稍具规模的互联网企业都会搭建自己的大数据平台。但更多的中小企业和初创公司，自己搭建大数据平台的成本高。拿开源软件搭建自己的大数据平台，对于中小企业来说，无论是人才储备还是服务器成本，都难以承受。别急，还有商业大数据平台供选择。大数据解决方案提供商Hadoop开源产品，关注大数据技术实现和产品功能。但要把Hadoop技术产品在企业真正应用，还有很多事：企业目前技术体系如何与Hadoop集成，具体如何
产品设计中，经常会遇到哪种产品设计方案更优：按钮大点还是小点好；页面复杂点好还是简单点好；这种蓝色还是另一种蓝好；新推荐算法是不是效果真好…这种讨论会出现在运营人员和产品经理之间，也会出现在产品经理和工程师之间，有时候甚至会出现在公司最高层，成为公司生死存亡的战略决策。A/B测试是大型互联网应用的常用手段。如说设计主观，那数据是客观的，与其争执哪种设计更好、哪种方案更受用户欢迎，不如通过A/B测试
这可视化性能数据从何来？如何在图中将性能指标和任务进度结合起来，可以一目了然看清应用在不同运行阶段的资源使用状况呢？为了Spark性能优化，专门大数据性能测试工具Dew。Dew也是个分布式大数据系统，部署在整个Hadoop大数据集群的所有服务器上。可实时采集服务器上的性能数据和作业日志，收集起来以后解析这些日志数据，将作业运行时间和采集性能指标的时间在同一个坐标系绘制出来，就得到上面的可视
1 Spark任务文件初始化调优首先进行性能测试，发现这个视频图谱N度级联关系应用分为5个job，最后一个job为保存结果到HDFS，其余job为同样计算过程的反复迭代。但是发现第一个job比其他job又多了个计算阶段stage，如图中红圈所示。通过阅读程序代码，发现第一个job需要初始化一个空数组，从而产生了一个stage，但是这个stage在性能测试结果上显示，花费了14秒的时间，远远超出合理
主流大数据技术都是开源的：Hadoop大数据存储与计算产品Hive、Spark SQL大数据仓库Storm、Flink这样的大数据流计算产品Mahout、MLlib大数据机器学习算法库如何参与Apache软件开发，如何进行软件性能优化及Spark源码优化：更深入、系统地了解软件性能优化更深入了解Spark的一些运行机制，同时也可以了解Apache开源社区的运作模式。因为我们在使用各类大数据产品的时
技术场景大数据技术可分类如下：存储计算资源管理HDFS最基本的存储技术。日常应用把通过各种渠道得到的数据，如关系数据库、日志、埋点、爬虫数据都存储到HDFS，供后续使用。HBaseNoSQL英杰，可划分到存储类别，它的底层存储也用到HDFS。主要用途某些场景代替MySQL数据存储访问，利用可伸缩特性，存储比MySQL多得多的数据量。比如滴滴司机每隔几s就将当前GPS数据上传，而滴滴司机数量号称千万
设置任务周期性检查的标志，然后任务就能通过自己的shutdown进程并正常终止。不是在任务中随机关闭线程，而是要求任务在到达一个较好时机自行终止。这总能产生比中断更好的结果以及更易理解、更合理的代码。以这种方式终止任务听起来很简单：设置任务可以看到的boolean flag。编写任务，以便定期检查标志并执行正常终止。这实际上就是你所做的，但有个问题：我们的旧克星，共同的可变状态。若该标志能被另一个
若无法通过并行流实现并发，则必须创建并运行自己的任务。运行任务的理想Java 8方法就是CompletableFuture。Java并发的历史始于非常原始和有问题的机制，并且充满各种尝试的优化。本文将展示一个规范形式，表示创建和运行任务的最简单，最好的方法。Java初期通过直接创建自己的Thread对象来使用线程，甚至子类化来创建特定“任务线程”对象。手动调用构造函数并自己启动线程。创建所有这些线
1 简介SynchronousQueue 是一种特立独行的队列，其本身是没有容量的，比如调用者放一个数据到队列中，调用者是不能够立马返回的，调用者必须等待别人把我放进去的数据消费掉了，才能够返回。SynchronousQueue 在 MQ 中被大量使用，本文就让我们从源码来看下 SynchronousQueue 到底是如何实现这种功能的呢。2 整体架构不像ArrayBlockingQueue
服务器集群环境的各种故障随时可能发生，多台服务器对一个数据的记录保持一致是一项重大挑战。## HDFS为保证集群的高可用，需部署两台NameNode服务器：一台作为主服务器一台作为从服务器当主服务器不可用，就切换到从服务器访问。若不同应用程序（Client）或DataNode做出的关于主服务器是否可用的判断不同，就会导致HDFS集群混乱。比如两个应用程序都要对一个文件路径执行写操作，但若这俩应用程
