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学习笔记 | Java 垃圾回收(面试必备)
垃圾回收(Garbage Collection,GC),就是通过垃圾收集器把内存中没用的对象清理掉。垃圾回收涉及到内容: 判断对象是否已死:找出哪些对象是已经死掉的,以后不会再用到的。 判断对象是否已死的方法:引用计数算法和可达性分析算法。 给每一个对象添加一个引用计数器,每当…
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学习笔记 | 深入理解Java内存模型
Java 虚拟机在执行 Java 程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域。这些区域都有各自的用途,以及创建和销毁的时间,有的区域随着虚拟机进程启动而存在,有些区域则是依赖用户线程的启动和结束而建立和销毁。 程序计数器(Program Counter Regis…
学习笔记 | Scala函数式编程
Scala 是一种有趣的语言,它一方面吸收继承了多种语言中的优秀特性,一方面又没有抛弃 Java 这个强大的平台,它运行在 Java 虚拟机(Java Virtual Machine)之上,轻松实现和丰富的 Java 类库互联互通。它即支持面向对象的编程方式,又支持函数式编程。…
使用Prometheus+Grafana快速打造高逼格监控平台
Prometheus 是一套开源监控系统,使用Go语言开发,是 Google BorgMon 监控系统的类似实现。 Prometheus 的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态,任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控,是比较适合 Docker,Kube…
从0开始学大数据-数据仓库建模
数据模型是数据组织和存储方法,它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。有了适合业务和基础数据存储环境的模型,那么大数据就能获得以下好处: 性能:良好的数据模型能帮助我们快速查询所需要的数据,减少数据的 I/O 吞吐。 成本:良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余,也能…
从0开始学大数据-数据仓库理论篇
数据仓库(DW)是一个 面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据的集合,以用于支持管理决策过程。 主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点领域。数据仓库通过一个个主题将多个业务系统的数据加载到一起,为了各个主题(如:用户、订单、商品等)进行分析而建,操作型数据库是为了…
从0开始学大数据-Hive性能优化篇
在工作中使用hive比较多,也写了很多HiveQL。这里从三个方面对 Hive 常用的一些性能优化进行了总结。 分区表 是在某一个或者几个维度上对数据进行分类存储,一个分区对应一个目录。如果筛选条件里有分区字段,那么 Hive 只需要遍历对应分区目录下的文件即可,不需要遍历全局…
从0开始学大数据-Hive基础篇
Hive起源于Facebook,是基于 Hadoop HDFS 分布式文件系统的分布式 数据仓库 架构。它为数据仓库的管理提供了许多功能:数据ETL(抽取、转换和加载)工具、数据存储管理和大型数据集的查询和分析能力。同时Hive还定义了类SQL的语言(HiveQL)。允许用户进…
高性能网站实用技巧之消息队列篇
消息队列(Message Queue)是一种进程间通信或同一进程的不同线程间的通信方式。进程或者线程之间通过 消息 进行通信,消息发送后可以立即返回,由消息系统来确保信息的可靠传递,消息发布者(生产者)只管把消息发布到消息队里中而不用管谁来消费,消息使用者(消费者)只管从消息队…
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