摘要: 首先,整体的UML架构图如下: 1、强引用(默认支持模式) 当内存不足时,JVM开始进行GC(垃圾回收), 对于强引用对象,就算是出现了OOM也不会对该对象进行回收,死都不会收。 强引用是我们最常见的普通对象引用,只要还要强引用指向一个对象,就表明这个对象还活着,垃圾收集器不会碰这种对象。在java 阅读全文
posted @ 2020-01-20 17:53 Simon-Lau 阅读(497) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 线程池中的工作线程是如何实现线程复用的? 一个线程一般在执行完任务后就结束了,怎么再让他执行下一个任务呢? 当我们往线程池添加任务的时候使用 ThreadPollExcutor 对象的 execute(Runnable command) 方法来完成的。那我们就来看一下这个逻辑部分的代码: 分析到这里 阅读全文
posted @ 2020-01-20 11:09 Simon-Lau 阅读(163) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、线程池简介 1.1 线程池的概念: 线程池就是首先创建一些线程,它们的集合称为线程池。使用线程池可以很好地提高性能,线程池在系统启动时即创建大量空闲的线程,程序将一个任务传给线程池,线程池就会启动一条线程来执行这个任务,执行结束以后,该线程并不会死亡,而是再次返回线程池中成为空闲状态,等待执行下 阅读全文
posted @ 2020-01-19 20:48 Simon-Lau 阅读(273) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文转载自17coding ,于2019年05月22日由 " 苏静 " 发布. 一、Thread与Runable 1、创建线程的两种方法 在java中你怎么创建线程?相信你很快能够想到继承Thread类和实现Runable接口这两种方式。没错,java提供了这两种方式来创建新的线程。网上也有各种文章 阅读全文
posted @ 2020-01-18 11:36 Simon-Lau 阅读(469) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 是不是, 每个人年轻的时候, 都有这样一段日子, 鸿鹄志高却难遂, 迷茫的过着,浑浑噩噩得耗。 最终不是泯然众人, 就是找不到出口,被生活围困。 这时候,家人、朋友, 看在眼里,哪怕不说, 心里想的也是: "小镇青年何必心怀远方" 这样的想法吧。 阅读全文
posted @ 2020-01-12 23:23 Simon-Lau 阅读(162) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 写在前边:今天是1月11日,放假的第13天,图书馆已经没人了,学校里的人也越来越少,淅沥的小雨挡不住众学子回家的脚步。昨晚,异乡遇故知,聊了一通有的没的。看到彼此变了很多,庆幸也保留了很多。此去经年,愿故人前途坦荡。自从上了大学之后,慢慢脱离了交际,不想与人交流,仿佛一只自缚的茧。可这也给我留下独立 阅读全文
posted @ 2020-01-11 23:50 Simon-Lau 阅读(303) 评论(1) 推荐(2) 编辑
摘要: 1、Yarn运行模式介绍 Yarn运行模式就是说Spark客户端直接连接Yarn,不需要额外构建Spark集群。如果Yarn是分布式部署的,那么Spark就跟随它形成了分布式部署的效果。有 yarn client 和 yarn cluste r两种模式,主要区别在于: Driver程序的运行节点。 阅读全文
posted @ 2020-01-10 14:13 Simon-Lau 阅读(925) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 上篇笔记记录了Local模式的一些内容,但是实际的应用中很少有使用Local模式的,只是为了我们方便学习和测试。真实的生产环境中,Standalone模式更加合适一点。 1、基础概述 Standalone不是单机模式,它是集群,但是是基于Spark独立调度器的集群,也就是说它是Spark特有的运行模 阅读全文
posted @ 2020-01-10 14:00 Simon-Lau 阅读(1076) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Spark 的运行模式有 Local(也称单节点模式),Standalone(集群模式),Spark on Yarn(运行在Yarn上),Mesos以及K8s等常用模式,本文介绍第一种模式。 1、Local模式 Local模式就是运行在一台计算机上的模式, 也称单节点模式 。Local 模式是最简单 阅读全文
posted @ 2020-01-09 13:02 Simon-Lau 阅读(4451) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本篇笔记主要说一下Spark到底是个什么东西,了解一下它的基本组成部分,了解一下基本的概念,为之后的学习做铺垫。过于细节的东西并不深究。在实际的操作过程中,才能够更加深刻的理解其内涵。 1、什么是Spark? Spark是由美国加州伯克利大学的AMP实验室开发的,一款基于 内存 计算的大数据 并行计 阅读全文
posted @ 2020-01-09 11:06 Simon-Lau 阅读(897) 评论(1) 推荐(0) 编辑