@Configuration public class MybatisConfig { @Bean public PaginationInterceptor paginationInterceptor() { return new PaginationInterceptor(); } }高版本SpringBoot中，会提示这种写法已过时, 所以采用另一
Google发表GFS、MapReduce、BigTable三篇论文，号称“三驾马车”，开启了大数据的时代。GFS对应的Hadoop分布式文件系统HDFSMapReduce对应的Hadoop分布式计算框架MapReduceBigTable对应的NoSQL系统HBase，如何大规模处理海量数据在计算机数据存储领域，一直是关系数据库（RDBMS）的天下，以至于在传统企业的应用领域，许多应用系统设计都是
UC Berkeley的AMP Lab推出的Spark更快执行速度和更友好的编程接口，在推出后短短两年就迅速抢占MapReduce的市场份额，成为主流的大数据计算框架。Spark之前，人们并未对MapReduce执行速度不满，觉得这速度其实也还行，至于编程复杂度：Hive、Mahout封装了常用的MapReduce编程MapReduce已很简化分布式编程了Spark出现后，人们才不满MapRedu
MapReduce简化了大数据编程的难度，使得大数据计算不再是高不可攀的技术圣殿，普通工程师也能使用MapReduce开发大数据程序。但是对于经常需要进行大数据计算的人，比如从事研究商业智能（BI）的数据分析师来说，他们通常使用SQL进行大数据分析和统计，MapReduce编程还是有一定的门槛。而且如果每次统计和分析都开发相应的MapReduce程序，成本也确实太高了。有没有更简单的办法，可以直接
Hadoop几个主要产品的架构都是一主多从。HDFS，一个NameNode，多个DataNode；MapReduce 1，一个JobTracker，多个TaskTracker；Yarn，一个ResourceManager，多个NodeManager。Storm，一个Nimbus，多个Supervisor；Spark，一个Master，多个Slave。大数据因为要对数据和计算任务进行统一管理，所以和
1 动机复杂的条件逻辑是编程中最难理解的东西之一，因此我一直在寻求给条件逻辑添加结构。很多时候，我发现可以将条件逻辑拆分到不同的场景（或者叫高阶用例），从而拆解复杂的条件逻辑。这种拆分有时用条件逻辑本身的结构就足以表达，但使用类和多态能把逻辑的拆分表述得更清晰。 2 常见场景2.1 构造一组类型，每个类型处理各自的一种条件逻辑例如，我会注意到，图书、音乐、食品的处理方式不同，这是因为它们分属不同类
1 简介Istio，希腊语，意扬帆起航。一个完全开源的服务网格产品，对分布式应用是透明的。Istio 管理服务之间的流量，实施访问政策并汇总遥测数据，而不需要更改应用代码。Istio 以透明的方式对现有分布式应用进行分层，从而简化了部署复杂性。也是一个平台，可与任何日志、遥测和策略系统集成。服务于微服务架构，并提供保护、连接和监控微服务的统一方法。在原有的数据平面的基础上，增加了控制平面。为什么会
架构 UML1 单线程写Disruptor的RingBuffer, 之所以可以做到完全无锁，也是因为"单线程写"，这是所有"前提的前提"，离了这个前提条件，没有任何技术可以做到完全无锁。Redis、Netty等等高性能技术框架的设计都是这个核心思想。2 系统内存优化-内存屏障实现无锁，还需一个关键技术：内存屏障。对应到Java语言，就是valotile变量与happens before语义。 参阅
1 概述源于Google的MapReduce论文，发表于2004年12月。Hadoop MapReduce是Google MapReduce的克隆版。Hadoop问世前，已有分布式计算，但都是专用系统，仅处理某一类计算，比如进行大规模数据排序。这样的系统无法复用到其他大数据计算场景，每种应用都需要开发与维护专门系统。而Hadoop MapReduce造就了大数据计算通用编程。只要遵循MapRedu
一个数据结构中可能包含多个记录，而这些记录都关联到同一个逻辑数据结构。例如，我可能会读取一系列订单数据，其中有多条订单属于同一个顾客。遇到这样的共享关系，既能将顾客信息作为值对象看待，也能将其视为引用对象：若将其视为值对象，则每份订单数据中都会复制顾客的数据若将其视为引用对象，对于一个顾客，就只有一份数据结构，会有多个订单与之关联若顾客数据永不修改，则两种方式都合理。 把同一份数据复制多次可能会造
