Java设计模式结构型模式 适配器模式 模式动机：在软件开发中采用类似于电源适配器的设计和编码技巧被称为适配器模式。通常情况下，客户端可以通过目标类的接口访问它所提供的服务。又是，现有的类可以满足客户的功能需要，但是它所提供的接口不一定是客户类所期望的，这可能是现有类中方法名与目标类中定义的方法不一致等原因所导致的。在这种情况下，现有的接口需要转化为客户类所期望的接口，这样保证了对现有的重用。
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2024-07-10 16:59:16
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Java逃逸分析1. 什么是Java逃逸分析我们知道对象一般是在堆上生成的，但这并不是绝对的。特例就是今天要说的逃逸分析。JVM 在分析代码以后，发现一个对象在声明之后，只有在它当前声明的这个函数中调用，那么它就会将这个对象在栈上申请空间。而不是在堆上。这就是JDK6出的逃逸分析。因为在栈上创建的对象，在函数执行完毕以后，会将这个对象清理。这样就大大减轻了GC的压力。2. 举一个例子写一段代码现在
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2023-11-12 08:29:29
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压缩( compaction)用于在 MergeOnRead存储类型时将基于行的log日志文件转化为parquet数据文件，本文分析其实现。
原创
2021-12-22 15:20:47
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# 了解Java Hudi：实时数据湖解决方案
在现代数据处理中，实时数据湖已经成为了一个非常重要的数据架构方案。Apache Hudi是一个开源项目，为实时数据湖提供了一种构建和维护大规模数据湖的解决方案。本文将介绍Java Hudi的基本概念、用途和示例代码，帮助读者更好地了解和应用Java Hudi。
## 什么是Java Hudi？
Java Hudi是Apache Hudi项目的J
原创
2024-06-06 03:35:05
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使用rollback保证数据正确性，分析其实现
原创
2021-12-22 14:31:46
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分析Hudi的savepoint机制
原创
2021-12-22 14:35:38
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上面我们编译了源码，然后我们接下来用idea将源码导入到开发工具，并在idea上启动standlone的master和slave，方便我们调试。1将项目导入到idea当中然后open as project即可。我看网上很多说，导入了，然后让maven自动导入依赖就行，但是不知道可能是我的网络问题，我遇到了很多问题，这里我分享出来，看是否能对你们有帮助。2遇到的问题1.导入到idea当中，spark
Resilient Distributed Datasets (RDDs)类定义abstract class RDD[T: ClassTag](
@transient private <var></var> _sc: SparkContext,
@transient private var deps: Seq[Dependency[_]]
) exten
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2024-10-11 04:23:19
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随着大数据的火爆，大数据相关人才的需求与日俱增，岗位增多，这也导致了数据分析相关的岗位出现了供不应求的状况，从而引发了一波关于数据分析的浪潮。数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。一个数据分析的项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优
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2024-07-18 13:40:49
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Spark源码解析-Yarn部署流程（ApplicationMaster）可微信搜索 知了小巷 ，关注公众号支持一下，谢谢。另外，公众号后台回复 资料 ，可领取大数据2020学习视频资料。前文【Spark源码解析Yarn部署流程（SparkSubmit）】 中 createContainerLaunchContext 用来运行ApplicationMaster。 主要调用是在：yarnClient
# 教你实现 Hudi Java
Apache Hudi 是一个支持增量数据处理的框架，适用于富日志数据的流处理。本文将帮助你从零开始使用 Hudi 的 Java 实现，主要分为以下几个步骤。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 环境准备，安装依赖 |
| 2 | 创建 Hudi 表 |
| 3 | 插入数据到 Hudi 表
原创
2024-08-11 06:35:44
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解密Timeline（时间轴），这也是Hudi支持增量查询及历史时间点查询的秘密所在
原创
2021-12-22 16:22:13
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## Java整合Hudi实现步骤
本文将介绍如何使用Java语言整合Hudi，实现数据湖的构建和管理。Hudi是一种快速、可靠的大数据存储和处理框架，它基于Apache Hadoop和Apache Spark构建，让我们能够方便地管理大规模的数据集。
### 整合流程
下面的表格简要概括了实现Java整合Hudi所需的步骤。
```mermaid
journey
title Ja
原创
2023-11-10 04:43:53
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# Java 读取 Hudi 数据的实现
Apache Hudi 是一个开源的数据湖解决方案，主要用于在 Hadoop 生态系统中高效地管理大规模数据集。本文将介绍如何使用 Java 从 Hudi 表中读取数据，并提供相应的代码示例和流程图。
## Hudi 的基础知识
Hudi 提供了增量数据处理和实时查询等功能，使得用户能够对不断变化的数据进行管理。Hudi 用于压缩、合并、清理旧数据和
原创
2024-10-05 05:00:54
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在本节中，我们将介绍一些有关Hudi插入更新、增量提取的实际性能数据，并将其与实现这些任务的其它传统工具进行比较。插入更新下面显示了从NoSQL数据库摄取获得的速度提升，这些速度提升数据是通过在写入时复制存储上的Hudi数据集上插入更新而获得的，数据集包括5个从小到大的表(相对于批量加载表)。由于Hudi可以通过增量构建数据集，它也为更频繁地调度摄取提供了可能性，从而减少了延迟，并显著节省了总体计
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2023-08-30 18:10:13
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# 如何实现“Java Flink Hudi”
## 一、整体流程
下面是实现“Java Flink Hudi”的步骤表格：
```mermaid
pie
title 流程步骤
"Step 1" : 了解需求
"Step 2" : 准备环境
"Step 3" : 编写Flink程序
"Step 4" : 集成Hudi
"Step 5" : 执行
原创
2024-04-05 05:26:45
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在处理“大数据”的场景时，Hudi 作为一个高效的实时数据湖解决方案，广泛应用于数据写入和更新。然而，在使用 Java 进行 Hudi 写入操作时，我们偶尔会遇到一些难题。本文将详细记录我在解决“hudi写入 java”问题的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用。
### 背景定位
随着公司业务的快速增长，我们的用户需求不断增加，需要更有效地处理数据写入过程。H
# 如何使用Hudi Java写入数据
## 流程概述
在使用Hudi Java写入数据时，需要经过一系列步骤来完成。下面将通过表格展示每个步骤以及需要进行的操作，以帮助你快速了解整个流程。
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 初始化Hudi写入客户端 |
| 步骤二 | 创建数据集 |
| 步骤三 | 将数据写入数据集 |
| 步骤四 | 关闭Hu
原创
2024-06-02 05:16:41
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# Java连接Hudi实现教程
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建Hudi表] --> B[写入数据]
B --> C[查询数据]
C --> D[更新数据]
D --> E[删除数据]
```
## 2. 创建Hudi表
首先，我们需要创建一个Hudi表来存储数据。以下是创建Hudi表的步骤和对应的代码（使用Ja
原创
2023-11-17 12:51:37
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# Hudi集成Java：实时数据处理的新选择
Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个开源的数据湖解决方案，用于管理海量数据的增量处理、更新和删除。随着大数据技术的快速发展，Hudi因其高效的数据管理能力和流式计算特性而受到关注。结合Java，Hudi使得数据处理变得更加灵活和高效，适合用于实时数据分析和机器学习场景。本文将
