Traversable 遍历 Iterable 迭代 Set无序集合 Sequence序列 Map映射
Option 是一个表示有可能包含值的容器。 Option 本身是泛型的，并且有两个子类： Some[T] 或 None
Read-copy update (RCU) 是一种 2002 年 10 月被引入到内核当中的同步机制。通过允许在更新的同时读数据，RCU 提高了同步机制的可伸缩性（scalability）。相对于传统的在并发线程间不区分是读者还是写者的简单互斥性锁机制，或者是哪些允许并发读但同时不 允许写的读写锁，RCU 支持同时一个更新线程和多个读线程的并发。RCU 通过保存对象的多个副本来保障读操作的连续性，并保证在预定的读方临界区没有完成之前不会释放这个对象。RCU定义并使用高效、可伸缩的机制来发布并读取 对象的新版本，并延长旧版本们的寿命。这些机制将工作分发到了读和更新路径上，以保证读路径可以极快地运行。在某些场合（非抢占内核），RCU 的读方没有任何性能负担。
注：老内核使用的是vfsmount来描述文件系统的一次挂载，现在内核都使用mount来描述，而vfsmount被内嵌到mount中，主要来描述文件系统的超级块和跟dentry。
首先，在linux内核的网络模块里维护着一个全局实例，用来存储所有和tcp相关的socket：
第十一章 数据结构(下)-集合操作11.1 集合元素的映射-map11.1.1 map 映射函数的操作11.1.2 高阶函数基本使用案例1+案例211.1.3 使用 map 映射函数来解决11.1.4 模拟实现 map 映射函数的机制11.1.5 课堂练习11.2 集合元素的扁平-flatMap11.3 集合元素的过滤-filter11.4 集合元素的化简-reduce11.5 集合元素的折叠-fold11.6 集合元素的扫描-scan11.7 集合的综合应用案例11.8 集合的合并-zip11.9 集合的迭代器-iterator11.10 流-Stream11.11 视图-view11.12 线程安全的集合11.13 并行集合11.14 操作符第十二章 模式匹配12.1 match12.2 守卫12.3 模式中的变量12.4 类型匹配12.5 数组匹配12.6 列表匹配12.7 元组匹配12.8 对象匹配12.9 变量声明中的模式12.10 for表达式中的模式12.11 样例(模板)类12.12 case 语句的中置(缀)表达式12.13 匹配嵌套结构12.14 密封类
在Linux内核中，对于数据的管理，提供了2种类型的双向链表：一种是使用list_head结构体构成的环形双向链表；另一种是使用hlist_head和hlist_node2个结构体构成的具有表头的链型双向链表。
所有集合的根是Iterator，它提供了一组公共方法，可以用来迭代处理和管理集合数据。
折叠算法是List的典型算法。通过折叠算法可以实现众多函数组合（function composition）。所以折叠算法也是泛函编程里的基本组件（function combinator）。了
#ifndef _LINUX_LIST_H #define _LINUX_LIST_H /* * Simple doubly linked list implementation. * * Some of the internal functions ("__xxx") are useful when * manipulating whole lists rather than single entries, as * sometimes we already know the next/pre
在Laravel中经常需要对一个对象，经过多个中间层处理后，才到真正处理的函数，Laravel将这种常用操作抽象出来，叫做Pipeline
方法可以定义多个参数列表，当使用较少的参数列表调用多参数列表的方法时，会产生一个新的函数，该函数接收剩余的参数列表作为其参数。这被称为柯里化。
Scalaz是个通用的函数式编程组件库。它提供的类型、函数组件都必须具有高度的概括性才能同时支持不同数据类型的操作。可以说，scalaz提供了一整套所有编程人员都需要的具有高度概括性的通用函数，它
哈希表是一个键值对的数据结构，经常用于数据库索引，map，缓存等地方。可以表示成value = f(key),查找效率很高。哈希表实现最关键的地方是哈希函数的选择，好的哈希函数可以均匀分布，冲突小。现在工业界最常用的哈希函数是murmur，memcached和nginx使用的就是murmur。简单常用的哈希函数构造法有：1.直接定值法，利用key设计一个线性函数 f=a*key+b; 2.数字分析法，主要抽取部分数字进行循环左移，右移，相加减等各种操作。3.平方取中法。4.折叠法。5.除留余数法等。
这篇文章总结一下我在学习spark sql源码时，曾经纠结过的一些scala语法。
