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2020年2月15日
Java SSM Spring概述+IOC概念和作用+Spring IOC解决程序耦合
摘要: 一.Spring 概述 1. spring 是什么 Spring 是分层的 Java SE/EE 应用 full-stack 轻量级开源框架,以 IoC(Inverse Of Control:反转控制) 和 AOP(Aspect Oriented Programming:面向切面编程)为内核,提供了
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posted @ 2020-02-15 16:03 Transkai
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2020年2月1日
LeetCode 4.判断一个整数是否是回文数
摘要: 题目描述 难度:简单 判断一个整数是否是回文数。回文数是指正序(从左向右)和倒序(从右向左)读都是一样的整数。 示例 1: 输入: 121输出: true示例 2: 输入: -121输出: false解释: 从左向右读, 为 -121 。 从右向左读, 为 121- 。因此它不是一个回文数。示例 3
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posted @ 2020-02-01 14:19 Transkai
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LeetCode 3.将整数中每位上的数字进行反转
摘要: 题目描述 难度:简单 给出一个 32 位的有符号整数,你需要将这个整数中每位上的数字进行反转。 示例 1: 输入: 123输出: 321 示例 2: 输入: -123输出: -321示例 3: 输入: 120输出: 21注意: 假设我们的环境只能存储得下 32 位的有符号整数,则其数值范围为 [−2
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posted @ 2020-02-01 14:03 Transkai
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LeetCode 2. 将两个链表一一对应的各个结点的值相加并逆序输出
摘要: 题目描述 难度:中等 给出两个 非空 的链表用来表示两个非负的整数。其中,它们各自的位数是按照 逆序 的方式存储的,并且它们的每个节点只能存储 一位 数字。 如果,我们将这两个数相加起来,则会返回一个新的链表来表示它们的和。 您可以假设除了数字 0 之外,这两个数都不会以 0 开头。 示例: 输入:
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posted @ 2020-02-01 13:56 Transkai
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2019年11月3日
LeetCode 1.在数组中找出和为目标值的两个整数
摘要: 题目描述 难度;简单 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回他们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素。 示例: 给定 nums = [2, 7, 11, 15], target =
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posted @ 2019-11-03 10:35 Transkai
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2019年10月7日
kafka 常见面试题+知识点汇总
摘要: 1 什么是kafka Kafka是分布式发布-订阅消息系统,它最初是由LinkedIn公司开发的,之后成为Apache项目的一部分,Kafka是一个分布式,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务,它主要用于处理流式数据。 2 为什么要使用 kafka,为什么要使用消息队列 缓冲和削峰:上游数据时有突发
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posted @ 2019-10-07 00:31 Transkai
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2019年9月27日
Mysql BTree和B+Tree详解
摘要: BTree和B+Tree详解 B+树索引是B+树在数据库中的一种实现,是最常见也是数据库中使用最为频繁的一种索引。B+树中的B代表平衡(balance),而不是二叉(binary),因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的。在讲B+树之前必须先了解二叉查找树、平衡二叉树(AVLTree)和平衡多路查
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posted @ 2019-09-27 00:53 Transkai
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2019年9月17日
排序算法 快速排序详解
摘要: 1、快速排序的简单介绍 算法思想:基于分治的思想,是冒泡排序的改进型。首先在数组中选择一个基准点(该基准点的选取可能影响快速排序的效率,后面讲解选取的方法),然后分别从数组的两端扫描数组,设两个指示标志(low指向起始位置,high指向末尾),首先从后半部分开始,如果发现有元素比该基准点的值小,就交
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posted @ 2019-09-17 12:40 Transkai
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2019年9月3日
Spark 数据倾斜解决方案:原理+聚合源数据+提高reduce并行度+双重聚合+map join+sample采样+扩容表
摘要: 一.数据倾斜解决方案之原理以及现象分析 1、数据倾斜的现象 在任何大数据类的项目中,都是最棘手的性能问题,最能体现人的技术能力,最能体现RD(Research Developer,研发工程师)的技术水平。 数据倾斜 = 性能杀手 如果没有丰富的经验,或者没有受过专业的技术培训,是很难解决数据倾斜问题
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posted @ 2019-09-03 21:31 Transkai
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Spark troubleshooting:OOM+shuffle文件拉取失败+YARN队列资源不足+序列化报错+返回NULL+错误持久化
摘要: 一.troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM 二.troubleshooting之解决JVM GC导致的shuffle文件拉取失败 三.troubleshooting之解决YARN队列资源不足导致的application直接失败 四.troublesho
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posted @ 2019-09-03 16:41 Transkai
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Spark 算子调优:MapPartitions+coalesce+foreachPartition+repartition+reduceByKey详解
摘要: 一.算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 1.MapPartitions操作的优点: 如果是普通的map,比如一个partition中有1万条数据;ok,那么你的function要执行和计算1万次。 但是,使用MapPartitions操作之后,一个task仅仅会执行一次func
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posted @ 2019-09-03 15:03 Transkai
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2019年9月2日
Spark JVM调优:降低cache操作的内存占比和调节executor堆外内存与连接等待时长+shuffer调优
摘要: 一.JVM调优之原理概述以及降低cache操作的内存占比 1、常规性能调优:分配资源、并行度。。。等 2、JVM调优(Java虚拟机):JVM相关的参数,通常情况下,如果你的硬件配置、基础的JVM的配置,都ok的话,JVM通常不会造成太严重的性能问题;反而更多的是,在troubleshooting中
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posted @ 2019-09-02 21:29 Transkai
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Spark 性能调优:分配资源+调节并行度+广播变量+RDD持久化+Kryo序列化+fastutil+本地化等待时长
摘要: 一.性能调优之在实际项目中分配更多资源 分配更多资源:性能调优的王道,就是增加和分配更多的资源,性能和速度上的提升,是显而易见的;基本上,在一定范围之内,增加资源与性能的提升,是成正比的;写完了一个复杂的spark作业之后,进行性能调优的时候,首先第一步,我觉得,就是要来调节最优的资源配置;在这个基
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posted @ 2019-09-02 19:55 Transkai
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2019年8月30日
排序算法 归并排序详解
摘要: 基本思想 归并排序(MERGE-SORT)是利用归并的思想实现的排序方法,该算法采用经典的分治(divide-and-conquer)策略(分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解,而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起,即分而治之)。 如有n个记录的文件
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posted @ 2019-08-30 13:36 Transkai
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2019年8月28日
剑指offer 66.回溯法 机器人的运动范围
摘要: 题目描述 地上有一个m行和n列的方格。一个机器人从坐标0,0的格子开始移动,每一次只能向左,右,上,下四个方向移动一格,但是不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。 例如,当k为18时,机器人能够进入方格(35,37),因为3+5+3+7 = 18。但是,它不能进入方格(35,38),因为3+
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posted @ 2019-08-28 14:40 Transkai
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