在Java虚拟机（JVM）中，垃圾收集器（Garbage Collector, GC）的GC Roots是一组对象，这些对象作为起始点，用于确定哪些对象仍然可达（即“存活”）以及哪些对象不再可达（即“垃圾”）。当进行垃圾收集时，GC会从这些GC Roots开始，遍历整个对象图，标记所有可达的对象，并回收所有不可达的对象。请注意，GC Roots的值并不是固定不变的，它们随着程序的执行而动态变化。当

1、最近在思考一个问题，如果一个springboot的请求的接口比较耗时，中途中断该请求后，则后端服务是否会终止该线程的处理，于是写了一个demo。4、发现即使取消请求后，springboot后端还是会进行业务处理，不会自动终止的。

通过Ambari2.7.3安装HDP3.1.0成功之后，通过spark sql去查询hive表的数据发现竟然无法查询HDP3.0 集成了hive 3.0和 spark 2.3，然而spark却读取不了hive表的数据，准确来说是内表的数据。原因hive 3.0之后默认开启ACID功能，而且新建的表默认是ACID表。而spark目前还不支持hive的ACID功能，因此无法读取ACID表的数据.请看：

1、如果是毫秒直接乘以1000即可select unix_timestamp();2、获取年月日时分秒格式的数据，以下三种都是一样的select now();--不带括号select current_timestamp;--不带括号select LOCALTIMESTAMP;3、时间戳转换成年月日的...

1、错误日志如下；{"timestamp": "2022-01-27 17:07:55.680","host": "gd12-k8s-noah-vrc-prod001-node-s0384","message": "2022-01-27 17:07:49,041 INFOorg.apache.flink.kafka.shaded.org.apache.kafka.clients.FetchSess

1、目前flink的并行度如果大于kafka的分区，checkpoint可以正常执行成功，但是会存在某个并行度空转的情况。可以正常checkpoint2、而blink的并行度如果大于kafka的分区，checkpoint不能正常执行成功，checkpoint会失败, 如图，一直没checkpoint...

1、使用阿里云的flink平台是，有时重启任务会有shell cmd的报错信息，错误代码如下：Submit job for the [21] times,last error occurred at [Sun Jan 10 18:36:31 CST 2021],lastErrorMessage is as follows:run instance failed, BLINK error: baye

1、错误日志如下；{"timestamp": "2022-01-27 17:07:55.680","host": "gd12-k8s-noah-vrc-prod001-node-s0384","message": "2022-01-27 17:07:49,041 INFOorg.apache.flink.kafka.shaded.org.apache.kafka.clients.FetchSess

2020-04-15 15:56:50,026ERROR --- [streaming-job-executor-0]org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaRDD(line:70):Kafka Consume...

1、维表关联性能，最高吞吐，可以通过并行度和kafka的吞吐测出相关性能,如下图压测性能，200并发，tps正常在5w左右。2、之前kafka吞吐最高能达到90MB/s的输入，所以压测要达到两倍的性能，也就是200mb3、以下是同样的并行度，通过设置任务延迟，消费五个小时的数据, 来实现相关性能压测，200并发，最高吞吐tps能达到30w左右4、kafka的压测性能如下，写入稳定在250mb左右，