本文旨在引申出来Java IO的概念含义,作为学习JavaIO一个起步的了解知识点
作者:何鸿凌 中国移动大数据平台架构规划 作者新浪微博@BigData分析 老祖宗留下了《易经》这本书,告诉我们世界的本质是“变化”的,“变化”之间有相关性。比如云计算的兴起是由于计算机的带宽快速增加引起的,大数据的兴起是由于数字化进程引发的。 当今的IT界最重要的“变化”就是摩尔定律。曾几何时,程序员们沉醉于用C语言精妙的语句节省了数KB 内存空间,现在大家都用上了逻辑更加清楚、更易于大规模协作的JAVA,而对语言效率看得不那么重要。计算和存储能力变得越来越廉价的“变化”引发了其上软件产品的“变化”。
机器语言(01序列),汇编语言(move,push),高级语言(c语言,Java,python)。
数据库是“一类软件”,这样的软件能够针对数据进行管理(增删改查) 存储数据用文件就可以了,为什么要做数据库呢? 文件保存数据有以下几个缺点:
IO流总结 1.什么是IO Java中I/O操作主要是指使用Java进行输入,输出操作. Java所有的I/O机制都是基于数据流进行输入输出,这些数据流表示了字符或者字节数据的流动序列。Java的I/O流提供了读写数据的标准方法。任何Java中表示数据源的对象都会提供以数据流的方式读写它的数据的方法。 Java.io是大多数面向数据流的输入/输出类的主要软件包。此外,Java也对块传输提供支持,在核心库 java.nio中采用的便是块IO。 流IO的好处是简单易用,缺点是效率较低。块I
Java中I/O操作主要是指使用Java进行输入,输出操作. Java所有的I/O机制都是基于数据流进行输入输出,这些数据流表示了字符或者字节数据的流动序列。Java的I/O流提供了读写数据的标准方法。任何Java中表示数据源的对象都会提供以数据流的方式读写它的数据的方法。
我们可以将这个整个看成一个水池。水池里面连接了出水口管与注水管。出水相当于我们的输出流。注水相当于我们的输入流。
持久化是 将程序数据在持久状态和瞬时状态间转换的机制,将数据保存到可永久保存的存储设备中。最常见的就是将内存中的对象存储在数据库中,或者存在磁盘文件、XML 数据文件中等等。其中,文件 IO 属于持久化机制,而 JDBC 也是一种持久化机制。
1、外部排序指的是大文件的排序,即待排序的记录存储在外存储器上,在排序过程中需进行多次的内、外存之间的交换。
冯诺依曼体系是美国叙利亚数学家冯诺依曼在1964年提出的存储程序原理,把程序当作数据来对待,程序和该程序处理的数据用同样的方式储存。当前最先进的计算机都是采用冯诺依曼体系结构,这也是冯诺依曼是数字计算机之父的重要原因。下面我们从一下几个方面介绍冯诺依曼体系结构。
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冯诺依曼提出了计算机结构体系的一个设想,规定了计算机大概要有什么设备,还有计算机要使用二进制等等…,后人为了纪念这个伟大的人物,就将这个计算机体系定义为冯诺依曼体系.
