的性能是请求的响应时间(response time).用户总是希望一条查询或更新操作的整体响应时间越短越好:而对kafak而言,性能一般指的是吞吐量和延时

首先查看服务器版本默认信息: 修改tomcat/bin/catalina.sh,在最顶端加入JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:/usr/local/java/apache-tomcat-7.0.78/bin/gc.log" 随后在 -Xloggc指定路径下,打开gc.log,部分信息如下: Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (25.144-b01) for linux-amd64 JRE

可以DP也可以是费用流,然而被我用非常简单的DP破了[开心] 原题: 某公司估计市场在第i个月对某产品的需求量为Ui,已知在第i月该产品的订货单价为di,上个月月底未销完的单位产品要付存贮费用m,假定第一月月初的库存量为零,第n月月底的库存量也为零,问如何安排这n个月订购计划,才能使成本最低?每月月初订购,订购后产品立即到货,进库并供应市场,于当月被售掉则不必付存贮费.假设仓库容量为S. 0<=n<=50,0<=m<=10,0<=S<=10000,0<=Ui<

一.汽车整车厂生产排序的难点 “ 冲压-焊接-涂装-总装”是汽车整车生产的四大工艺类型,它们存在上下游关联关系,每个车间都有自己的优化排序目标,汽车混流生产模式使得生产过程更加复杂,从而生产管控的难度大大增加. 汽车混流生产过程跨越了多个生产车间.经历了多个生产工艺,因而在实际生产中,汽车混流生产车间的主生产计划的调度过程极其复杂,针对汽车混流生产计划的调度方法研究显得尤为重要.主生产计划是生产管控的基础,通过它拉式方式产生零部件生产计划和物料配送计划. 而在装配流水车间的生产计划调度过程中,计

[HAOI2010]订货 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 1311  Solved: 884[Submit][Status][Discuss] Description 某公司估计市场在第i个月对某产品的需求量为Ui,已知在第i月该产品的订货单价为di,上个月月底未销完的单位产品要付存贮费用m,假定第一月月初的库存量为零,第n月月底的库存量也为零,问如何安排这n个月订购计划,才能使成本最低?每月月初订购,订购后产品立即到货,进库并供应

1. 如果 Spark 中 CPU 的使用率不够高,可以考虑为当前的程序分配更多的 Executor, 或者增加更多的 Worker 实例来充分的使用多核的潜能 2. 适当设置 Partition 分片数是非常重要的,过少的 Partition 分片数可能会因为每个 Partition 数据量太大而导致 OOM 以及频繁的 GC,而过多的 Parition 分片数据可能会因为每个 Partition 数据量太小而导致执行效率低下. 3. 提升 Spark 硬件尤其是 CPU 使用率的一个方式 就

总的来说,需要考虑以下两点: 1. 有效地运用集群资源去减少每个批次处理的时间 2. 正确的设置batch size,以使得处理速度能跟上接收速度 一.  为了减少处理时间,主要有以下几个优化点: 1. 接收数据的并行度. 每个InputDStream只创建一个Receiver用于接收数据,如果接收数据是系统的瓶颈,可以创建多个InputDStream.配置不同的InputDStream读取数据源的不同分区.比如原先用一个InputDStream读取Kafka的两个topic的数据,可以拆分成两

如何设计最优的数据库表结构,如何建立最好的索引,以及如何扩展数据库的查询,这些对于高性能来说都是必不可少的.但是只有这些还不够,要获得良好的数据库性能,我们还要设计合理的数据库查询,如果查询设计的很糟糕,即使增加再多的只读从库,表结构设计的再合理,索引再合适,只要查询不能使用到这些东西,也无法实现高性能的查询.所以说查询优化,索引优化,库表结构优化需要齐头并进. 在进行库表结构设计时,我们要考虑到以后的查询要如何的使用这些表,同样,编写 SQL 语句的时候也要考虑到如何使用到目前已经存在的索引,

零库存模式的实施要有深厚的民族文化和企业文化为支点.随着对零库存管理研究的深入,就会发现它不仅仅是一种运营管理技术,更是一种文化.一种哲学. 当这种认同文化体现在企业与企业之间时,就会表现出彼此的认同和信赖,即在长期动态活动中,相信对方在企业交往过程中互相协助的伙伴式合作,这是日本企业与企业交易时采用口头协议方式的文化根源.因此,我们应深刻地理解零库存模式贯穿于日本企业并得以广泛运用的真正原因. 一.零库存管理具有明确的前提条件 1)在保证生产和销售需要的前提下设定目标.既要避免由于库存原料不足

今天,我们将讨论Kafka Performance Tuning.在本文“Kafka性能调优”中,我们将描述在设置集群配置时需要注意的配置.此外,我们将讨论Tuning Kafka Producers,Tuning Kafka Consumers和Tuning Kafka Brokers.那么,让我们从Kafka Performance Tuning开始吧. Kafka性能调优 - Kafka优化的方法 2. Kafka Performance Tuning是什么? 在我们讨论Kafka性能调优

第五部分 性能调优与架构篇 本篇将为读者介绍性能调优的一些背景知识和理论,然后介绍一些工具的运用,最后介绍从应用程序到操作系统.到数据库.到存储各个环节的优化. 性能调优是一个高度专业的领域,它需要一定的方法论做指导,我们需要有一定的背景知识和方法论做引导,才能提出正确的问题,正确的问题往往意味着有解决问题的可能性,这也是我们在处理各种事务的时候最难知道的.提出正确的问题是一种能力,也是可以训练出来的.本篇将花大量篇幅叙述各种调优方法,并分享笔者从业多年来的一些经验和意识,目的是和大家沟通有无,