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找工作中,欢迎各行业大佬捞我简历 ---著有:《深入理解Flink核心设计与实践原理》一书
为了快速构建项目,使用高性能框架是我的职责,但若不去深究底层的细节会让我失去对技术的热爱。 每一个底层细节的攻克,就越发觉得自己对计算机一无所知,这可能就是对知识的敬畏。
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2017年9月9日
一句话说清分布式锁,进程锁,线程锁
摘要: 在分布式集群系统的开发中,线程锁往往并不能支持全部场景的使用,必须引入新的技术方案分布式锁。 线程锁,进程锁,分布式锁 线程锁:大家都不陌生,主要用来给方法、代码块加锁。当某个方法或者代码块使用锁时,那么在同一时刻至多仅有有一个线程在执行该段代码。当有多个线程访问同一对象的加锁方法/代码块时,同一时
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posted @ 2017-09-09 13:48 暴躁IT老绵羊
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2017年8月4日
storm从入门到放弃(三),放弃使用 StreamId 特性
摘要: 序:StreamId是storm中实现DAG有向无环图的重要一个特性,但是从实际生产环境来看,这个功能其实蛮影响生产环境的稳定性的,我们系统在迭代时会带来整体服务的不可用。 StreamId是storm中实现DAG有向无环图的重要一个特性,官方也提供对应的接口实现让开发者自己灵活化构造自己的ADG图
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posted @ 2017-08-04 09:59 暴躁IT老绵羊
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2017年8月2日
storm从入门到放弃(一),storm介绍
摘要: 背景:目前就职于国内最大的IT咨询公司,恰巧又是毕业季,所在部门招了20多个应届毕业生,本人要跟部门新人进行为期一个月的大数据入职培训,特此将整理的文档分享出来。 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/7274361.html 微信:intsmaze
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posted @ 2017-08-02 16:03 暴躁IT老绵羊
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2017年7月17日
Spark的误解-不仅spark是内存计算,hadoop也是内存计算
摘要: 市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性。请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构,有什么技术的程序不是在内存中运行,需要数据从硬盘中拉取,然后供cpu进行执行?所有
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posted @ 2017-07-17 20:45 暴躁IT老绵羊
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2017年6月25日
TCP连接中time_wait在开发中的影响-搜人以鱼不如授之以渔
摘要: 根据TCP协议定义的3次握手断开连接规定,发起socket主动关闭的一方socket将进入TIME_WAIT状态,TIME_WAIT状态将持续2个MSL(Max Segment Lifetime),TIME_WAIT状态下的socket不能被回收使用. 具体现象是对于一个处理大量短连接的服务器,如果
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posted @ 2017-06-25 14:00 暴躁IT老绵羊
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2017年6月24日
Strom序列化机制
摘要: Storm 中的 tuple可以包含任何类型的对象。由于Storm 是一个分布式系统,所以在不同的任务之间传递消息时Storm必须知道怎样序列化、反序列化消息对象。 Storm 使用 Kryo库对对象进行序列化。Kryo 是一个灵活、快速的序列化库。Storm 默认支持基础类型、string、byt
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posted @ 2017-06-24 21:38 暴躁IT老绵羊
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2017年5月7日
redis持久化快速回忆手册
摘要: Redis提供的持久化机制: 1). RDB持久化:该机制是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。 2). AOF持久化:该机制将以日志的形式记录服务器所处理的每一个写操作,在Redis服务器启动之初会读取该文件来重新构建数据库,以保证启动后数据库中的数据是完整的。 3). 无持久化:我
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posted @ 2017-05-07 18:15 暴躁IT老绵羊
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2017年4月27日
sqoop关系型数据迁移原理以及map端内存为何不会爆掉窥探
摘要: 序:map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句,将会拿到所有数据到map的客户端,安装jdbc的原理,数据全部缓存在内存中,但是内存没有出现爆掉情况,这是因为1.3以后,对jdbc进行了优化,改进jdbc内部原理,将数据写入磁盘存储了。 原文和作者一起讨论: http://www.cnblogs.
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posted @ 2017-04-27 16:48 暴躁IT老绵羊
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2017年4月20日
MapReduce中一次reduce方法的调用中key的值不断变化分析及源码解析
摘要: 摘要:mapreduce中执行reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values, Context context),调用一次reduce方法,迭代value集合时,发现key的值也是在不断变化的,这是因为key的地址在内部会随着value的迭代而不断变化。 序:我
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posted @ 2017-04-20 10:22 暴躁IT老绵羊
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2017年4月19日
MapReduce中map并行度优化及源码分析
摘要: mapTask并行度的决定机制 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定,而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为:将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split),然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理。 FileInp
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posted @ 2017-04-19 16:20 暴躁IT老绵羊
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