使用场景减低后端负载：对高消耗的SQL结果进行缓存，例如join结果集/分组统计结果加速请求响应大量写合并为批量写，如计数器先Redis累加再批量写到DB缓存更新策略LRU(LeastRecentlyUsed)，根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高，则延迟其淘汰时间”-LRU缓存更新LFU(LeastFrequentlyUsed)根据数据的历史访问频率来淘汰数据，其核心思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高”-LFU缓存更新FIFO，根据"先进先出"思想来更新缓存数据超时剔除-expire主动更新-开发控制生命
使用场景减低后端负载：对高消耗的SQL结果进行缓存，例如join结果集/分组统计结果加速请求响应大量写合并为批量写，如计数器先Redis累加再批量写到DB缓存更新策略LRU(LeastRecentlyUsed)，根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高，则延迟其淘汰时间”-LRU缓存更新LFU(LeastFrequentlyUsed)根据数据的历史访问频率来淘汰数据，其核心思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高”-LFU缓存更新FIFO，根据"先进先出"思想来更新缓存数据超时剔除-expire主动更新-开发控制生命
大数据专业，或者人工智能，深度学习方向的小伙伴们一定对Spark这个名词不陌生吧~不认识也没有关系，今天Alice为大家带来关于Spark的一个详细介绍。文章目录激动人心的Spark发展史Spark为什么流行？Spark官方介绍Spark特点Spark运行模式了解-SparkRPC1：优秀的数据模型和计算抽象2：完善的生态圈3.SparkVSHadoopSpark使用情况1.local本地模式(单机)--开发测试使用2.standalone独立集群模式--开发测试使用3.standalone-HA高可用模式--生产环境使用4.onyarn集群模式--生产环境使用5.onmeso
大数据专业，或者人工智能，深度学习方向的小伙伴们一定对Spark这个名词不陌生吧~不认识也没有关系，今天Alice为大家带来关于Spark的一个详细介绍。文章目录激动人心的Spark发展史Spark为什么流行？Spark官方介绍Spark特点Spark运行模式了解-SparkRPC1：优秀的数据模型和计算抽象2：完善的生态圈3.SparkVSHadoopSpark使用情况1.local本地模式(单机)--开发测试使用2.standalone独立集群模式--开发测试使用3.standalone-HA高可用模式--生产环境使用4.onyarn集群模式--生产环境使用5.onmeso
一、JM启动过程1、从日志角度分析启动流程1）client生成jobGraph详情请参考：https://www.bilibili.com/video/BV13K4y1P7ri2）YarnRM接收到请求(和yarn交互不重点分析)3）在被分配的节点上的工作目录下启动launch_container.sh4）在perJob模式下，最终调用的是YarnJobClusterEntrypoint5）初始化相关运行环境，打印软件版本、运行环境、命令行参数、classpath等信息6）加载flink配置文件、初始化文件系统、启动各种内部服务(RpcService、HAService、BlobServer、
一、JM启动过程1、从日志角度分析启动流程1）client生成jobGraph详情请参考：https://www.bilibili.com/video/BV13K4y1P7ri2）YarnRM接收到请求(和yarn交互不重点分析)3）在被分配的节点上的工作目录下启动launch_container.sh4）在perJob模式下，最终调用的是YarnJobClusterEntrypoint5）初始化相关运行环境，打印软件版本、运行环境、命令行参数、classpath等信息6）加载flink配置文件、初始化文件系统、启动各种内部服务(RpcService、HAService、BlobServer、
文章目录1.需求2.需求分析3.项目结构图4.项目依赖包5.编写Mapper6.编写Reducer7.编写Driver出现如下所示就欧克，接着看结果1.需求在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数hello.txthadoophadoopssssclsclsjiaobanzhangxue2.需求分析3.项目结构图4.项目依赖包dependencies>dependency>groupId>junit/groupId>artifactId>junit/artifactId>version>RELEASE/version>/dependency>dependency>groupId>org
文章目录1.需求2.需求分析3.项目结构图4.项目依赖包5.编写Mapper6.编写Reducer7.编写Driver出现如下所示就欧克，接着看结果1.需求在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数hello.txthadoophadoopssssclsclsjiaobanzhangxue2.需求分析3.项目结构图4.项目依赖包dependencies>dependency>groupId>junit/groupId>artifactId>junit/artifactId>version>RELEASE/version>/dependency>dependency>groupId>org
