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原创初识Redis

目录各命令及底层实现远程 redis 服务上执行命令:字符串(String)哈希(Hash)列表(List)集合(Set)有序集合发布订阅redis和memcache的区别穿透、缓存雪崩使用redis实现分布式锁并发竞争问题持久化的几种方式、优缺点、怎么实现缓存失败策略redis集群高可用原理redis缓存分片（分区）redis的...

2019-01-31 14:50:11 199

原创 Java基础-3、JVM

目录运行时数据区域、JMM（JVM内存模型）Minor GC、Full GC各种回收算法类加载，为何使用双亲委派模式？是否有场景可以打破这种模式?Finalize()方法运行时数据区域、JMM（JVM内存模型） Minor GC、Full GC Minor GC 新生代 Full GC/Major ...

2019-01-31 14:38:43 191

原创 Java基础-2、并发

目录 synchronizedVolatile信号量Semaphore实现所有线程在等待某个事件的发生才去执行CAS缺陷以及如何解决AQS死锁、活锁线程池线程池的种类配置线程池大小工作机制及原理ThreadPoolExecutor类ThreadLoad原理LockSupport工具Condition原理Fork/Join框架的理解...

2019-01-31 14:26:44 616

原创 HBase教程

HBase教程(注：安装服务器和需连接hbase的服务器的hosts文件的配置 192.168.6 Demo01)Hbase简介HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。是横向扩展的。可以提供快速随机访问海量结构化数据。它利用了Hadoop的文件系统（HDFS）提供的容错能力。可以直接或通过HBase的存储HDFS数据。使用HBase在HDFS读取消费/随机访...

2019-01-31 11:45:29 268

原创 Spark机器学习

Spark机器学习注：http://blog.youkuaiyun.com/u013719780/article/details/51768381 Spark python简介Spark简介：Spark是一个分布式计算框架，旨在简化运行于计算集群上的并行程序的编写。该框架对资源调度，任务的提交/执行和跟踪，节点间的通信以及数据并行处理的内在底层操作都进行了抽象。它提供了一个更高级别的API...

2019-01-31 11:45:17 209

原创【2018美团点评技术年货合辑分享：共1200+页，约350M；】

【2018美团点评技术年货合辑分享：共1200+页，约350M；】前端系列：共566页，约90M；后台系列：共229页，约60M；系统系列：共165页，约48M；算法系列：共183页，约56M；运维系列：共140页，约36M；测试系列：共88页，约28M；工程师成长系列：共49页，约16M。【前端系列】：http://dpurl.cn/DWVhPpS【后台系列】：http:/...

2019-01-28 10:09:42 1689

原创 Java集合优缺点总结

1、List的实现类，以及实现类的优缺点 a、ArrayList：实现是基于动态数组的数据结构 b、LinkedList：实现是基于链表的数据结构 c、Vector：同ArrayList的数据结构，但它是线程安全的优缺点： a、对于随机访问get，ArrayList优于LinkedList，因为LinkedList要移动指针 b、对于新增和删除操作add和remo...

2017-08-28 14:05:01 2647

原创 Java基础-1、基础语法

目录List的实现类，以及实现类的优缺点Map的实现类，以及实现类的优缺点Set的实现类，以及实现类的优缺点Collection关键字引用反射机制cloneable接口实现原理线程简介线程的优先级创建线程sleep和wait的区别数组List的实现类，以及实现类的优缺点 a、ArrayList：实现...

2017-08-25 16:20:06 252

原创 mahout简介及安装配置

一. mahout简介：Mahout 是一个很强大的数据挖掘工具，是一个分布式机器学习算法的集合，包括：被称为Taste的分布式协同过滤的实现、分类、聚类等。Mahout最大的优点就是基于Hadoop实现，把很多以前运行于单机上的算法，转化为了MapReduce模式，这样大大提升了算法可处理的数据量和处理性能。以下为在mahout实现的机器学习算法：算法类算

2017-08-25 16:08:22 451

原创 Hadoop集群安装

Hadoop集群安装1、简介Hadoop是一个分布式系统基础架构。Hadoop的框架核心设计是HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。2、核心架构MapReduce引擎，该引擎是由JobTrackers和TaskTrackers组成 HDFS就想一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动

2017-08-25 16:05:39 260