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Kane

Kane

高级大数据工程师
多年大数据领域开发工作,从搭建大数据环境到离线、实时数据分析,了解各阶段技术的选型和使用,乐于探索技术中的难点业务中的痛点,主攻大数据领域相关核心技术,和喜爱技术的同学一起成长!...更多
创作文章9

Java 新特性 8&9&10&11&12&13&14

Java 的变化速度从未如此之快——如今,该语言的新版本每六个月就会发布一次。而之所以能够实现如此重大的转变,自然离不开一系列专注于提高其性能与添加新功能的协作性项目的贡献。这些项目的目标可谓雄心勃勃。正如 JetBrains 开发者布道师 Trisha Gee 在 QCon 伦敦 2019 大会上所言,“Java 即将迎来很多超酷的东西。” 那么对于 Java 开发者来说,很有必要及时了解掌握 Java 的新特性,从快速迭代的 Java 版本中判断哪些特性对自己的项目开发更有帮助,更能提高效率。 本 Chat 就从 Java8 开始,对目前已发布的版本的主要特性做个总结。虽然 Java8 已发布很多年,大部分企业也在使用这个版本,但一些新特性还有童鞋没在使用,所以算是一种督促吧,请快速应用到你的项目中。 本 Chat 中,会讲到如下内容: - Java 8(Lambda 表达式、方法引用和构造引用、Stream API、Optional 类等) - Java 9(模块化系统、REPL 工具、接口的私有方法、钻石操作符、Try 语句、String 存储结构变更、只读集合、InputStream 加强、Stream API 增强等) - Java 10(局部变量类型推断、新增 API) - Java 11(String 新增方法、Optional 加强、局部变量类型推断升级、新 HTTP 客户端 API、简化编译运行、ZGC、Epsilon GC、JFR 等) - Java 12(Switch 表达式、Shenandoah GC、JVM 常量 API、增强 G1、新增 API 等) - Java 13(文本块、动态 CDS 档案、ZGC 变化等) - Java 14(Instanceof 模式匹配、空指针异常、Record、GC 变化等) 最后,本着书非借不能读的习惯,定在 1 元,会员也好用新人卷也好,其实就是为了交个朋友,欢迎对 Java 有执着追求的童鞋订阅,更希望能推荐给别人,几万字肯定有所收获。
Java
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Docker 万字入门到开发

Docker 可谓是开启了容器化技术的新时代,现在无论大中小公司基本上都对容器化技术有不同程度的尝试,或是已经进行了大量容器化的改造。伴随着 Kubernetes 和 Cloud Native 等技术和理念的普及,也大大增加了业务容器化需求。 一万五千字的长文一起聊一聊什么是 Docker,并且如何使用好 Docker 这一技术。 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - 深入内部从根本上解释什么是 Docker 仓库、镜像、容器 - Docker 镜像、容器常规管理操作 - 如何使用 DockerFile 构建镜像 - 什么是数据卷,如何做到数据同步 - 举例说明构建 Docker 镜像的最佳实践 - 结合阿里云提升构建效率 适合人群: 对高效构建 Docker 镜像有兴趣的技术人员
Docker
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算法万字白话剖析,面试必备

本 Chat 主要针对算法初学者,从根本介绍什么是算法,为什么要学算法,算法怎么学等入门概念以及激发学习算法的兴趣。如果你已经从事算法工作,那么不必进来,但如果想开始认识算法或者应对面试,那么这篇会适合你。一万多字加图片加代码,旨在用最简单的方式让读者看懂,相信会有你需要的。 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - 什么是二分查找 - 什么是时间复杂度(大 O 表示法) - 什么是数组和链表 - 什么是选择排序 - 什么是栈和调用栈 - 什么是递归及使用递归的技巧 - 什么是分而治之思想 - 什么是快速排序 若感兴趣人多,在保证以上内容之外会多写些其它内容以及建立一个 LeetCode 刷题地址,视时间而定。 适合人群: 对算法感兴趣的技术人员 (字数17148)
算法
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AKKA:大数据下的并发编程模型

