摘要：
软件设计的基本原则是道，范式及其背后的模式是术。 阅读全文
posted @ 2015-07-23 01:02
一码
阅读(1751)
评论(2)
推荐(4)
摘要：
一个小小的方差增量算法，使得消除持续增长的上百GB的明细数据成为可能，空间效率和时间效率都可得到无以伦比的提升。 阅读全文
posted @ 2015-07-06 07:24
一码
阅读(9065)
评论(8)
推荐(7)
摘要：
在商业项目开发过程中，经常会碰到“加个需求，到处改代码”的情况，也就是 散弹式修改 ，典型后果是漏改某些地方，导致整个系统表现不一致。 阅读全文
posted @ 2015-07-01 05:57
一码
阅读(3332)
评论(10)
推荐(9)
摘要：
为什么即便是经验丰富的程序员写出的程序，也会有违背职责单一原则的代码存在？职责单一原则是一门不断发展的艺术，值得你不断学习和参悟。 阅读全文
posted @ 2015-06-23 08:05
一码
阅读(1823)
评论(2)
推荐(4)
摘要：
道法自然，面向对象的代码也讲究自然。一个商业项目的代码会维护较长时间，人要读很多次，所以写代码一定要讲人话。 阅读全文
posted @ 2015-06-15 09:29
一码
阅读(3173)
评论(11)
推荐(8)
摘要：
RDD的粗粒度的转换是否有足够的表达能力，来支持多种多样的应用需求呢？一起来看看如何模拟Google经典的MapReduce和图数据处理框架Pregel。 阅读全文
posted @ 2015-06-11 07:48
一码
阅读(3440)
评论(1)
推荐(2)
摘要：
代码质量取决于程序员的素养，而代码质量几乎反应了程序员的素养。 阅读全文
posted @ 2015-06-08 18:37
一码
阅读(1007)
评论(8)
推荐(5)
摘要：
Spark究竟适用于哪些场景？RDD为何要设计成只读的？RDD为啥只支持粗粒度转换？RDD都放内存中了咋个容错？进来看看吧。 阅读全文
posted @ 2015-06-05 08:43
一码
阅读(2419)
评论(0)
推荐(1)
摘要：
当你看到别人写的超过千行的巨无霸类，以及随着时间的累积，自己写的类也稳步迈向巨无霸的时候，是不是既恐惧又无奈？一码今天就带小伙伴们征服巨无霸，打造属于自己的成就感。 阅读全文
posted @ 2015-06-03 09:16
一码
阅读(2899)
评论(11)
推荐(4)
摘要：
大数据处理肯定是分布式的了，那就面临着几个核心问题：可扩展性，负载均衡，容错处理。Spark是如何处理这些问题的呢？ 阅读全文
posted @ 2015-05-29 23:06
一码
阅读(6277)
评论(4)
推荐(3)
摘要：
对于新手而言，很困恼面向对象的程序中完全找不到计算逻辑，反而是无穷无尽的方法调用，但是当你习惯面向对象后就会了解到短方法的价值所在。 阅读全文
posted @ 2015-05-25 07:49
一码
阅读(2395)
评论(2)
推荐(4)
摘要：
寥寥10多行代码，就已经完成了，比大家想象的要简单，完全看不出大数据背后的存储，分布式，容错处理，这就是Spark给我们带来的福利。 阅读全文
posted @ 2015-05-23 09:07
一码
阅读(8400)
评论(8)
推荐(4)
摘要：
大家都习惯了这些打开软件的方式，习惯归习惯，它高效吗？ 阅读全文
posted @ 2015-05-22 19:34
一码
阅读(3382)
评论(41)
推荐(7)
摘要：
解决重复并不困难，困难的是发现重复。发现重复并不困难，困难是培养发现重复的习惯。 阅读全文
posted @ 2015-05-20 09:41
一码
阅读(6609)
评论(0)
推荐(4)
摘要：
《高效法则》会带着大家沿着大师的步伐，重温各个高效法则，并用目前最新可用的工具进行解说。 阅读全文
posted @ 2015-05-18 15:04
一码
阅读(603)
评论(0)
推荐(1)
浙公网安备 33010602011771号