源码分析 的第一步就是要先编译好源代码，才能进行debug跟踪流程查看，本文总结了janusgraph源码编译的全流程！
在16年8月份至今，一直在努力学习大数据大数据相关的技术，很想了解众多老司机的学习历程。因为大数据涉及的技术很广需要了解的东西也很多，会让很多新手望而却步。所以，我就在自己学习的过程中总结一下学到的内容以及踩到的一些坑，希望得到老司机的指点和新手的借鉴。 前言 在学习大数据之前，先要了解他解决了什么问题，能给我们带来什么价值。一方面，以前IT行业发展没有那么快，系统的应用也不完善，数据库足够支撑业务系统。但是随着行业的发展，系统运行的时间越来越长，搜集到的数据也越来越多，传统的数据库已经不能支撑全量数
本文介绍了HBase的WAL（Write Ahead Log）机制，包括其线程模型、多生产者单消费者模型以及日志落盘策略。HBase通过WAL机制将随机写转化为顺序写，提高了读写性能和可靠性。同时，WAL机制也保证了HBase的容错能力，即当发生故障时，可以从最近的备份中恢复数据。
在分布式系统中，难免涉及到对同一数据的并发操作，如何保证分布式系统中数据的并发安全呢？分布式锁！
HBase客户端API提供了Write Buffer的方式，即批量提交一批Put对象到HBase服务端。本文将结合HBase相关源码，分析如何在实际项目中合理设置和使用它。
写博客也已经快一年了，从去年的1024到现在金秋10月已纷至沓来。回顾这一年所发布的原创文章，基本都是与大数据主流或者周边的技术为主。本篇博客，就为大家介绍几篇关于大数据领域必看的经典书籍，喜欢的小伙伴记得来发一键三连。
文 | 封神 本文是同学们进入阿里云等公司的hadoop内核研发岗位的一个指引，需要具备哪些要求，如果不具备则可以往这方面努力。 最近一直在看简历，面试同学，发现符合要求的很少。本文是同学们进入阿里云等公司的hadoop内核研发岗位的一个指引，需要具备哪些要求，如果不具备则可以往这方面努力。 如果 以下的问题不能很好回答，还是多多学习啊。 如果很好回答，对阿里云有兴趣，欢迎找我。 面试 基础能力 这里涉及一般为： 语言基础知识(一般需要在某语言2年以上经验)比如：JVM的GC算法，JAVA多线程并发机制
随着大数据时代的发展，诞生了一大批大数据时代下的新数据库产品，如今MongoDB、Redis、HBase这些NoSQL数据库已经成为了互联网开发的新标配，SQL一统江湖的时代不复存在了。
2.1.1 VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
0x00 前言 本篇是Spark源码解析的第一篇，主要通过源码分析Spark设计中最重要的一个概念——RDD。 本文会主要讲解RDD的主要概念和源码中的设计，并通过一个例子详细地讲解RDD是如何生成的和转换的。 文章结构 先回顾一下RDD的一些特征以及几个基本概念 RDD源码分析，整体的源码设计 举一个例子，通过这个例子来一步步地追踪源码。 0x01 概念 什么是RDD RDD（Resilient Distributed Dataset）：弹性分布式数据集。 我们可以先大致这样理解RDD：RDD是一个
【Flink】第四篇：【迷思】对update语义拆解D-、I+后造成update原子性丢失
1、为何要 BulkLoad 导入？传统的 HTableOutputFormat 写 HBase 有什么问题？ 我们先看下 HBase 的写流程： 通常 MapReduce 在写HBase时使
本文根据网易杭州研究院技术专家范欣欣在中国HBase技术社区第3届 MeetUp 杭州站分享的《网易HBase实践》编辑整理而成。
IT 行业技术迭代越来越快，作为技术人最重要的是持续学习，扩大知识面，平时的阅读也很重要，现在的学习途径有很多，我们到底该如何做出选择？ 今天推荐一些行业内优质技术号，让我们的技术提升事半功倍。如果你觉得对你有用，长按二维码关注一下，大家持续交流学习。 高性能服务器开发 简介： 推崇基础学习与原理理解，不谈大而空的架构与技术术语，分享接地气的服务器开发实战技巧与项目经验，实实在在分享可用于实际编码的技术知识，提供高质量免费技术学习资源，让服务器开发技术通俗化平民化。 涉及的技术栈：C++/java、网络通
BlockingQueue线程安全的队列， 作为caffe训练时数据同步的重要数据结构，本文做简要分析。
这两个问题直接导致无法降本。从这点上来说，Iceberg是自己维护了一套元数据，这块网上非常的全，就不再赘述了，google上搜iceberg file layout一大把。 Hive还有其他的问题，如：
InternalThread封装自boost::thread的线程，主要用于多线程的数据获取(可以理解为solver前向传播的同时，后台线程继续获取下一个batch的数据集)：
【Android 事件分发】事件分发源码分析 ( 驱动层通过中断传递事件 | WindowManagerService 向 View 层传递事件 ) 【Android 事件分发】事件分发源码分析 ( Activity 中各层级的事件传递 | Activity -＞ PhoneWindow -＞ DecorView -＞ ViewGroup ) 【Android 事件分发】事件分发源码分析 ( ViewGroup 事件传递机制 一 ) 【Android 事件分发】事件分发源码分析 ( ViewGroup 事件传递机制 二 ) 【Android 事件分发】事件分发源码分析 ( ViewGroup 事件传递机制 三 ) 【Android 事件分发】事件分发源码分析 ( ViewGroup 事件传递机制 四 | View 事件传递机制 ) 【Android 事件分发】事件分发源码分析 ( ViewGroup 事件传递机制 五 ) 【Android 事件分发】事件分发源码分析 ( ViewGroup 事件传递机制 六 ) 【Android 事件分发】事件分发源码分析 ( ViewGroup 事件传递机制 七 )
今天为大家带来flink时间系统系列最后一篇实战篇，同样也是查漏补缺篇：如何做定时输出，首先说一下定时输出的需求背景，在flink流处理中需要将任务处理的结果数据定时输出到外部存储中例如mysql/hbase等，如果我们单条输出就可能会造成对外部存储造成较大的压力，首先我们想到的批量输出，就是当需要输出的数据累计到一定大小然后批量写入外部存储，这种方式在flink 官方文档的operator state篇其实给了很好的实践例子，实现了批量输出并且对内存中缓存的数据做了state容错机制，保证数据不会丢失，但是同样存在这样的场景：某些业务可能有高低峰期，在高峰的时候，批量输出在外部存储中可以查到结果数据，但是在业务低峰期可能很长时间都满足输出条件，导致的结果是很长时间都看不到结果数据，这个时候就需要做定时输出。
主要内容： caffe源码分析-SyncedMemory caffe源码分析-Blob 其中Blob分析给出了其直接与opencv的图片相互转化以及操作，可以使得我们更好的理解Blob.
