阿里p7，精通java, 中间件，分布式系统开发和架构设计，丰富的java后端系统开发，设计和架构经验，说句不要脸的话：踩过的坑比很多人走过的路还要多！我在坑外等你！简书宣言：不求深奥，但求实用！
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死磕源码系列 - HashMap
本篇涉及的HashMap的源码都是一些我想讲的, 没涉及到的都是不想讲或不会的, 纯学习记录. 数据结构 内部字段 构造函数 添加数据 数组扩容 查找数据 删除数据 拓展问题...
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ConcurrentHashMap解析
注：此文基于Android的ConcurrentHashMap讲解ConcurrentHashMap之前，我先花点篇幅讲解下CAS的机制思想，因为ConcurrentHash...
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[转] 探索 ConcurrentHashMap 高并发实现机制简介 ConcurrentHashMap 是 Java concurrent 包的重要成员。本文将结合 Java 内存模型，来分析 ConcurrentHashMap 的 J...
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Kafka源码分析-Consumer（1）-设计原理
一.KafkaConsumer的使用例子： 消费者从Kafka服务端拉取消息，并交给业务逻辑进行处理。KafkaConsumer的API很友好，开发人员不用关心与Kafka服...
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Kafka源码分析-网络层-1在享用了这么久kafka提供的各种福利后, 咱们也来精进一下,看看kafka的各部分实现,知其然也知一点所以然; 题目起得有点大,其实完全是临时起意,希望能坚持下去; 本身其...
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目前从事大数据开发工作，使用语言java、scala和python
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一文通俗理解Spark架构、Spark部署方式、配属配置优先级、Spark处理所提交的application的流程、Spark共享变量、Spark监听，以及master、driver、worke...Spark是一种基于内存计算的计算引擎（通俗地说就是计算速度快），由于其可以将计算的中间结果存放在内存中，因此非常适合于迭代计算和交互式查询。 一、Spark的四大核心组件和...
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spark向kafka写入数据(转)
前言 在WeTest舆情项目中，需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计，在生产者一端，我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中，而在消费者一端，我们利用了spar...
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实力来自点点滴滴的积累，专注原创，分享大数据技术。
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ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。 Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。 Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。 Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。 Filebeat隶属于Beats。目前Beats包含四种工具： Packetbeat（搜集网络流量数据） Topbeat（搜集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据） Filebeat（搜集文件数据） Winlogbeat（搜集 Windows 事件日志数据）
