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Hodu
Java爱好者 @蚂蚁金服
·
8年前
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这一次,彻底读懂Mysql执行计划
本文主要介绍mysql执行计划各个字段的作用,以及如何利用Mysql执行计划优化我们的Sql,本文主要面向后端开发程序员,以及需要和数据库打交道的同学们。 所谓的执行计划就...
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政采云技术团队已转移到新的政采云技术
政采云技术zero团队 @政采云有限公司
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3年前
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从线上死锁分析到 Next-Key Lock 理解
最近真线岛端环境发生死锁场景。本文通过实战一个死锁问题 ,从发现、排查,到思考、解决的过程中,以简单的方式 理解 MySQL 中 Next-Key Lock 。...
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一个普普通通简简单单
神 @鹅厂
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8年前
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深入解析中间件之-Canal
问题:创建canal用户的目的是什么?直接使用现有的用户名可以吗,比如root。 答案:有些用户没有REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIEN...
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Throwable
公众号: Throwable
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6年前
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基于Canal和Kafka实现MySQL的Binlog近实时同步
近段时间,业务系统架构基本完备,数据层面的建设比较薄弱,因为笔者目前工作重心在于搭建一个小型的数据平台。优先级比较高的一个任务就是需要近实时同步业务系统的数据(包括保存、更...
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KK架构
大数据工程师 @恒生电子股份有限公司
·
5年前
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Flink SQL 核心概念剖析与编程案例实战
在上篇文章中,我们梳理了 Flink Table Api / SQL 在 Flink 生态的位置,以及 Flink Table Api / SQL 是如何一步步转换为 Fl...
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Flink_China
@Apache Flink China
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4年前
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Flink 1.13,面向流批一体的运行时与 DataStream API 优化
1. 流批一体的 Flink 1.1 架构介绍 首先看下 Flink 流批一体的整体逻辑。Flink 在早期的时候,虽然是一个可以同时支持流处理和批处理的框架,但是它的流处...
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Flink_China
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Flink_China
@Apache Flink China
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5年前
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基于 Flink + Hive 构建流批一体准实时数仓
基于 Hive 的离线数仓往往是企业大数据生产系统中不可缺少的一环。Hive 数仓有很高的成熟度和稳定性,但由于它是离线的,延时很大。在一些对延时要求比较高的场景,需要另外...
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PatrickLee666
鼓励师 @阿里巴巴
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7年前
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Redis知识总结
相关产品: Tokyo Cabinet/Tyrant、Redis、Voldemort、Berkeley DB 典型应用: 内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载。 数据...
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foofoo
后端研发 @阿里巴巴
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7年前
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面试必备:八种排序算法原理及Java实现
1. 概述 排序算法分为内部排序和外部排序,内部排序把数据记录放在内存中进行排序,而外部排序因排序的数据量大,内存不能一次容纳全部的排序记录,所以在排序过程中需要访问外存。...
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你听___
Java开发
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7年前
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彻底理解volatile
1. volatile简介 在上一篇文章中我们深入理解了java关键字synchronized,我们知道在java中还有一大神器就是关键volatile,可以说是和sync...
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BlinkAce
拧螺丝小弟 @蚂蚁集团
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6年前
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Spark内存模型介绍及Spark应用内存优化踩坑记录
Spark作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解Spark内存管理的基本原理,有助于更好的开发Spark应用程序和进行性能调...
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熊纪元
后台开发
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6年前
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JVM G1垃圾回收总结
G1(Garbage-First)垃圾回收器是在jdk7版本开始被引进的,它的特性在于能够尽可能的满足用户对停顿时间的要求同时还保持较高的吞吐。G1的定位是取代CMS,相比...
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你听___
Java开发
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7年前
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彻底理解synchronized
通过字节码分析以及源码解析深入理解synchronized的使用场景以及背后的实现原理,避免在生产环境出现并发问题,...
493
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蔡镇浩
后台
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6年前
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聊聊J.U.C - AQS
java.util.concurrent(J.U.C)大大提高了并发性能,AQS 被认为是 J.U.C 的核心。 java的内置锁一直都是备受争议的,在JDK 1.6之前,...
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SylvanasSun
8年前
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虚拟内存的那点事儿
我们都知道一个进程是与其他进程共享CPU和内存资源的。正因如此,操作系统需要有一套完善的内存管理机制才能防止进程之间内存泄漏的问题。 为了更加有效地管理内存并减少出错,现代...
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我是卖报滴小行家
Java工程师 @拼多多
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7年前
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【浅度渣文】JVM——G1收集器
1. 概述 操作系统要求Windows XP或者更高,Mac OS X和Linux都可以。请注意,这些测试操作是在Windows 7上完成的,尚未在所有平台上进行测试。 但...
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Flink_China
@Apache Flink China
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6年前
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原理解析 | Apache Flink 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理
Apache Flink 自2017年12月发布的1.4.0版本开始,为流计算引入了一个重要的里程碑特性:TwoPhaseCommitSinkFunction(相关的Jir...
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阿里云云栖号
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2020-07-31