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谢邀，才看到抱歉，首先读流程linearizable读时，你理解有误，leader并未返回key value数据给client,而是返回最新的commited index给follower节点，follower需要等待本地的appliedIndex >= leader的commitIndex才会返回数据给client. 详细可参考我们团队小伙伴写的一篇故障分析，里面有简要提及。https://mp.weixin.qq.com/s/VJi1jzTK2G7bH1pi4ND7Yw 第二点watch不需要发送给leader, 可以发送给follower, 若集群中存在一个落后很多follower节点，可能会导致变更推送延迟，同时如果出现网络分区了，你可能无法获取到最新数据变化通知，当然你也可以通过指定watch 参数clientv3.WithRequireLeader(ctx))，来要求集群一定有leader, 没有leader会返回错误给你，可以参考这个代码https://github.com/etcd-io/etcd/blob/master/proxy/grpcproxy/leader.go，相关issuehttps://github.com/etcd-io/etcd/issues/7321 ... 展开详请

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腾讯云EMR同机型不同入口价格不一样？

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emr、腾讯云、集群

重启集群后分片恢复过程中出现了你说的那个问题，可以怎么办？

什么问题呢，能详细描述一下吗

R中的聚类分析：如何确定聚类的最佳数量？

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data、frame、sample、集群、数据

习惯痛苦看腾讯云笑笑就好

为了确定聚类方法中的最优k-聚类。我通常使用Elbow方法伴随着并行处理来避免时间混淆。这段代码可以像这样采样： Elbow method elbow.k <- function(mydata){ dist.obj <- dist(mydata) hclust.obj <- hclust(dist.obj) css.obj <- css.hclust(dist.obj,hclust.obj) elbow.obj <- elbow.batch(css.obj) k <- elbow.obj$k return(k) } Running Elbow parallel no_cores <- detectCores() cl<-makeCluster(no_cores) clusterEvalQ(cl, library(GMD)) clusterExport(cl, list("data.clustering", "data.convert", "elbow.k", "clustering.kmeans")) start.time <- Sys.time() elbow.k.handle(data.clustering)) k.clusters <- parSapply(cl, 1, function(x) elbow.k(data.clustering)) end.time <- Sys.time() cat('Time to find k using Elbow method is',(end.time - start.time),'seconds with k value:', k.clusters)... 展开详请

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