greemranqq
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Carvendy许：
16/11/18 16:21:17 ERROR SparkDe ...
spark 笔记1 -- spark程序连接 -
谁说长得帅就不爷们：
什么情况下会有 p!=t ?
源码分析-ConcurrentLinkedQueue -
di1984HIT：
spring +ehcache 持久化数据，重启恢复 -
lc464297691：
给个我实现的代码，需要自己写一个类继承之～
public ab ...
JAVA数据库连接池实现 -
lc464297691：
100%发生死锁！ if (isValid(conn)) ...
JAVA数据库连接池实现
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用CSDN吧，方便点。后面都迁移过去了
https://blog.csdn.net/greemran/article/details/106794668
1. 今天源码调试的时候发现 ：
env.getConfig().enableObjectReuse()
2.参考: https://segmentfault.com/a/1190000019352598
解释： enableObjectReuse 是可以让对象进行浅拷贝(地址拷贝)，从而提速
关于深浅拷贝这里不做太多解释。
3.我们的场景：
3.1 source(表)->filter(过滤)>funcion(维表join)->sink(输出)
这种仅做过滤，或者数据添加的操作，不对原数据进行加工的，完全可以使用（ ...
1.背景：
常见数据应用里面会有数据下载功能，当数据量比较大的时候，用JDBC 不对参数处理，容易OOM
2.原因：
基本的Connetion 做查询，ResultSet 会将数据全部拉到内存再进行遍历，所以容易OOM
3.当我们查询的时候利用
PreparedStatement ps = connection.prepareStatement(sqlText,ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
// 拉到多少就行处理
ps.setF ...
static int[] m = {3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3};
public static void main(String[] args) {
// 利用 ^ 交换律
print(m);
}
private static void print(int[] m) {
int m1 = m[0];
for (int i = 1; i < m.length; i++) {
...
/**
* 默认最大长度50位，可以调节，或者动态判断都行
*/
static String[] all = new String[50];
public static void main(String[] args) {
System.out.println(multiply(Long.MAX_VALUE, Long.MAX_VALUE));
System.out.println(multiply1(Long.MAX_VALUE, Long.MAX_VALUE));
}
pr ...
1.背景：
hive 做 insert overwrite select * from table 操作
出现异常：
[Fatal Error] total number of created files now is 100028, which exceeds 100000. Killing the job.
2.实际默认限制：
hive> set hive.exec.max.created.files;
hive.exec.max.created.files=100000
3.解决方案：
加上：DISTRIBUTE B ...
一.背景
一般hadoop集群的东西，需要去监控，或者杀东西之类的，所以需要调用下他们的API，下面是基本操作，获取正在跑的flink 程序，当然，也能获取CPU 内存等信息：
二.代码
public static void main(String[] args) throws IOException, YarnException {
YarnConfiguration yarnConf = YarnConfLoader.getYarnConf("/Users/qqr/Downloads/yarn-conf");
...
一.背景
有时候我们需要过滤数据，有些中间数据是不需要的，比如场景：
binlog 数据更新的时候，我们仅仅需要最新数据。会根据ID 分组，然后取version 最大的一条，存储
二.简单实例
@Data
@ToString
public class Order {
// 主键id
private Integer id;
// 版本
private Integer version;
private Timestamp mdTime;
public Order(int id, Integ ...
一.背景
当我们统计用户点击的时候，有时候会因为各种情况数据延迟，我们需要一个允许最大的延迟范围进行统计。这里的延迟统计分为两种：
模拟初始数据：早上10:10:00 用户点击了一次，但是延迟到10:10:05 才发送过来，允许最大延迟5秒， 5秒窗口统计。我们希望还是能统计到
二.基本代码
@Data
public class UserTimeInfo implements Serializable {
private String userId;
/** 实际时间-偏移量 偏移后的时间*/
priva ...
一.背景
这个和demo1类似，只是提供另外一种实现方式，类似kafka 利用streamTableSource 来做。
二.代码
@Data
@ToString
public class UserInfo implements Serializable {
private Timestamp pTime;
private String userId;
private String itemId;
public UserInfo() {
}
public UserInfo(String ...
一.背景
flink 这个东西，后面会尝试走纯SQL 统计路线，这个阿里和华为都搞了一套，这里就简单记录下测试效果。
用SQL统计用户点击数，每隔5秒统计一次。暂时去掉了复杂逻辑。
二.直接看代码
// lombok 插件，这里主要写一个简单的数据产生的对象
// 表是时间，用户,以及商品3个字段
@Data
@ToString
public class UserInfo implements Serializable {
private Timestamp pTime;
private String userId;
pri ...
一、背景
mysql数据由于自增的bigint 主键，会插入更快，因为能持续往文件末尾插入嘛，因此需要这个东西。
然后呢，服务端有专门生产id的接口，但是数据中心批量插入，肯定会拉暴他们，不让我们一起玩，只能自己玩。
二、方案
1.redis 获取数据段，程序内部自增。
问题：要用外部redis麻烦，而且要持久化
2.python 服务注册的，这个自己网上搜索。
问题：要机器，要服务端和客户端，而且python 我们版本不够高。。。尴尬，不想随便升级整个集群
...
1.介绍bzip2：一个完全免费，免费专利和高质量的数据压缩LZ4 ：非常快速的压缩算法LZHAM ：无损压缩数据库，压缩比率跟LZMA接近，但是解压缩速度却要快得多。LZMA ：7z格式默认和通用的压缩方法。LZMAT ：及其快速的实时无损数据压缩库Snappy ：快速压缩和解压缩ZLib ：非常紧凑的数据流压缩库ZZIPlib：提供ZIP归档的读权限这里主要看看snappy 和LZ4 的对比
原文地址：https://www.percona.com/blog/2016/04/13/evaluating-database-compression-methods-update/2.压缩和解压 ...
一.序言
简单copy下来的，记录一下，翻译有问题 请指出。
Shuffle operations
<!--?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?-->
Certain operations within Spark trigger an event known as the shuffle. The shuffle is Spark’s mechanism for re-distributing data so that it’s ...
一.序言
这里介绍一下我们对spark-sql 的一些简单应用。
二.业务描述
我们需要对大量数据进行分析，包含历史的数据，传统数据库即使用分库分表的中间件，也只能满足基本查询，对于多表关连的分析是不太友好的，因此我们将数据放到hadoop集群，但是并不是所有的JAVA 程序员都能对hadoop 或者hive 进行开发，为了屏蔽这种差异，因此我们在几个分析软件上做了对比，这里就不介绍了，最后选择了spark。
三.开发流程
1.服务器上我们启动了hive 的metastore 信息，让spark 使用。
2.开发了简单 ...