a.解决企业中bug。比如flink早期bug,就很多,如json序列化工具,在开启flink仅一次处理,json格式不符合要求,就会抛异常而挂掉,然后重试,挂掉。这明显不科学,要解决这个bug就要会读源码,改源码。
链接:互联网技术脑图(Java) 说明:最新互联网技术脑图,用心制作,查缺补漏必备,持续维护中!欢迎提意见和补充~
经过这么多年的发展,大数据的技术正处于群雄逐鹿阶段 ,面对这么多技术框架,我们得学会做减法。
这个问题的答案简单而不简单:HBase客户端是不需要维护连接池的,或者说,Connection对象已经帮我们做好了。但是,对Connection使用不当是HBase新手(包括很久很久之前的我自己)最容易犯的错误之一,常见错误用法有:
由于能力有限,系列文章难免会存在错误或者遗漏,如果您有任何建议,可以私信给“悦专栏”公众号,我们会第一时间进行反馈。
在 JAVA 领域中笔者认为通用型基础技术包含 JAVA 集合、Java并发(JUC)。这类技术是项目中使用的高频技术,在合适的场景中选用合适的数据结构、选用合适的线程并发模型、合理控制锁粒度等都能显著提高应用程序的可用性、健壮性。
一、前言 万丈高楼平地起,相信要想学好java,仅仅掌握基础的语法是远远不够的,从今天起,笔者将和园友们一起阅读jdk1.8的源码,并将阅读重点放在常见的诸如collection集合以及concurrent并发两块,另外笔者自己也是摸着石头过河,如果有描述不当的地方,希望园友们能够不吝指出,希望能够和大家共同进步! 二、jdk1.8新特性简述 相较于之前的jdk版本,jdk1.8加入了很多新特性,诸如Lambda表达式,函数式接口,时间的处理类等新特性,值得一提的是可以在Interfac
本文将介绍canal项目中client-adapter的使用,以及落地生产中需要考虑的可靠性、高可用与监控报警。(基于canal 1.1.4版本)
Sentinel 系列共包含15篇文章,主要以源码分析为手段,图文并茂的方式对 Sentinel 的架构设计理念、核心实现要点进行了一一剖析,并加以实战分析与思考。
我们都知道StatefulWidget可以进行页面刷新操作,而StatelessWidget并不具备这项功能,依旧在最开始抛出两个问题:
本文来自V同学投稿的源码共读第六期笔记,写得很有趣。现在已经进行到第十期了。你或许经常看见 npm 更新的提示。
跟小伙伴们聊聊“分析开源项目源码,我们该如何入手分析?”这个话题,我们就随便扯皮,反正是跟小伙伴们一起学习交流,没必要太正式。
而绝大部分前端忙于每天的业务代码中,没有闲暇去看源码。想着只要我项目做的够多,面试就一定能通过。但事实上!你懂几个框架的源码,绝对会对你的面试有帮助。
假如你从来都没有学过Java,也没有其它编程语言的基础,上来就啃《Core Java》,那样是很难有收获的,尤其是《深入Java虚拟机》这类书,或许别人觉得好,但是未必适合现在的你。
大家好呀,打算写一个 Go 语言组件源码分析系列,一是为了能学习下 Go 语言,看下别人是怎么写 Go 的,二是也掌握一个组件。
本文接上篇文章跟大家聊聊我们为什么要学习源码?学习源码对我们有用吗?,那么本篇文章再继续跟小伙伴们聊聊源码这个话题。
TiDB-DM 是由 PingCAP 开发的一体化数据同步任务管理平台,支持从 MySQL 或 MariaDB 到 TiDB 的全量数据迁移和增量数据同步,在 TiDB DevCon 2019 正式开源。作为一款连接 MySQL/MariaDB 生态和 TiDB 生态的中台类型产品,DM 获得了广泛的关注,很多公司、开发者和社区的伙伴已经在使用 DM 来进行数据迁移和管理。随着大家使用的广泛和深入,遇到了不少由于对 DM 原理不理解而错误使用的情况,也发现了一些 DM 支持并不完善的场景和很多可以改进的地方。
