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  • 愛5第一集將近一個小時,導(dǎo)演用預(yù)告片拖時常了嗎揭保,有些人就是賤疚沐,沒結(jié)局的時候期盼結(jié)局,呼聲高五年之后給你們個美好的結(jié)局罕袋,又開始罵改淑,覺得又臭又長不想看就滾

    沒上及格線的《愛情公寓5》,沒有最尬浴讯,只有更尬朵夏!

    并不是所有的劇情, 都需要一個圓滿的結(jié)局榆纽。 ——舊故麻袋 文丨舊故麻袋 ∨ 作為一名90年生的90后仰猖,“情景喜劇”幾乎伴我度過了整個童年和青春捏肢,從最初的《我愛我家》到《家有兒...

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    Java中的多線程你只要看這一篇就夠了

    引 如果對什么是線程、什么是進程仍存有疑惑饥侵,請先Google之鸵赫,因為這兩個概念不在本文的范圍之內(nèi)绪囱。 用多線程只有一個目的调衰,那就是更好的利用cpu的資源召烂,因為所有的多線程代碼都...

  • 關(guān)于線程池的面試題

    問題 1. 為什么要使用線程池枣察,線程池用什么用 2. 說說幾種常見的線程池及使用場景newFixedThreadPoolnewSingleThreadExecutornewC...

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    看完這篇還不會Elasticsearch就別學(xué)了

    由于近期在公司內(nèi)部做了一次 Elasticsearch 的分享衅澈,所以本篇主要是做一個總結(jié)可缚,希望通過這篇文章能讓讀者大致了解 Elasticsearch 是做什么的以及它的使用...

  • Kafka實際案例問題

    kafka consumer防止數(shù)據(jù)丟失 Kafka學(xué)習(xí)之怎么保證不丟熔酷,不重復(fù)消費數(shù)據(jù) 1 消費者pull數(shù)據(jù)時缝左,出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失成肘? 自動提交offset:可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失卖局,當(dāng)消...

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    flume配置多源sink

    一、配置示意圖: 二双霍、Flume參數(shù)配置說明: 三砚偶、問題記錄: 滾動生成新文件說明1.minBlockReplicas=1 該值設(shè)為1參考:flume中sink到hdfs,...

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    圖解JVM GC過程

    1. Minor GC (1) Minor GC過程 假設(shè)現(xiàn)在Heap內(nèi)存大小為20M洒闸,其中年輕代為10M染坯,老年代為10M,年輕代中Eden區(qū)6M丘逸,F(xiàn)rom區(qū)2M单鹿,To區(qū)2M...

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    深入理解JVM-內(nèi)存模型(jmm)和GC

    1 CPU和內(nèi)存的交互 了解jvm內(nèi)存模型前,了解下cpu和計算機內(nèi)存的交互情況深纲≈俪【因為Java虛擬機內(nèi)存模型定義的訪問操作與計算機十分相似】 有篇很棒的文章,從cpu講到內(nèi)...

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    使用hive 實現(xiàn)WordCount 計數(shù)

    啟動Hive 2.建表 3.導(dǎo)入數(shù)據(jù) 4.查詢: 至此湃鹊,數(shù)據(jù)導(dǎo)入完成儒喊。我原先以為做單詞統(tǒng)計,這一張表就可以币呵,但是我發(fā)現(xiàn)非常的困難怀愧,到這個地步就不能在用Hadoop里的MR來思...

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    Kafka offset管理

    Kafka中的每個partition都由一系列有序的、不可變的消息組成余赢,這些消息被連續(xù)的追加到partition中掸驱。partition中的每個消息都有一個連續(xù)的序號,用于pa...

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    MapReduce工作流程最詳細解釋

    歡迎關(guān)注公眾號“Tim在路上”MapReduce是我們再進行離線大數(shù)據(jù)處理的時候經(jīng)常要使用的計算模型没佑,MapReduce的計算過程被封裝的很好,我們只用使用Map和Reduc...

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    spark graphx 圖計算

    寫在前面 態(tài)度決定高度温赔!讓優(yōu)秀成為一種習(xí)慣蛤奢! 世界上沒有什么事兒是加一次班解決不了的,如果有,就加兩次F》贰(- - -茂強) 什么是一個圖 一個網(wǎng)絡(luò)Network 一個樹Tre...

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