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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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《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