作为 Android 开发,在日常工作和学习中,经常需要去阅读 Android 系统的源代码。体验最优的做法当然是把源码下载到本地,但是 Android 版本那么多,对于广大开发而言,略显过重。所以通常我们会选择一些在线看源码的方式。
当然很多小伙伴都有在开发中使用的经验,就没必要再搭建一个 Demo 了,在源码里官方也提供了 Demo,这里直接构建源码阅读环境。
继续分析源码,上一篇文章把HashMap的分析完毕。本文开始分析HashSet简单的介绍一下。
Koa 在众多NodeJs框架中,以短小精悍而著称,核心代码只有大约570行,非常适合源码阅读。
1. 一想 想,这个字很经典,作为源码阅读者,需要具备哪些“想”的思维。 想-中间件的场景 想-中间件存在的价值-同类产品横向指标对比,中间件纵向角色定位 想-中间件在整个生态中的位置,比如最简单的CNCF生态 2.二分 分,这个字又很经典,作为源码阅读者,又需要具备哪些“分”的思维。 分-从系统思维角度分析项目整体分层结构 分-从原有分层架构的角度,梳理出自己的因果逻辑图,比如RPC、存储层、序列化、集群等 分-带着问题去分析 分-分析最难啃的核心逻辑 3.三写 写,这个字很经典,作为源码阅读者,需要具
2021年9月21日,随着Kafka3.0的发布,Kafka在「分布式流处理平台」这个目标上的努力进一步得到加强!Kafka不满足于「消息引擎」的定位,正式基于这样的定位,Kafka 社区于 0.10.0.0 版本正式推出了流处理组件 Kafka Streams,也正是从这个版本开始,Kafka 正式"变身"为分布式的流处理平台,而不仅仅是消息引擎系统了。
相信大家平时在使用Pytorch搭建网络时,多少还是会觉得繁琐,因为我们需要搭建数据读取,模型,训练,checkpoints保存等等一系列模块。每当切换到新的任务后很多情况下之前的代码不能复用,或者说要复用就需要做很多地方的修改,到最后还不如重新写一遍。所幸,pytorch_lightning让这一过程简化了很多,相信如果你用过这个库你也会体验到它的方便性。但是torchline的存在是让你使用Pytorch更加的顺滑舒畅。
本文会先简单介绍制定查询计划以及优化的过程,然后用较大篇幅详述在得到逻辑计划后,如何基于统计信息和不同的属性选择等生成各种不同代价的物理计划。
TiDB Binlog 组件用于收集 TiDB 的 binlog,并准实时同步给下游,如 TiDB、MySQL 等。该组件在功能上类似于 MySQL 的主从复制,会收集各个 TiDB 实例产生的 binlog,并按事务提交的时间排序,全局有序的将数据同步至下游。利用 TiDB Binlog 可以实现数据准实时同步到其他数据库,以及 TiDB 数据准实时的备份与恢复。随着大家使用的广泛和深入,我们遇到了不少由于对 TiDB Binlog 原理不理解而错误使用的情况,也发现了一些 TiDB Binlog 支持并不完善的场景和可以改进的设计。
https://wangcy6.github.io/post/plan/oceanbase_day1/
简单来说,A 表和 B 表的 Hash Join 需要我们选择一个 Inner 表来构造哈希表,然后对 Outer 表的每一行数据都去这个哈希表中查找是否有匹配的数据。
很多朋友对大数据行业心向往之,却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书?今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴,作为参考。
在文章开始之前,请各位先回忆下在日常开发过程中,都使用或依赖了哪些开源项目?是不是发现,开源项目已经完全融入到日常开发!