大家接手的祖传代码都是屎山，那么何时重构、何时停止？如何删除一个实例变量、如何产生一个继承体系，相信你也都会，因为本就简单，但要你解释何时做这些动作呢？你好像不那么轻松应答了呢。编程不仅是一门艺术，也是需要科学的说服力。我们看过很多很多代码，观察这些代码时，我们学会了从中找寻某些特定结构，这些结构指出了重构的可能性。谁都无法给你一个何时必须重构的精确衡量标准。但经验看来，没有任何规矩比经验丰富大佬
由于DB占用空间太大，我删除了大表的一半数据，可为啥这表文件的大小没变？数据库表的空间回收到底是怎么做的呢？InnoDB表包含：表结构定义（所占空间小）表数据（重点）MySQL版本：＜8.0，表结构存在于.frm后缀文件里8.0，允许将表结构定义放在系统数据表。为何直接删除表数据无法回收表空间？如何正确回收空间？1innodb_file_per_table表数据既能存在于共享表空间也能是单独的文件
sortbuffer、内存临时表和joinbuffer，都是用来存放语句执行过程中的中间数据，以辅助SQL语句的执行。在排序的时候用到了sortbuffer，在使用join语句的时候用到了joinbuffer。union执行流程示例表!(https://s4.51cto.com/images/blog/202203/24235857_623c9541a00ae58662.png?xossproce
1前言实体是领域模型中的领域对象。官方解释：实体是指描述了领域中唯一的且可持续变化的抽象模型。通常建模时：名词用于给概念命名形容词用于描述这些概念而动词则表示可以完成的操作白话解释：实体就是对象的方法和属性实现业务逻辑的类，一般由唯一标识id和值对象组成，属性发生改变，可影响类的状态和逻辑。MVC开发人员总将关注点放在数据，而非领域。因为在软件开发中，DB占据主导地位。他们首先考虑数据的属性(即表
需求查询城市是“上海”的所有用户名，并按用户名排序，返回前1000人的名字、年龄。先看建表语句：!(https://s4.51cto.com/images/blog/202203/21221240_623887d870c8d97334.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g
实体和值对象组成聚合，再根据业务，将多个聚合划定到同一限界上下文，并在限界上下文内完成领域建模。聚合只是单纯将一些共享父类、密切关联的对象聚集成一个对象树吗？如果是这样，对于存在于这个树中的对象，有没有一个实用的数目限制？既然一个聚合可以引用另一个聚合，是否可以深度遍历下去，并且在此过程中修改对象？聚合的不变条件和一致性边界是什么意思？1 聚合实体一般对应业务对象，具有业务属性和业务行为值对象主要
某系统专门通过各种条件筛选大量用户，接着对那些用户去推送一些消息：一些促销活动消息让你办会员卡的消息告诉你有一个特价商品的消息通过一些条件筛选出大量用户，针对这些用户做推送，该过程较耗时-筛选用户过程。用户日活百万级，注册用户千万级，而且若还没有进行分库分表，则该DB里的用户表可能就一张，单表上千万的用户数据。对运营系统筛选用户的SQL：SELECT id, name FROM users WHE
用户系统设计1 系统分析1.1 Scenario 场景注册、登录、查询、用户信息修改，哪个需求量最大？ 支持100M DAU。注册，登录，信息修改 QPS 约：100M * 0.1 / 86400 ~ 1000.1 = 平均每个用户每天登录+注册+信息修改Peak = 100 * 3 = 300 查询QPS约 100 M * 100 / 86400 ~ 100k100 = 平均每个用户每天与查询用
1 面试题分布式服务接口请求的顺序性如何保证？2 考点分析分布式系统接口的调用顺序,一般来
1 设置带过期时间的 key# 时间复杂度：O（1），最常用方式expire key seconds# 字符串独有方式setex(String key, int seconds, String value)除了string独有设置过期时间的方法，其他类型都需依靠expire方法设置时间，若：未设置时间，则缓存永不过期设置过期时间，但之后又想让缓存永不过期，使用persist 设置key的
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