当JanusGraph部署在具有多个存储后端实例的集群上时，图将被分区存储在这些后端实例上。
上一篇博客 【Android 电量优化】JobScheduler 相关源码分析 ( JobSchedulerService 源码分析 | 任务检查 | 任务执行 ) 中在 JobSchedulerService 中的 assignJobsToContextsLocked 方法中 , 有如下代码 :
众所周知SSM源码分析里面包括Mybatis、Spring以及SpringMVC这三个经典的开源框架的源码分析。我们编程人员技术提升逃不过的一个重要方式就是阅读和理解优秀开源项目的源码，通过阅读和理解优秀开源项目的源码掌握开源项目它底层是如何实现的，领悟大师级的设计思想，开阔自己的视野。在自己实践开发中可以借鉴和参考，以提升自己的（拍晕面试官）阅读复杂代码的能力，以及修炼自我的编码功底。
本小节，我们将 《精尽 Dubbo 源码解析》 和 《Dubbo 用户指南》 做一次映射，方便大家直接找到感兴趣的功能的具体源码实现。当然，如果有整理不到位的地方，欢迎大家给我留言斧正。
大家好，最近有小伙伴们建议我把源码分析文章及源码分析项目（带注释版）放到github上，这样小伙伴们就可以把带中文注释的源码项目下载到自己本地电脑，结合源码分析文章自己本地调试，总之对于学习开源项目源码会更方便。
DataReader作为DataLayer的数据成员变量，以多线程的方式从数据库(如lmdb, hdf5)读取数据：
激活函数如:ReLu，Sigmoid等layer相对较为简单，所以在分析InnerProductLayer前，我们先看下激活函数层。
caffe训练网络模型一般直接使用的caffe.bin: caffe train -solver solver.prototxt，其实这个命令的本质也是调用c++的Solver.
下面仅仅给出将Datum类型转化为caffe的Blob， cv::Mat的转化同理.
本文主要介绍如何使用C++将mnist 数据集转化为Opencv Mat，问题来源主要代码以及运行示例如下：
DataLayer作为caffe训练时的数据层（以多线程的方式读取数据加速solver的训练过程），继承自BaseDataLayer/BasePrefetchingDataLayer。
摘要: 万变不离其宗 引言 本文给大家讲述的是我们如何去构建一个日志系统，用到了那些技术，为什么用这些技术，并且讲述了遇到的问题及优化的过程，希望给大家在实践中能够提供一些参考。 最近在维护一个有关于日志的项目，这个项目是负责收集、处理、存储、查询京东卖家相关操作的日志，我们这里就叫它“卖家日志”。在日常的开发过程中，可能我们对日志这个词并不陌生，例如我们常接触到的log4j、slf4j等等，这些日志工具通常被我们用来记录代码运行的情况，当我们的系统出了问题时，我们可以通过查看日志及时的定位问题的所在，从而
如果重度依赖HBase，有必要对HBase源码进行深入理解,建议根据日志去找追踪源码！！！
Data Layers定义了caffe中网络的输入，依赖于高效的数据库，例如(LevelDB or LMDB)。并且可以对数据做预处理，例如mean subtraction, scaling, random cropping, mirroring。 常用的有：Input, ImageData.
最近，在用Flink SQL批量写HBase，做调度。主要遇到了三个大坑，在接下来的三篇文章中逐个记录。三个大坑分别是，
AutoLine采用了Apscheduler库来实现AutoLine的测试用例的执行任务的调度管理
注：需完成上述步骤（防止类被打上 CLASS_ISPREVERIFIED 标记），再实现补丁
之前的文章也提到过，最近工作中需要对HBase进行二次开发（参照HBase的AES加密方法，为HBase增加SMS4数据加密类型）。研究了两天，终于将开发流程想清楚并搭建好了debug环境，所以就迫不及待地想写篇文章分享给大家。
Reader reader = Resources.getResourceAsReader(resources);
Spring Boot 是一个强大且广泛使用的框架，旨在简化 Spring 应用程序的开发过程。深入了解 Spring Boot 的源码，有助于开发者更好地使用和定制这个框架。以下是一些关键的知识点：
在多线程的应用场景中，将工作线程中需更新UI的操作信息 传递到 UI主线程，从而实现 工作线程对UI的更新处理，最终实现异步消息的处理
问题导读 1.什么是spark？ 2.spark编程模型是什么？ 3.spark运维需要具有什么知识？ 4.spark如何监控？ 5.如何搭建开发spark? 微信中带不上链接，导致每次发一些认为
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