發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：北京
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面試官問(wèn)：平時(shí)碰到系統(tǒng)CPU飆高和頻繁GC豹芯，你會(huì)怎么排查？
處理過(guò)線上問(wèn)題的同學(xué)基本上都會(huì)遇到系統(tǒng)突然運(yùn)行緩慢驱敲，CPU 100%铁蹈，以及Full GC次數(shù)過(guò)多的問(wèn)題。當(dāng)然，這些問(wèn)題的最終導(dǎo)致的直觀現(xiàn)象就是系統(tǒng)運(yùn)行緩慢握牧，并且有大量的報(bào)警容诬。...
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使用Python語(yǔ)言览徒，及其在因特網(wǎng)信息數(shù)據(jù)獲取（爬蟲）和數(shù)據(jù)挖掘颂龙、機(jī)器學(xué)習(xí)上的應(yīng)用习蓬。也包含python的基本使用。
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如果你認(rèn)為自己很努力了 你還可以更努力一點(diǎn) 挺過(guò)去，人生就會(huì)豁然開朗
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@pengtoxen reduce階段會(huì)再次排序
三種方法實(shí)現(xiàn)Hadoop(MapReduce)全局排序(1)
我們可能會(huì)有些需求要求MapReduce的輸出全局有序笋婿，這里說(shuō)的有序是指Key全局有序誉裆。但是我們知道，MapReduce默認(rèn)只是保證同一個(gè)分區(qū)內(nèi)的Key是有序的萌抵，但是不保證全...
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@pengtoxen 用自定義分區(qū)器呀找御，你說(shuō)的這是沒(méi)用的情況，無(wú)法保證全局有序绍填，所以才寫這篇文章來(lái)教你全局排序呀??
三種方法實(shí)現(xiàn)Hadoop(MapReduce)全局排序(1)
我們可能會(huì)有些需求要求MapReduce的輸出全局有序霎桅，這里說(shuō)的有序是指Key全局有序。但是我們知道讨永，MapReduce默認(rèn)只是保證同一個(gè)分區(qū)內(nèi)的Key是有序的滔驶，但是不保證全...
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hive的高階函數(shù)問(wèn)題： 1，如果讓你計(jì)算5月21號(hào)這個(gè)日期前3天到后面3天的數(shù)據(jù)和卿闹？（不只是5月21號(hào)這一天揭糕，所有天的前3天加上后3天的和） 2，對(duì)于組內(nèi)排序的順序問(wèn)題锻霎？（值相等的時(shí)候著角，排序...
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一個(gè)“技術(shù)賦能業(yè)務(wù)辜伟，技術(shù)引領(lǐng)業(yè)務(wù)”的踐行者仇穗。
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分布式日志收集框架Flume面對(duì)以上的問(wèn)題，我們?nèi)绾螌⑦@些日志移動(dòng)到hdfs集群上尼谆刨？塘娶？？痴荐？ 第一種方案：使用shell腳本cp 文件血柳，然后通過(guò)hdfs fs -put 源文件 hdfs目錄。 此方案可...
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聽說(shuō)愛好學(xué)習(xí)的都關(guān)注了作者<br>猛戳主頁(yè)↓↓：<a href="http://www.reibang.com/p/964370d9374e" target="_blank">http://www.reibang.com/p/964370d9374e</a><br>作者Github：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fyizhiwazi%2Fspringboot-socks" target="_blank">https://github.com/yizhiwazi/springboot-socks</a><br>
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IntelliJ IDEA 使用教程(2019圖文版) -- 從入門到上癮前言：IntelliJ IDEA 如果說(shuō)IntelliJ IDEA是一款現(xiàn)代化智能開發(fā)工具的話，Eclipse則稱得上是石器時(shí)代的東西了鸦难。其實(shí)筆者也是一枚從Eclipse轉(zhuǎn)I...
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玩轉(zhuǎn)Flume+Kafka原來(lái)也就那點(diǎn)事兒好久沒(méi)有寫分享了，繼前一個(gè)系列進(jìn)行了Kafka源碼分享之后徘六，接下來(lái)進(jìn)行Flume源碼分析系列，望大家繼續(xù)關(guān)注榴都，今天先進(jìn)行開篇文章Flume+kafka的環(huán)境配置與使用待锈。 一、...
