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Mac上的Docker部署一套hadoop+kafka+flink的环境
第零部分:准备工作 在开始之前,请确保您的Mac上已经安装了Docker Desktop。如果没有,请从官网下载并安装: Docker Desktop for Mac: https://www.doc
手写生产者消费者问题
面试官:手写个生产者消费者模式?我反手就是一套王炸! 前言:一次面试引发的“血案” “同学,看你简历上写着熟悉Java并发编程,那我们来聊聊生产者-消费者模式吧。不许用BlockingQueue,就用
3s->30ms!MySQL 生产环境 GROUP BY 优化实践
MySQL 生产环境 GROUP BY 优化实践,执行时间:3s->30ms! 两条 SQL 的 GROUP BY 使用了同一个索引,但是效率却相差很多,这到底是为什么呢?
(十)Netty进阶篇:漫谈网络粘包、半包问题、解码器与长连接、心跳机制实战
网络粘包、半包问题,在任何网络应用开发中都要解决,基于Netty开发网络应用时也不例外,同时包括长连接、心跳机制,也是网络开发过程中必须要考虑的问题,本章则主要是对这些Netty进阶技术点进行全面阐述
(二十六)MySQL分库篇:Sharding-Sphere分库分表框架的保姆级教学!
讲分库分表概念的文章比比皆是,但真正带人落地实践资料相对较少,而本次会基于最新的Sharding-Sphere5.2.1框架,来逐步讲解分库分表的完整性实战~
阿里开源的分布式分库分表中间件之MyCat从入门到放弃
1.非分片字段查询Mycat中的路由结果是通过分片字段和分片方法来确定的。例如下图中的一个Mycat分库方案:根据 tt_waybill 表的 id 字段来进行分片分片方法为 id 值取 3 的模,根
[MIT6.824] MapReduce Lab 无锁实现
MIT6.824 Lab1,实现一个无锁的 MapReduce,主题思路是使用原子操作来代替需要锁的场景。
🔥我说MySQL每张表最好不超过2000万数据,面试官让我回去等通知?
面试官:麻烦你好好看看这篇文章,再告诉我,每张表到底能存多少数据? 实际情况下,每张表由于自身的字段不同、字段所占用的空间不同等原因,它们在最佳性能下可以存放的数据量也就不同,需要手动计算才行。
天啦,从Mongo到ClickHouse我到底经历了什么?
心路历程: “Mongo是最棒的” --> “一定是我 Mongo 没用好,继续深入优化肯定能行” --> “我玩不动了,看看 ClickHouse 吧” -> “ClickHouse 真香”
使用ClickHouse JDBC官方驱动,踩坑无数
前言 最近遇到一个ClickHouse的线上问题: Code: 242, e.displayText() = DB::Exception: Table is in readonly mode(zook
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2021-12-15