Ch6-Java Lock 之 LockSupport
January 9, 2020
java.util.concurrent.locks.LockSupport
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Ch5-Java Lock 之 AQS
January 2, 2020
AQS 即 java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer，可以用来构建锁和同步器的框架，使用 AQS 能简单且高效地构造出应用广泛的大量的同步器。
Ch01-Antlr V4 介绍
August 1, 2019
ANTLR（ANother Tool for Language Recognition）是一个强大的解析器生成器，用于读取、处理、执行或翻译结构化文本或二进制文件。它被广泛用于构建语言、工具和框架。ANTLR 根据语法定义生成解析器，解析器可以构建和遍历解析树。
...Ch10-Spark 之内存管理
June 20, 2019
Spark 作为一个以擅长内存计算为优势的计算引擎，内存管理方案是其非常重要的模块；Spark 的内存可以大体归为两类：execution（运行内存）和 storage（存储内存），前者包括 shuffles、joins、sorts 和 aggregations 所需内存，后者包括 cache 和节点间数据传输所需内存；
...Ch09-Spark 之 BlockMananger
June 15, 2019
Spark 的一个重要特性是能够把计算结果数据保存到内存或磁盘中，供后面的操作读取，这就是 RDD 的缓存，这个过程也可称为 persist 或 caching（Spark 提供了 persist() 和 cache() 函数来缓存 RDD）。
Ch08-Spark 之 Checkpoint
June 3, 2019
checkpoint 的机制保证了需要访问重复数据的应用 Spark 的 DAG 执行行图可能很庞大，task 中计算链可能会很长，这时如果 task 中途运行出错，那么 task 的整个需要重算非常耗时，因此，有必要将计算代价较大的 RDD checkpoint 一下，当下游 RDD 计算出错时，可以直接从 checkpoint 过的 RDD 那里读取数据继续算。
...Ch07-Spark 之缓存
May 31, 2019
Spark 的一个重要特性是能够把计算结果数据保存到内存或磁盘中，供后面的操作读取，这就是 RDD 的缓存，这个过程也可称为 persist 或 caching（Spark 提供了 persist() 和 cache() 函数来缓存 RDD）。
Ch06-Spark 之容错机制
May 30, 2019
Spark 并不直接对数据进行处理，而是将数据抽象成了分布式数据集这种数据结构。目前该数据结构主要经历了三代变迁。
...Ch05-Spark 之数据抽象
May 20, 2019
Spark 并不直接对数据进行处理，而是将数据抽象成了分布式数据集这种数据结构。目前该数据结构主要经历了三代变迁。
...Ch04-Spark 之 Shuffle
May 15, 2019
Spark Shuffle 经过了若干次优化。
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