首先放出来需要读取的jsoin文件内容，这次我们主要来说如何读取plist和hlist,前面的读取方法可以参照之前的文章，链接如下 .net Core 配置文件热加载 .Net Core读json文件
在上一节我们讨论了Monoid的结合性和恒等值的作用以及Monoid如何与串类元素折叠算法相匹配。不过我们只示范了一下基础类型（primitive type）Monoid实例的应用，所以上一节
Traversable vs Iterable Traversable, Iterable 都是trait。 Iterable 继承 Traversable。 Traversable: 支持foreach. Iterable: 支持Interator方法。 Immutable vs mutable Scala的Collection有Immutable和mutable两个大家族。 Immutable: 不可变。初始化后不会发生变化。scala的默认collections。性能更好。 Mutable：
大数据框架（处理海量数据/处理实时流式数据） 一：以hadoop2.X为体系的海量数据处理框架 离线数据分析，往往分析的是N+1的数据 - Mapreduce 并行计算，分而治之 - HDFS（分布式存储数据） - Yarn（分布式资源管理和任务调度） 缺点： 磁盘，依赖性太高（io） shuffle过程，map将数据写入到本次磁盘，reduce通过网络的方式将map task任务产生到HDFS - Hive 数据仓库的工具 底层调用Mapreduce impala - Sqoop 桥梁：RDBMS（关系型数据库）- > HDFS/Hive HDFS/Hive -> RDBMS（关系型数据库） - HBASE 列式Nosql数据库，大数据的分布式数据库 二：以Storm为体系的实时流式处理框架 Jstorm（Java编写） 实时数据分析 -》进行实时分析 应用场景： 电商平台: 双11大屏 实时交通监控 导航系统 三：以Spark为体系的数据处理框架 基于内存 将数据的中间结果放入到内存中（2014年递交给Apache，国内四年时间发展的非常好） 核心编程： Spark Core：RDD（弹性分布式数据集），类似于Mapreduce Spark SQL：Hive Spark Streaming：Storm 高级编程： 机器学习、深度学习、人工智能 SparkGraphx SparkMLlib Spark on R Flink
H5 商品和店铺搜索的时候，有一个搜索历史记录功能。但是测试时发现历史记录中的关键词，再次搜索时不能跳转。
本次爬取B站评论的目标，我们选取最近正在热播的《元龙》。 1、前期准备 首先我们先进入到《元龙》的页面 image.png 接下来按F12进入开发者模式 image.png 接下来点击headers
Monoid是数学范畴理论（category theory）中的一个特殊范畴（category）。不过我并没有打算花时间从范畴理论的角度去介绍Monoid，而是希望从一个程序员的角度去分析Mo
//val lst2=for(e <- lst0 if e%2==0) yield e*1
更新：优化了代码，理由numpy的ufunc函数功能替换了之前的双重for循环，测试图片大小为692*1024*3，优化前运行时间为6.9s，优化后为0.8s。
在 Java 8 中使用函数式编程生成字母序列是一个很大的挑战。Lukas Eder 愉快地接受了这个挑战，他将告诉我们如何使用 Java 8 来生成ABC的序列——当然，肯定不是一种蹩脚的方式。
Map 集合 Scala中的Map和Java类似，也是一个散列表，它存储的内容也是键值对（key-value）映射，Scala中不可变的Map是有序的，可变的Map是无序的。 不可变Map 创建不可变Map val map=Map("a"->1,"b"->2,"c"->3) 或者 val map=Map(("a",1),("b",2),("c",3)) 更或者混合使用 val map=Map(("a",1),"b"->2,"c"->3) 只有是二元元组就可以。 支持的Api scala> map. +
Linux kernel 的 kretprobe 机制和 kprobe 完全不同，本质原因在于，函数的入口地址是固定的，但函数的返回地址不固定，由于返回位置不固定，无法固定函数大小，无法事先插桩。一图以示之:
按照Erik的介绍，我们可以把Promise当作装载Future对象的邮箱/容器。
namespace（命名空间） 是Linux提供的一种内核级别环境隔离的方法，很多编程语言也有 namespace 这样的功能，例如C++，Java等，编程语言的 namespace 是为了解决项目中能够在不同的命名空间里使用相同的函数名或者类名。而Linux的 namespace 也是为了实现资源能够在不同的命名空间里有相同的名称，譬如在 A命名空间 有个pid为1的进程，而在 B命名空间 中也可以有一个pid为1的进程。