在大数据如日中天的当今,开发中只会调用 API 是远远不够的,火热的 Spark、Flink 被越来越多的人掌握,这就驱使技术人员向技术中更深层次的知识去挖掘,今天我们就一起聊聊分布式计算和通信实现技术 AKKA,到底依靠哪些优势被 Spark 和 Flink 所使用。 在本场 Chat 中,一万多字中会讲到如下内容: - Akka 介绍、Actor 模型入门 - Actor 工作机制、消息传递、应用实例 - Akka 网络编程:理论讲解 - Akka 网络编程:手敲代码 - Spark 使用 Akka 实现进程通讯 适合人群: 对 Akka 有兴趣及深入大数据技术的技术人员
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Flink 快速实战开发

Flink 可谓是开启了流式计算技术的新时代,现在无论大中小公司基本上都对 Flink 技术有不同程度的尝试,或是已经进行了大量实时计算的改造。伴随着阿里对 Flink 的极力推崇,Flink 无论从自身优势还是外部言论都必将成为主流。 在本场 Chat 中,不光有从零开始的基础,更有理论讲解及实战使用,会讲到如下内容: - 初识 Flink 及重要特点 - 快速上手 Flink:流处理/批处理 - Flink 部署模式:Standalone/Yarn - Flink 运行架构及调度原理 - Flink 流处理 API 细致讲解 - Time 与 Window 的使用、Watermark 水印的引入 - Table API 与 SQL - Flink CEP 介绍及使用
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Spark 调优技巧总结

Spark 是大数据处理必备技术之一,在开发工作中必然会面对性能调优和各种问题故障的处理,那么面试官也最爱在这些方面进行机关枪式的提问,本 Chat 就针对当前实际开发工作中常遇到的热门和冷门问题进行归纳式总结。 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - Spark 性能调优:从常规、算子、Shuffle、JVM 四个方面讲解。 - Spark 数据倾斜解决方式:从七个方案讲解。 - Spark 常见问题定位:八个常见故障。 适合进行Spark开发的技术人员。
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Spark 内部剖析

Spark 已经成为大数据处理中的必备技术,经过多年的发展它再也不是新技术,那么只是掌握开发中的 API 远远不能满足要求,本场 Chat 就是带领你迈向 Spark 更深层次的领域--内核解析。 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - Spark 核心组件 Driver、Executor 及运行流程 - Spark部署模式 - Spark 通讯架构 - Spark 任务调度机制 - Spark Shuffle解析 - Spark 内存管理 - Spark核心组件解析 适合人群: 对深入理解 Spark 内核有兴趣的技术人员
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流式计算模型 Structured Streaming:快速入门开发

从 Spark2.0 开始,Spark 引入了一套新的流式计算模型:Structured Streaming。该模型在未来很可能会替代调掉 Spark Streaming 成为实时计算的主流。那么 Structured Streaming 到底有什么优势,在设计以及思想上为何比目前主流的 Spark Streaming 更受官方推崇,本 Chat 将为您逐一解答,而且不光有从入门级的开始,更有理论和代码演示,让读者快速了解 Structured Streaming 并上手开发。 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - Structured Streaming 概述及快速入门 - Structured Streaming 输入表、结果表、输出等基本概念 - Structured Streaming 处理事件及容错语义 - 创建 Streaming DataFrame/DataSet 的几种方式 - 基本 API 操作 - 基于 event-time 的窗口操作 - 基于 watermark 处理延迟数据 - 流数据去重 - Stream-static joins 和 Stream-stream joins - 输出模式(Append/Complete/Update) - 输出接收器(file/kafka/console/memory等) - Trigger 触发器--连续处理模式 - Structured Streaming 项目实战(广告黑名单实时统计/广告点击量实时统计) 适合人群: 对 Structured Streaming 有兴趣的技术人员
严选Structured Streaming
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ClickHouse 快速入门开发

官方数据:ClickHouse 比 Vertia 快约 5 倍,比 Hive 快 279 倍,比 My SQL 快 801 倍;虽然对不同的 SQL 查询,结果不完全一样,但是基本趋势是一致的。ClickHouse 跑分有多块?举个例子:ClickHouse 1 秒,Vertica 5.42 秒,Hive 279 秒。如果你的需求是解决怎样快速查询出结果,那么请尝试 ClickHouse,它可以解决你的问题。 在本场 Chat 中,会讲到如下内容: - ClickHouse 概述及安装 - ClickHouse 数据类型 - ClickHouse 表引擎 - ClickHouseSQL 语法 适合人群: 对 ClickHouse 技术有兴趣的技术人员
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