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svn: E235000: In file 'subversion/libsvn_wc/update_editor.c' line 1446: assertion failed (action == svn_wc_conflict_action_delete)   解决方案: svn update --set-depth empty; svn update --set-depth infinity; svn up
在互联网这个行业里面,跳槽是一件极为常见的事情,所以,与之同步到来的一件事情就是面试。     做为面试官,你会用一些面试题来考察候选人;做为应聘者,你要准备面试以拿到offer。那么:面试,究竟面什么?   下面,通过我个人进行求职和参与面试的经历,做一些初步的总结。   1、专业能力       首先,作为企业来说,招人是为了能够让其创造价值,所以候选人必须具备该岗位/行业所要求的基本的专业知识,比如软件工程师的编程能力、产品经理的对行业的理解和对产品的设计能力、销售岗位进行市场推广的能力等。这些都是一个能想要胜任这个岗位的最基本的能力。 作为程序员,谈一 ...
下面是根据最近的工作内容来思考做事的方式,说是系统架构稍微有点标题党了,但是我感觉也可以说是广义的系统架构。   一、做铺垫   目前笔者在基础数据部门做实时计算相关的内容,近期接触到的主要工作是Kafka日志拆分,也就是把最基础的全量的日志Topic拆分成多个小的Topic,供业务方使用。   其主要目的为: 让业务方只关注自己需要的数据,让业务更加简单和专注 降低业务方和Kafka测的成本   二、讲故事   做这件事情,其实有两种思路: 业务方提需求,数据服务侧完成需求 数据侧主动进行日志的拆分   下面对这两种方式进行一下比较,分析其利弊。   ...
Apache Flink是一个支持有边界的和无边界的数据流的有状态计算的框架。因为很多流式应用被设计成在最短的停机时间内持续运行,所以一个流式处理器必须提供卓越的失败恢复能力,同时提供工具在应用运行的时候监控和维护 ...
从标题来看,这个话题是一个比较大的概念,这个话题,其实是我从工作一年多以后,一直持续不断地在思考这
Apache Flink 是一个支持有状态的计算的框架,它可以用来处理有边界的数据流和无边界的数据流。Flink 提供了多种不同抽象级别的API,并且提供对于常见的用例提供专用的函数库。   一、为流式应用构建好的模块 可以构建的 ...
Flink是一个分布式的、有状态的计算框架,它可以处理无限的和有限的数据流。Flink原本设计的就是可以在所有的通常的集群环境,在内存中进行任意规模的计算。   一、处理无边界的和有边界的数据流 任何种类的数据都是以 ...
  Flink的主要特性如下:   一、所有的流式使用用例   事件驱动的应用 流式 & 批量分析 数据 Pipelines & ETL 二、保证正确性   严格一次(Exactly-once) 状态一致性 基于消息时间(Event-time)的 处理 复杂的后期数据处理(Sophisticated late data handling) 三、分层的API   基于流和批量数据的SQL DataStream API 和 DataSet API 基于时间和状态的处理函数 四、操作重点(Operational Focus)   ...
一、Window Type 1、Global windows     2、Tumbling windows     3、Sliding windows     4、Session windows     5、WindowAll    二、Physical Partitioning   1、Custom   2、Random   3、Rebalancing   4、Rescaling   5、BroadCasting    
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一、多线程篇 1、Java自带的线程池的类别、实现以及相关特性 2、ThreadLocal 类 3、synchronized、volatile、Lock类  
https://blog.csdn.net/u013573133/article/details/48142677
本章介绍基本的垃圾回收算法的,从不同的维度来划分回收的算法。             参考文章:http://pengjiaheng.iteye.com/blog/520228  
今晚花了2个小时左右,看完了官方的一篇关于JVM和GC的文章,并且同时整理为思维导图,见下图。   对于详细的垃圾回收过程,从Eden到old generation,在原文中有非常详细的介绍。后续会抽时间把原文章进行翻译的。   并且思维导图的的原件也在附件中,有兴趣的可以下载。         参考文章:http://www.oracle.com/webfolder/technetwork/tutorials/obe/java/gc01/index.html    

ES常用操作

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ES setting操作: curl -XPUT localhost:9200/_cluster/settings -d '{       "transient" : {           "threadpool.search.queue_size" : 1000000       }   }'
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