Linux 内核使用 task_struct 数据结构来关联所有与进程有关的数据和结构，Linux 内核所有涉及到进程和程序的所有算法都是围绕该数据结构建立的，是内核中最重要的数据结构之一。
摘 要 基于Scala Acotor实现多线程单词统计（WordCount） package com.itunic.scala import scala.io.Source import scala.actors.{Actor, Future} import scala.collection.mutable /** * Created by itunic.com on 2016/12/9. */ class WordCountActor extends Actor { override d
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在scala中可以方便的实现异步操作，这里是通过Future来实现的，和java中的Future很相似，但是功能更加强大。
计算各个区域前三大热门商品，并备注上每个商品在主要城市中的分布比例，超过两个城市用其他显示。
为什么 Linux 内核的文件系统类型那么多，都能挂载上呢？为什么系统里可以直接 mount 其他文件系统呢？甚至能把 windows 下的文件夹挂载到 windows 上，为什么 Linux 的虚拟文件系统这么强大？这得益于它的数据结构设计得十分精妙。好像听过，Linux 有什么解决不了的？加一层。
Linux内核实现了一批优雅而功能强大的双向循环列表操作宏，它们位于/usr/include/linux/list.h（请注意直接#include会报编译错误），这些宏可以直接扣出来，在需要时使用。
本文简介本文介绍Linux RCU的基本概念。这不是一篇单独的文章，这是《谢宝友：深入理解Linux RCU》系列的第3篇，前序文章：谢宝友： 深入理解Linux RCU之一——从硬件说起= 谢宝友：
前言：之前的文章介绍了基于 tracepoint 静态追踪技术的实现，本文再介绍基于 kprobe 的动态追踪即使的实现。同样，动态追踪也是排查问题的利器。
前言：SO_REUSEPORT是提高服务器性能的一个特性，从Linux3.9后支持，本文从内核5.9.9的源码分析SO_REUSEPORT的实现，因为内核源码非常复杂，尽量把自己的思路说一下。大家有兴趣的可以自己研究。
Spark sql通过Analyzer中 定义的rule把Parsed Logical Plan解析成 Analyzed Logical Plan；通过Optimizer定义的rule把 Analyzed Logical Plan 优化成 Optimized Logical Plan 。
该文章介绍了如何使用Monoid类型进行并行计算和并行序列化。首先介绍了Monoid的概念，以及如何使用Scalaz库中的Monoid类型进行并行计算。然后介绍了如何使用Monoid类型进行并行序列化，并提供了几个例子。最后还介绍了如何使用Monoid类型进行并行处理，并提供了几个例子。
文章来源http://blog.sina.com.cn/s/blog_b2aa4e080102xw25.html
块设备是文件系统的底层支撑，完成数据的存储和访问。块设备也能脱离文件系统以螺设备的形式工作。
kprobe 是一种动态调试机制，用于debugging，动态跟踪，性能分析，动态修改内核行为等，2004年由IBM发布，是名为Dprobes工具集的底层实现机制[1][2]，2005年合入Linux kernel。probe的含义是像一个探针，可以不修改分析对象源码的情况下，获取Kernel的运行时信息。
什么是虚拟文件系统? linux会实现多种基于磁盘的文件系统，比如ext4/xfs等，为了支持不同的磁盘文件系统，且多个磁盘文件系统互相访问，Linux内核在用户进程和磁盘文件系统系统之间引入一个臭小
ListBuffer:ListBuffer 是可变的 list 集合，可以添加，删除元素,ListBuffer 属于序
1、从列表文件中读取用户名，批量自动创建多个用户并设置密码。 创建用户列表，用户密码 #vi userlist
scala> val a = println("ddd") ddd a: Unit = ()
本文将简述Flink SQL / Table API的内部实现，为大家把 "从SQL语句到具体执行" 这个流程串起来。并且尽量多提供调用栈，这样大家在遇到问题时就知道应该从什么地方设置断点，对整体架构理解也能更加深入。
IPSEC是一个协议组合，用于提供IP层的安全性。它包含AH、ESP、IKE协议，IPSec提供了两种安全机制：认证（采用ipsec的AH）和加密（采用ipsec的ESP）。
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