一个软件开发人员,工作到了一定的年限(一般是3、4年左右),如果他还没学会阅读源码,那么他就会遇到瓶颈。因为到了这个时候的开发,他应该不仅仅只会做那些 CURD 的业务逻辑,而应该会根据公司的实际情况去写框架。而基本上没有谁能像天才一样从零写出一个框架,很多人写框架其实都是从模仿开始的。而你要模仿,那么你首先得看得懂框架源码才行。所以说阅读源码才显得那么重要。
一个软件开发人员,工作到了一定的年限(一般是3、4年左右),如果他还没学会阅读源码,那么他就会遇到瓶颈。因为到了这个时候的开发,他应该不仅仅只会做那些 CURD 的业务逻辑,而应该会根据公司的实际情况去写框架。
上一篇文章是关于如何快速解析客户端传递过来的参数的,参数解析出来后就开始了我们的业务的开发流程了。
之前阅读了JDK常用容器的源码本章就开始阅读Mybatis源码。不过在阅读之前我们首先搭建一下源码阅读环境,这样有利于我们后面的阅读,更加可以一边写注释一边的Debug。
本篇将主要关注逻辑优化。先介绍 TiDB 中的逻辑算子,然后介绍 TiDB 的逻辑优化规则,包括列裁剪、最大最小消除、投影消除、谓词下推、TopN 下推等等。
Kafka 是消息队列中间件的代表产品,它与 RocketMQ 和 RabbitMQ 最大的区别在于:在某些场景,可以弃用 Flink、Spark 这样的计算引擎,借助 Kafka Stream 轻松实现数据处理。也即,Kafka 不仅是消息引擎系统,也是分布式流处理平台。 最新版本 3.0 的发布,使得 Kafka 这一定位得到了进一步加强。突出的一点体现在对 KRaft 元数据和 API 进行了诸多突破性的改进: “KRaft Controllers 和KRaft Brokers,能够为元数据主题 __
Kafka 是消息队列中间件的代表产品,它与RocketMQ和RabbitMQ最大的区别在于:在某些场景,可以弃用Flink、Spark这样的计算引擎,借助Kafka Stream轻松实现数据处理。也即,Kafka不仅是消息引擎系统,也是分布式流处理平台。 最新版本 3.0的发布,使得Kafka这一定位得到了进一步加强。突出的一点体现在对KRaft元数据和API进行了诸多突破性的改进: “KRaft Controllers 和 KRaft Brokers,能够为元数据主题 __cluster_metadat
HttpClient源码阅读——探索Tcp链接建立时机及http请求发送时机 首先说明一点:我阅读源码一般都不是通篇阅读,而是抓住某一个关键问题,然后一步步跟踪下去,所以阅读源码的过程中会忽略一些我不
自从2016年09月04日加入CSDN,已经整整六年了,回顾自己不太长的技术成长之路(毕竟还是00后),前前后后捣鼓过网络安全、人工智能、区块链、舆情分析。可以说是东一榔头西一棒,至今一事无成。
SparkStreaming的DirectAPI源码阅读思路 Spark Streaming的流式处理,尤其和kafka的集合,应该是企业应用的关键技术点,作为spark学习和工作者,要熟练的掌握其中原理,精读源码,才能更好的完成任务和相关工调优工作内容。对其原理简介,浪尖不啰嗦,请看前面的文章《聊聊流式批处理》。在这里浪尖主要介绍,Spark Streaming源码阅读时的注意事项及关注点,只有牢牢把握这几点,才能更好的使用Spark Streaming。 阅读源码谨记的点 对于SparkStreamin
关于如何阅读开源社区源码,最近陆续有同学过来问我这个问题。前段时间,在HBase技术交流群里,大家也讨论过一些零散的方法,但都不系统。借着这个问题,我也认真回顾了一下自己所用过的一些方法,觉的有必要整理出来,供大家参考。
“平时不用看源码, 看源码太费时间,还容易忘记,工作中出现问题再针对性地阅读,效率更高。”
在 TiDB Hackathon 2021 赛事中,渡渡鸟复兴会赛队的作品“MVCC 时光机”充分利用 MVCC 特性,加强 MVCC 数据的查询、整理、恢复的能力,提高问题处理的效率,摘得了赛事的 “三等奖” 。
Nacos 启动是通过sh startup.sh -m standalone指令,这里主要是 startup.sh 脚本。
很多人一定和我一样的感受:源码在工作中有用吗?用处大吗?很长一段时间,我也有这样的疑问,认为那些有事没事扯源码的人,就是在装,只是为了提高他们的逼格而已。
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