系列文章 Visual Studio 2015速递(1)——C#6.0新特性怎么用 Visual Studio 2015速递(2)——提升效率和质量(VS2015核心竞争力) Visual Studio 2015速递(3)——ASP.NET 新特性 说是VS2015的高级特性,其实也高级不到哪里,看起来确实“高大上”,正如BUILD2015上演示的那样,你真的可以只用VS2015就可以“通吃”各种移动设备应用了,当然,是有条件的“通吃”,微软给了一系列的解决方案,来辅助完成这一目标. 首先我们来…

MySQL高级特性 1. 分区表:分区表是一种粗粒度的.简易的索引策略,适用于大数据量的过滤场景.最适合的场景是,在没有合适的索引时,对几个分区进行全表扫描,或者是只有一个分区和索引是热点,而且这个分区和索引 能够在内存中:限制单表分区数不要超过150个,并且注意某些导致无法分区过滤的细节,分区表对单条记录的查询并没有什么优势,需要注意这类查询的性能. 1). 对于用户来说,分区表是一个独立的逻辑表,但是底层由多个物理子表组成.实现分区的代码实际上是对一组底层表的句柄对象(Handler)的封装…

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程…

从storm到spark streaming,再到flink,流式计算得到长足发展, 依托于spark平台的spark streaming走出了一条自己的路,其借鉴了spark批处理架构,通过批处理方式实现了实时处理框架.为进一步了解spark streaming的相关内容,飞马网于3月20日晚邀请到历任百度大数据的高级工程师-王富平,在线上直播中,王老师针对spark streaming高级特性以及ndcg计算实践进行了分享. 以下是本次直播的主要内容: 一.Spark Streaming简介…

导读:切片系列文章连续写了三篇,本文是对它们做的汇总.为什么要把序列文章合并呢?在此说明一下,本文绝不是简单地将它们做了合并,主要是修正了一些严重的错误(如自定义序列切片的部分),还对行文结构与章节衔接做了大量改动,如此一来,本文结构的完整性与内容的质量都得到了很好的保证. 众所周知,我们可以通过索引值(或称下标)来查找序列类型(如字符串.列表.元组…)中的单个元素,那么,如果要获取一个索引区间的元素该怎么办呢? 切片(slice)就是一种截取索引片段的技术,借助切片技术,我们可以十分灵活地处理…

本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍.之后概览Redis提供的高级能力,并在部署.维护.性能调优等多个方面进行更深入的介绍和指导.本文适合使用Redis的普通开发人员,以及对Redis进行选型.架构设计和性能调优的架构设计人员. 目录 概述 Redis的数据结构和相关常用命令 数据持久化 内存管理与数据淘汰机制 Pipelining 事务与Scripting Redis性能调优 主从复制与集群分片 Redis Java客户端的…

本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍.之后概览Redis提供的高级能力,并在部署.维护.性能调优等多个方面进行更深入的介绍和指导. 本文适合使用Redis的普通开发人员,以及对Redis进行选型.架构设计和性能调优的架构设计人员. 目录 概述 Redis的数据结构和相关常用命令 数据持久化 内存管理与数据淘汰机制 Pipelining 事务与Scripting Redis性能调优 主从复制与集群分片 Redis Java客户端…

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JVM高级特性与实践(十三):线程实现 与 Java线程调度 JVM高级特性与实践(十四):线程安全 与 锁优化 一. 线程的实现 线程其实是比进程更轻量级的调度执行单位. 线程的引入,可以把一个检查的资源分配和执行调度分开,各个线程既可以共享资源(内存地址.文件I/O等),又可以独立调度(线程是CPU调度的基本单位). 线程实现 还是 Java线程实现? 主流的操作系统都有提供线程实现,Java语言则提供了不同硬件和操作系统平台下对线程操作的统一处理, 每个已经执行start() 且还未结束的…

JVM高级特性与实践(十二):高效并发时的内外存交互.三大特征(原子.可见.有序性) 与 volatile型变量特殊规则 简介: 阿姆达尔定律(Amdahl):该定律通过系统中并行化与串行化的比重来描述多处理器系统能获得的运算加速能力. 摩尔定律(Moore):该定律用于描述处理器晶体管数量与运行效率间的发展关系. 当价格不变时,集成电路上可容纳的元器件的数目,约每隔18-24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍. Moore 系统中对某一部件采用更快执行方式所能获得的系统性能改进程度,取决于这种…