本文由 简悦 SimpRead 转码， 原文地址 mp.weixin.qq.com 版本控制系统概述 开发中的实际场景 场景一：代码备份 场景二：代码还原【版本控制】 场景三：协同开发 场景四：追溯问题代码 版本控制系统 版本控制系统能追踪项目，从开始到结束的整个过程。对编程人员而言，版本控制技术是 ...
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2021-03-18 14:41:26
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前言 接上文，复习整理大数据相关知识点，这章节从MapReduce开始... MapReduce介绍 MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。 Map负责“分”，即把复杂的任务 ...
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2021-03-17 15:09:28
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线程安全的可变字符序列，一个类似于string的字符串缓冲区，但不能修改。 stringbuffer和string的区别。 string是一个不可变的字符序列 stringbuffer是一个可变的字符序列 ...
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2021-03-17 14:55:17
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数据结构和算法概述 算法分析 目的：花费更少的时间和更少的内存 1.1时间复杂度分析 事后分析方法： 程序开始时获取一个时间，结束时又获取一个时间，两者相减即可获得运行时间。 例： public class demo { public static void main(String[] args) ...
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2021-03-17 14:38:42
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关于 WSL 1 入门，你应该知道这些 如有错误，欢迎指出 参考： WSL 文档 VMware Workstation Pro 文档 概述 通过 WSL 2 来认识 WSL 1 什么是 WSL 2？ WSL 2 是适用于 Linux 的 Windows 子系统体系结构的一个新版本，它支持适用于 Li ...
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2021-03-16 13:56:33
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1、为什么要引入Yarn和Spark。 (1)现有的hadoop生态系统中存在的问题 1）使用mapreduce进行批量离线分析； 2）使用hive进行历史数据的分析； 3）使用hbase进行实时数据的查询； 4）使用storm进行实时的流处理； (2)选用spark的原因 1） 应用于流式计算的S ...
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2021-03-16 13:32:12
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。 HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，在低成本的通用硬件上运行。 HBase构建在HDFS之上 ...
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2021-03-16 13:21:18
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深入理解Java并发框架AQS系列（一）：线程 深入理解Java并发框架AQS系列（二）：AQS框架简介及锁概念 一、概述 1.1、前言 重剑无锋，大巧不工 读j.u.c包下的源码，永远无法绕开的经典并发框架AQS，其设计之精妙堪比一件艺术品，令众多学者毫不吝惜溢美之词。近期准备出一系列关于AQS的 ...
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2021-03-15 11:36:01
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以表的操作和单条记录的增删改查为基础。 批量操作，需要进行进一步封装。 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.*; import org.apache.hadoop.hbase.clie ...
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2021-03-15 11:32:26
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1. 为什么要引入Yarn和Spark。 从开源角度看，YARN的提出，从一定程度上弱化了多计算框架的优劣之争。YARN是在Hadoop MapReduce基础上演化而来的，在MapReduce时代，很多人批评MapReduce不适合迭代计算和流失计算，于是出现了Spark和Storm等计算框架，而 ...
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2021-03-15 11:29:44
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