作者小头像 Lv.6
更多个人资料
3323 成长值
3 关注
36 粉丝
+ 关注 私信

个人介绍

CSDN大数据领域博客专家，全网3万多粉丝，知名互联网公司高级开发工程师，专注大数据和后端开发，致力成为优秀架构师 公众号【三帮大数据】回复‘’大数据‘’获取资料

感兴趣或擅长的领域

大数据、微服务架构、编程语言
个人勋章
TA还没获得勋章~
成长雷达
3300
3
0
0
20

个人资料

个人介绍

CSDN大数据领域博客专家，全网3万多粉丝，知名互联网公司高级开发工程师，专注大数据和后端开发，致力成为优秀架构师 公众号【三帮大数据】回复‘’大数据‘’获取资料

感兴趣或擅长的领域

大数据、微服务架构、编程语言

达成规则

以上满足项可达成此勋章

  • 博客
  • 关注
  • 粉丝
  • 论坛
大数据必学Java基础（八十九）：反射的深入了解
​反射的深入了解一、提供丰富的类package com.lanson.test02;//作为一个父类public class Person { //属性 private int age; public String name; //方法 private void eat(){ System.out.println("Person---eat"); ...
作者小头像 Lansonli
28
0
0
2022-12-13 11:58:56
28
0
0
大数据必学Java基础（八十八）：通过案例和概念体会反射的好处
通过案例和概念体会反射的好处一、通过案例体会反射的好处案例：美团外卖 --> 付款 --> 要么用微信支付，要么用支付宝支付package com.lanson.test01;//接口的制定方：美团外卖public interface Mtwm { //在线支付功能： void payOnline();}public class WeChat implements Mtwm{ ...
作者小头像 Lansonli
72
0
0
2022-12-13 11:57:45
72
0
0
大数据必学Java基础（八十七）：枚举的深入了解
​枚举的深入了解一、引入1、数学：枚举法1<x<42<y<5求x+y=6枚举法：一枚一枚的列举出来。前提：有限，确定2、在java中，类的对象是有限个，确定的。这个类我们可以定义为枚举类举例：星期：一二三四五六日性别：男女季节：春夏秋冬3、自定义枚举类（JDK1.5之前自定义枚举类） package com.lanson.enum01;/** * @author : Lansonli * 定...
作者小头像 Lansonli
37
0
0
2022-12-13 11:51:39
37
0
0
大数据必学Java基础（八十六）：元注解的深入了解
元注解的深入了解元注解是用于修饰其它注解的注解。举例：JDK5.0提供了四种元注解：Retention, Target, Documented, Inherited一、Retention@Retention:用于修饰注解，用于指定修饰的那个注解的生命周期，@Rentention包含一个RetentionPolicy枚举类型的成员变量,使用@Rentention时必须为该value成员变量指定...
作者小头像 Lansonli
30
0
0
2022-12-13 11:47:47
30
0
0
Python基础（十二）：字典的详细讲解
​字典的详细讲解一、字典的应用场景思考1： 如果有多个数据，例如：'Tom', '男', 20，如何快速存储？ 答：列表list1 = ['Tom', '男', 20]思考2：如何查找到数据'Tom'？ 答：查找到下标为0的数据即可。list1[0]思考3：如果将来数据顺序发⽣变化，如下所示，还能⽤ list1[0] 访问到数据'Tom'吗？。list1 = ['男', 20, 'Tom']...
作者小头像 Lansonli
39
0
0
2022-12-12 22:06:07
39
0
0
大数据面试题（四）：Yarn核心高频面试题
​Yarn核心高频面试题一、简述Hadoop1与Hadoop2的架构异同加入了yarn解决了资源调度的问题。加入了对zookeeper的支持实现比较可靠的高可用。二、为什么会产生yarn，它解决了什么问题，有什么优势？Yarn最主要的功能就是解决运行的用户程序与yarn框架完全解耦。Yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序（mapreduce只是其中的一种），比如mapreduce、sto...
作者小头像 Lansonli
42
0
0
2022-12-12 21:44:30
42
0
0
大数据面试题（五）：Hadoop优化核心高频面试题
​Hadoop优化核心高频面试题一、Mapreduce 跑的慢的原因？Mapreduce 程序效率的瓶颈在于两点：1、计算机性能CPU、内存、磁盘健康、网络2、I/O 操作优化数据倾斜map和reduce数设置不合理reduce等待过久小文件过多大量的不可分块的超大文件spill次数过多merge次数过多等二、Mapreduce优化方法1、数据输入1.1、合并小文件：在执行mr任务前将小文件...
作者小头像 Lansonli
52
0
1
2022-12-12 21:47:24
52
0
1
大数据面试题（三）：MapReduce核心高频面试题
​MapReduce核心高频面试题一、ReduceTask工作机制1、Copy阶段：ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。2、Merge阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。3、Sort阶段：按照Map...
作者小头像 Lansonli
44
0
1
2022-12-12 21:43:07
44
0
1
大数据面试题（二）：Hadoop的联邦机制核心高频面试题
​Hadoop的联邦机制核心高频面试题一、为什么会出现联邦Hadoop的NN所使用的资源受所在服务的物理限制，不能满足实际生产需求。二、联邦的实现采用多台NN组成联邦。NN是独立的，NN之间不需要相互调用。NN是联合的，同属于一个联邦，所管理的DN作为block的公共存储。如下图：图中概念：block pool的概念，每一个namespace都有一个pool，datanodes会存储集群中所...
作者小头像 Lansonli
36
0
0
2022-12-12 21:41:18
36
0
0
大数据面试题（一）：HDFS核心高频面试题
​HDFS核心高频面试题一、HDFS的存储机制（读写流程）HDFS存储机制，包括HDFS的写入过程和读取过程两个部分​1）客户端向namenode请求上传文件，namenode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。2）namenode返回是否可以上传。3）客户端请求第一个 block上传到哪几个datanode服务器上。4）namenode返回3个datanode节点，分别为dn1、dn2...
作者小头像 Lansonli
49
1
0
2022-12-12 21:38:10
49
1
0
总条数：635
  • 1
  • ...
  • 5
  • 6
  • 7
  • ...
  • 64
到第 页

上滑加载中

https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=3&rsv_bp=0&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=sed%20%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2&rsv_pq=c7db61a600035dc5&rsv_t=5e19yEsbV9N5fIvdlGRU
作者小头像
作者小头像
快速交付
+ 关注 私信