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目录   1 介绍 2   1.1 文件介绍: 2   2 架构 3   3 特性 4   3.1 Get,Interator(迭代器)和快照 4   3.2 前缀迭代器 5   3.3 更新 5   3.4 持久化 5   3.5 ReadOnly 模式 6   3.6 数据库调试日志 6   3.7 事务日志 6   3.8 Memtable 管道 6   3.9 合并 Merge 操作 7   3.9.1 合并条件 7   4 工具 8   5 应用 9   5.1 初始化 9   5.2 使用 9   5.3 ...
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很多同学对Redis的单线程和I/O多路复用技术并不是很了解,所以我用简单易懂的语言让大家了解下Redis单线程和I/O多路复用技术的原理,对学好和运用好Redis打下基础。 一、Redis的单线程理解 Redis客户端对服务端的每次调用都经 ...
JAVA && Spring && SpringBoot2.x — 学习目录 我们在JDK中,可以使用ThreadPoolExecutor提供线程池服务,相关理论,可以在多线程——线程池ThreadPoolExecutor了解。但是SpringBoot提供了@Async [鹅神可]注解,帮助我们更方便的将业务逻辑提交到线程池中异步处理。 1. SpringBoot对线程池的自动装载 源代码:org.springframework.boot.autoconfigure.task.TaskExecutionAutoConfiguration ...
梦里寻他千百度——Springboot自动配置 还记得曾经为了引入一个框架,而在spring的xml文件里面写一大堆的配置或者以注解的形式,定义一大堆的配置类,简直不要太繁琐,稍不注意还很容易出错。终于有一天,springboot出现了 ...
最新关于我自己的,最新版idea 2018已经可以使用这种热部署了。具体原因因为没时间,所以能用就没管了,下图右上角的jrebel图标已经没了,因为我卸载了还能使用热部署,哈哈   下面是其他方法: 第一种:同事可用,我没用这个,所以没有详细步骤,不过步骤跟第二种一样 1.直接下载,里面有说明: 链接:https://pan.baidu.com/s/1m5S_d-zcbn_4yEo4yYqKHQ 提取码:jv40 第二种: 1.首先下载JRebel压缩包和破解包 百度云:   链接:https://pan.baidu.com/s/1m4y_kersEmjT5JgwihsM ...
前发过一文,《大屏做成这样,领导不重用你都难!》,不知大家是否还有印象? 小编陆续收到很多私信和留言,问及如何制作?可视化如何设计?数据哪里来等等问题。 其实小编想说,只要掌握背后制作的工具——FineReport,就已经成功了80%。 但finereport又不只只是大屏软件,它的本质是一个通用的报表制作和数据可视化工具。就好比Excel,小到可以存储统计数据、制作各式各样的图表、dashboard,大到制作财务报表、开发进销存系统。 但在企业应用中,企业/组织/团体一旦成规模时,数据量是数以万计的,无论数据还是报表都需要协同管理不断更新。面对各大OA\ERP\CRM系统的数据 ...
首先本文参考的是这个系列的文章:   https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NTg1MjM0Mg==&mid=509777776&idx=1&sn=e56f24bdf2de7e25515fe9f25ef57557&mpshare=1&scene=1   博主写的非常好,非常详细,我个人看完后,对核心部分进行了如下总结 ...
 Pipeline:“管道”,和很多设计模式中的“管道”具有同样的概念,pipleline的操作,将明确client与server端的交互,都是“单向的”:你可以将多个command,依次发给server,但在此期间,你将无法获得单个command的响应数据,此后你可以关闭“请求”,然后依次获取每个command的响应结果。       从简单来说,在IO操作层面,对于client而言,就是一次批量的连续的“write”请求,然后是批量的连续的“read”操作。其实对于底层Socket-IO而言,对于client而言,只不过是多次write,然后一次read的操作;对于server端,in ...
1 基础统计模块及常用统计学知识介绍 ◆ Spark 的基础统计模块即MLlib组件中的Basic Statistics部分 ◆ Basic Statistics主要包括Correlation 与Hypothesis testing等 ◆ 其大多被封装在orq.apache spark.mllib.stat._ 中 1.1 基础统计学知识 1.1.1 常用的统计学知识 ◆ 描述性统计 平均数,方差,众数,中位数... ◆ 相关性度量 spark 提供了皮尔逊和斯皮尔曼相关系数,反映变量间相关关系密切程度 ◆ 假设检验 根据一定假设条件,由样本推断总体的一种统计学方法,spa ...
第一、先说下应用场景吧,用户给出一段文字然后我返回十个与这段文字最相似的文件名称。   第二、什么是TF-IDF算法?我就简单介绍一下,因为百度上也有许多的介绍,TF-IDF用中文来解释就是词频、逆文档频率的意思,TF-IDF ...
文章目录 一. 运维 1. Master挂掉,standby重启也失效 2. worker挂掉或假死 二. 运行错误 1.shuffle FetchFailedException 2.Executor&Task Lost 3.倾斜
Ctrl 快捷键介绍 Ctrl + F在当前文件进行文本查找 (必备) Ctrl + R在当前文件进行文本替换 (必备) Ctrl + Z撤销 (必备) Ctrl + Y删除光标所在行 或 删除选中的行 (必备) Ctrl + X剪切光标所在行 或 剪切选择内容 Ctrl + C复制 ...
Google一下发现 Structured Streaming + Kafka集成,记录Offset的文章挺少的,我自己摸索一下,写了一个DEMO。Github地址   1. 准备 配置起始和结束的offset值(默认)   Schema信息 读取后的数据的Schema是固定的,包含的列如下:   ColumnType说明 keybinary信息的key valuebinary信息的value(我们自己的数据) topicstring主题 partitionint分区 offsetlong偏移值 timestamplong时间戳 timestampTypeint类 ...
Spark SQL数据类型 数字类型 ByteType:代表一个字节的整数。范围是-128到127 ShortType:代表两个字节的整数。范围是-32768到32767 IntegerType:代表4个字节的整数。范围是-2147483648到2147483647 LongType:代表8个字节的整数。范围是-9223372036854775808到9223372036854775807 FloatType:代表4字节的单精度浮点数 DoubleType:代表8字节的双精度浮点数 DecimalType:代表任意精度的10进制数据。通过内部的java.math.BigDeci ...
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