摘要：
Spark基础 Spark优势 优秀的数据模型与丰富计算抽象 Spark 借鉴了 MapReduce 思想发展而来，保留了其分布式并行计算的优点并改进了其明显的缺陷。 让中间数据存储在内存中提高了运行速度、并提供丰富的操作数据的 API 提高了开发速度。 完善的生态圈-fullstack Spark 阅读全文
摘要：
数据库事务的四大特性 原子性A 事务是最小的执行单位，不允许分割。事务的原子性确保动作要么全部完成，要么完全不起作用 一致性C 执行事务前后，数据保持一致，多个事务对同一个数据读取的结果是相同的 隔离性I 并发访问数据库时，一个用户的事务不被其他事务所干扰，各并发事务之间数据库是独立的 持久性D一个 阅读全文
摘要：
MySQL基本架构 Server层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现。 存储引擎层负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持InnoDB(5.5后成为默认存储引擎)、MyISAM、Memory等多个存储引擎。 Server层 连接器 负责用户登录 阅读全文
摘要：
MySQL优化 MySQL优化分为以下几个大类： SQL调优 事务优化 表结构优化 使用缓存和NoSQL数据库方式存储,如MongoDB/Memcached/Redis来缓解高并发下的数据库查询的压力 减少数据库操作次数，尽量使用数据库访问驱动的批处理方法 不常使用的数据迁移备份，避免每次都在海量数 阅读全文
摘要：
Redis与NoSQL概述 Nosql的优势 使用nosql解决cpu与内存压力 使用nosql解决I/O压力 Nosql数据库的概述 NoSql= Not Only SQL 采用key-value模式存储 不遵循SQL标准 性能远超过SQL 使用场景 数据的高并发读写 海量数据读写 数据可扩展性 阅读全文
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本章节配合博文Java内存模型(JMM)&volatile一起食用最佳。 为什么需要多线程?什么是并发三要素？ 见博文:Java内存模型(JMM)&volatile Java如何解决并发问题(JMM)? 见博文:Java内存模型(JMM)&volatile 并发关键字: volatile、synch 阅读全文
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泛型 泛型的本质是为了参数化类型（在不创建新的类型的情况下，通过泛型指定的不同类型来控制形参具体限制的类型）。 也就是说在泛型使用过程中，操作的数据类型被指定为一个参数，这种参数类型可以用在类、接口和方法中，分别被称为泛型类、泛型接口、泛型方法。 引入泛型的意义在于: 代码复用 类型安全(泛型中的类 阅读全文
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Object通用方法 public final native Class<?> getClass() public native int hashCode() public boolean equals(Object obj) protected native Object clone() thro 阅读全文
摘要：
写在最前 本系列为个人对BAT大厂面试题与全栈知识体系结合的简化梳理及本人在日常学习中一些知识的整理（包括但不限于书本、他人博客、微信公众号等渠道），仅为个人总结学习与整理知识框架。供读者参考学习，共同进步。 封装 隐藏对象的属性和实现细节，仅对外提供公共访问方式 private、protected 阅读全文
摘要：
最近这段时间开始了一个新项目，项目使用rabbitMQ存储采集数据，通过storm对rabbitMQ中的数据进行实时计算，将结果存入到rabbitMQ的另一个队列中，再由另外一个storm服务将结果保存到elasticsearch中进行存储，以此实现大数据的实时计算存储。 在项目首次部署阶段，一切正 阅读全文