这1. 什么是JVM?2. 能说一下JVM的内存区域吗？3. 说一下JDK1.6、1.7、1.8内存区域的变化？4. 为什么使用元空间替代永久代作为方法区的实现？5. 对象创建的过程了解吗？6. 什么是指针碰撞？什么是空闲列表？1. 什么是JVM?JVM——Java虚拟机，它是Java实现平台无关性的基石。Java程序运行的时候，编译器将Java文件编译成平台无关的Java字节码文件（.class

第四章 Hadoop编译源码4.1 前期准备工作1）CentOS联网配置CentOS能连接外网。Linux虚拟机ping www.baidu.com是畅通的注意：采用root角色编译，减少文件夹权限出现问题2）jar包准备(hadoop源码、JDK8、maven、ant 、protobuf)（1）hadoop-3.1.3-src.tar.gz（2）jdk-8u212-linux-x64.tar.g

第二章 Hadoop运行环境搭建2.1 模板虚拟机环境准备1）准备一台模板虚拟机hadoop100，虚拟机配置要求如下：注：本文Linux系统环境全部以CentOS-7.5-x86-1804为例说明模板虚拟机：内存4G，硬盘50G，安装必要环境，为安装hadoop做准备[root@hadoop100 ~]# yum install -y epel-release[root@hadoop100 ~]

边缘计算和云计算的区别是什么？导言一、边缘计算和云计算的区别1. 整体与局部2. 实时与长期3. 分散与集中4.高能耗与低能耗二、边缘计算与云计算的联系1. 协同与互补2. 云边端三位一体导言简单地说，边缘计算是将计算资源部署靠近用户和数据源的网络边缘侧，通过更靠近数据源的位置（如路由器、基站）执行计算，为用户提供高带宽、低延迟、低能耗、高安全的计算服务。边缘计算与云计算，两者最直观的效果区别，

Kafka消费者组三种分区分配策略roundrobin，range，StickyAssignor文章目录1. Range(默认策略)2. RoundRobin3. StickyAssignor一个consumer group中有多个consumer，一个 topic有多个partition，所以必然会涉及到partition的分配问题，即确定那个partition由哪个consumer来消费。Ka

Spark基础篇1、Spark有哪两种算子？2、Spark有哪些聚合类的算子，我们应该尽量避免什么类型的算子？3、如何从Kafka中获取数据？4、RDD创建有哪几种方式？5、Spark并行度怎么设置比较合适？6、Spark如何处理不能被序列化的对象？7、collect功能是什么，其底层是怎么实现的？8、为什么Spark Application在没有获得足够的资源，job就开始执行了，可能会导致什么

文章目录Kafka生产者1 分区策略2 数据可靠性保证3 Exactly Once语义3.3 Kafka消费者3.3.1 消费方式3.3.2 分区分配策略3.3.3 offset的维护3.3.5 故障处理细节Kafka生产者1 分区策略1）分区的原因（1）方便在集群中扩展，每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整个集群就可以适

文章目录Kafka工作流程文件存储机制如何通过offset找到对应的消息？Kafka工作流程Kafka 中消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的。topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partition对应于多个 log 文件，该 log 文件中存储的就是producer生产的数据。Producer生产的数据会被不断追加到该

Git 中的文件可分为五种状态：untrack（未追踪）：未跟踪, 此文件在文件夹中, 但并没有加入到git库, 不参与版本控制。 通过git add状态变为Staged；unmodified（未修改）：文件已经入库, 未修改, 即版本库中的文件快照内容与文件夹中完全一致。这种类型的文件有两种去处, 如果它被修改, 而变为Modified。如果使用git rm移出版本库, 则成为Untracked

列表推导式、元组推导式、字典推导式、集合推导式列表推导式元组推导式字典推导式集合推导式推导式（又称解析器），是 Python 独有的一种特性。使用推导式可以快速生成列表、元组、字典以及集合类型的数据，因此推导式又可细分为列表推导式、元组推导式、字典推导式以及集合推导式。列表推导式列表推导式可以利用 range 区间、元组、列表、字典和集合等数据类型，快速生成一个满足指定需求的列表。列表推导式的语法