1.二叉树节点结构 用递归和非递归两种方式实现二叉树的先序、中序、后序遍历 如果直观的打印一颗二叉树 如何完成二叉树的宽度优先遍历（常见题目：求一颗二叉树的宽度）
发简信
IP属地：上海
-
2022-09-19
3.1 从数据操作的类型划分：读锁、写锁 对于数据库中并发事务的 读-读 情况并不会引起什么问题。对于 写-写 、 读-写 或者 写-读 这些情况可能会引起一些问题，需要使用...
-
2022-09-17
2.3 读-写或写-读情况 读-写 或 写-读 ，即一个事务进行读取操作，另一个进行改动操作 。这种情况下可能发生 脏读 、 不可重复读 、 幻读 的问题。 各个数据库厂商对...
-
精讲MySQL 第十五章(一)：锁概览事务的隔离性由锁（LOCK）来实现。 1. 概述 锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在程序开发中会存在多线程同步的问题，当多个线程并发访问某个数据的时候，尤...
-
synchronize
## Java对象头(64位虚拟机) - 整个对象头一共有128位，Mark Word有64位，Klass Word有64位，但是Klass Word因为指针压缩的原因被压缩...
-
hive(一)：hive概述
2.1 Hive安装地址 1）Hive官网地址 https://hive.apache.org/[https://hive.apache.org/] 2）文档查看地址 htt...
-
hive(一)：hive概述
1.1 什么是Hive 1） Hive简介 2） Hive本质：将HQL转化成MapReduce程序 [图片上传失败...(image-94c4b5-164010173020...
-
MapReduce(十)：压缩
概述 1）压缩的好处和坏处 压缩的优点：以减少磁盘IO、减少磁盘储存空间 压缩的缺点：增加CPU开销 2）压缩的原则 （1）运算密集型的job，少用压缩 （2）IO密集型的j...
-
MapReduce(九)：开发总结及数据清洗（ETL）
ETL "ETL"是英文Extract_transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）到目...
-
MapReduce(八)：Join多种应用
Reduce Join Map端的主要工作：为来自不同表或文件的kv对，打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分或新加的标志作为value，最后进行输出...
-
MapReduce(六)：OutputFormat数据输出
OutputFormat接口实现类 OutputFormat是MapReduce输出的基类，所有实现MapReduce输出都实现了OutputFormat接口。 默认输出格式...
-
MapReduce(七)：MapReduce内核源码解析MapTask工作机制 MapTask共分为五个阶段，分别为：Read阶段、Map阶段、Collect阶段、溢写阶段、Merge阶段。 1）Read阶段：MapTask通过I...
-
MapReduce(五)：Shuffle机制Shuffle机制 Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。 Partition分区 如何按照条件输出到不同文件(分区)中，MapReduce...
-
MapReduce(四)：MapReduce工作流程注意： 上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体过程详解如下： 1）准备一个文件，例如ss.txt大小为20...
-
MapReduce(三)：InputFormat数据输入切片与MapTask并行度决定机制 1）问题引出 MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个Job的处理速度。 思考：1G的数据，启动8个MapTa...
-
Yarn(一)：资源调度器Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。 管理集群资...
-
MapReduce(四)：压缩
概述 1）压缩的好处和坏处 压缩的优点：以减少磁盘IO、减少磁盘储存空间 压缩的缺点：增加CPU开销 2）压缩的原则 （1）运算密集型的job，少用压缩 （2）IO密集型的J...
-
MapReduce(三)：核心框架原理
InputFormat数据输入 切片与MapTask并行度决定机制 1）问题引出 2）MapTask并行度决定机制 一个Job的Map阶段并行度由客户端提交job时的切片数决...
-
MapReduce(二)：MapReduce序列化
序列化概述 什么是序列化 为什么要序列化 为什么不用Java序列化 hadoop序列化优势 结构紧凑，存储空间少 传输快速 互操作性，支持多语言使用 自定义Bean对象实现序...