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基于HBase和Phoenix的实时OLAP系统(理论篇)

发表于 2020-08-30 | 分类于 HBase | 0 | 阅读次数 291
一.什么是PhoenixPhoenix,中文译为“凤凰”,官网地址:http://phoenix.apache.org/Phoenix是由saleforce.com开源的一个项目,后又捐给了Apache基金会。它相当于一个Java中间件,提供jdbc连接,操作hbase数据表。Phoenix是一个H
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Centos7在高并发场景下使用NAT模式出现丢包

发表于 2020-04-28 | 分类于 Linux | 0 | 阅读次数 1878
一.问题产生背景线上使用使用6台阿里云挂到了SLB负载均衡后面,最开始TPS只有4000左右,但是今天TPS增加到了7500了,线上应用偶发性的出现域名解析失败,在服务器上ping域名的时候发现存在丢包(不限于内网域名,即使是baidu域名也丢包)[root@prd1~]#pingwww.baidu
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JAVA8(一)新特性详解

发表于 2020-02-29 | 分类于 java | 0 | 阅读次数 2437
一、接口的默认方法Java 8允许我们给接口添加一个非抽象的方法实现,只需要使用 default关键字即可,这个特征又叫做扩展方法,示例如下interface Formula { double calculate(int a); default double sqrt(int a) {
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红黑树

发表于 2020-02-01 | 分类于 数据结构 | 0 | 阅读次数 1598
一、概念R-B Tree,全称是Red-Black Tree又称红黑树,它是一种特殊的二叉查找树,红黑树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色,可以是红或黑。二、特性每个节点或者是红色,或者是黑色根节点是黑色的每个叶子节点(NIL)是黑色的。注意:这里的叶子节点,是指为空的叶子节点如果一个节点是红色的
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Spring事务Transactional和动态代理(三)-事务失效的场景

发表于 2020-01-24 | 分类于 java | 0 | 阅读次数 1790
系列文章索引:Spring事务Transactional和动态代理(一)-JDK代理实现Spring事务Transactional和动态代理(二)-cglib动态代理Spring事务Transactional和动态代理(三)-事务失效的场景一. Spring事务分类Spring 提供了两种事务管理方
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Spring事务Transactional和动态代理(二)-cglib动态代理

发表于 2020-01-20 | 分类于 java | 0 | 阅读次数 1144
系列文章索引:系列文章索引:Spring事务Transactional和动态代理(一)-JDK代理实现Spring事务Transactional和动态代理(二)-cglib动态代理Spring事务Transactional和动态代理(三)-事务失效的场景什么是cglibCglib是一个强大的、高性能
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Spring事务Transactional和动态代理(一)-JDK代理实现

发表于 2020-01-18 | 分类于 java | 0 | 阅读次数 1318
系列文章索引:Spring事务Transactional和动态代理(一)-JDK代理实现Spring事务Transactional和动态代理(二)-cglib动态代理Spring事务Transactional和动态代理(三)-事务失效的场景什么是代理理设计模式提供了对目标对象的间接访问方式,能力模式
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深入理解处理器高速缓存的工作机制

发表于 2020-01-14 | 分类于 操作系统 | 0 | 阅读次数 1624
一、为什么要使用缓存由于不同的存储技术在存储速度和造价上相差巨大,为了高效的访问数据,现代计算机的存储系统会把最常用的数据放在读存速度快的存储设备上,而把不常用的数据放在读存速度慢的存储设备上。存储器系统是一个具有不同容量、成本和访问时间的存储设备的层级结构。从上往下容量越来越大,但访问速度越来越慢
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Spark RDD的弹性到底指什么

发表于 2019-12-30 | 分类于 spark | 0 | 阅读次数 1745
RDD(Resiliennt Distributed Datasets)抽象弹性分布式数据集对于Spark来说的弹性计算到底提现在什么地方?自动进行内存和磁盘数据这两种存储方式的切换Spark 可以使用 persist 和 cache 方法将任意 RDD 缓存到内存或者磁盘文件系统中。数据会优先存储
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Spark原理概述

发表于 2019-12-26 | 分类于 spark | 0 | 阅读次数 1872
一. Spark出现的背景在Spark出现之前,大数据计算引擎主要是MapReduce。,HDFS + MapReduce的组合几乎可以实现所有的大数据应用场景。MR框架抽象程度比较高,需要我们编写Map和Reduce两个步骤(MapReduce 框架其实包含5 个步骤:Map、Sort、Combi
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Randy

Randy

技术可以暂时落后,但任何时候都要有上进的信念

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