内存管理的一种页面置换算法,对于在内存中但又不用的数据块(内存块)叫做LRU,操作系统会根据哪些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据。
在本系列第1篇《走下神坛吧!算法》中提到了:计算复杂度分为时间复杂度与空间复杂度,第3篇《KO!大O——时间复杂度》详细介绍了时间复杂度,本篇文章来讲讲空间复杂度。
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存储器是计算机系统的重要资源之一。任何程序和数据以及各种控制用的数据结构都必须占用一定的存储空间,因此,存储管理直接影响系统性能。
将程序划分成几个模块,将没有调用关系的模块(即不会同时运行的模块)分成一组,其中每组所占的内存大小为组内所需内存最大的模块的内存,然后一组内的模块可以进行替换,这样可以减小程序所占内存大小。
Download Gradle: implementation 'com.blankj:utilcode:1.29.0' // if u use AndroidX, use the following implementation 'com.blankj:utilcodex:1.29.0' APIs Activity 相关 -> ActivityUtils.java -> Demo addActivityLifecycleCallbacks : 新增 Activity 生命周期监听 removeAc
No.34期 缩图法(一) Mr. 王:接下来我们再谈一种常用于磁盘上存储的图的思想,叫作缩图法。我们不得不设计磁盘算法,重要原因就是内存存不下特别大的图。 所以一些基本的考虑就是,我们能不能试着把图变得小一点,使之能被放进内存中。如果经过若干次I/O 之后,使得图剩下的部分可以被放进内存中,那么处理也就变得容易多了。 小可:哦,“缩图法”名字听起来也好像是这个思想。具体怎么做呢? Mr. 王:我们来看这样一个问题:判定一个特别大的图的连通性。显然这个大图会被存储在外存中。 Mr. 王:首先我们试着给
程序局部性原理:基于大量的程序运行特征的观察发现在一段时间内,一个程序的执行往往是呈现高度的局部性。 表现在以下两个方面: 时间局部性:若一条指令被执行,那么不就的将来它很有可能再被执行。 空间局部性:若内存单元被使用,则在一定时间内它及其相邻单元很可能被再次使用。 虚拟存储技术: 由程序局部性原理可以发现,程序装入内存的时候,没必要一下子全部装入,所以作业提交给系统时,首先进入辅存,运行时,只将其有关部分信息装入内存,大部分仍然在外存中,当运行过程中需要用到不在内存的信息时,再把它们调入,由外存和内存结合
RDD,学名可伸缩的分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)。是一种对数据集形态的抽象,基于此抽象,使用者可以在集群中执行一系列计算,而不用将中间结果落盘。而这正是之前 MR 抽象的一个重要痛点,每一个步骤都需要落盘,使得不必要的开销很高。
前文 内存管理两部曲之物理内存管理 提到:随着用户程序功能的增加,进程所需要的内存空间越来越大,进程空间很容易就突破了物理内存的实际大小,导致进程无法运行。
局限性还表现在下述两个方面: (1) 时间局限性: 如果程序中的某条指令一旦执行, 则不久以后该指令可能再次执行;如果某数据被访问过, 则不久以后该数据可能再次被访问。产生时间局限性的典型原因,是由于在程序中存在着大量的循环操作。 (2) 空间局限性: 一旦程序访问了某个存储单元,在不久之后,其附近的存储单元也将被访问,即程序在一段时间内所访问的地址,可能集中在一定的范围之内,其典型情况便是程序的顺序执行。 基于局部性原理,应用程序在运行之前,没有必要全部装入内存,仅须将那些当前要运行的少数页面或段先装入内存便可运行,其余部分暂留在盘上。程序在运行时,如果它所要访问的页已调入内存,便可继续执行下去;但如果程序所要访问的页尚未调入内存(称为缺页),此时程序应利用操作系统所提供的请求调页功能,将它们调入内存,以使进程能继续执行下去。如果此时内存已满,无法再装入新的页,则还须再利用页的置换功能,将内存中暂时不用的页调至盘上,腾出足够的内存空间后,再将要访问的页调入内存,使程序继续执行下去。
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流行的大数据技术有Hadoop, Storm, Hive、Spark等,这些都是大集群方案,适合有海量规模数据的巨大企业。实际上,流行的大数据技术通常也源自这类头部互联网企业。很多场景下,数据虽然也很多,但小集群甚至无集群就足够处理,远没多到这些巨大企业的规模,也没有那么多的硬件设备和维护人员。这种情况下,就需要轻量级的大数据技术了。
当有多项任务需要处理时,由于资源有限,所有任务无法同时处理,此时就需要确定某种规则来决定各项任务的执行顺序,这就是调度
文件划分为三类逻辑结构:无结构的字符流式文件、定长记录文件和不定长记录文件构成的记录树。
在程序运行中,在不同时刻把同一个存储区分配给不同程序段和数据段,实现存储区共享。适用于连续存储(单一连续区分配,分区)
MyBatis 是一个非常好用的持久层框架,它可以帮助我们更方便地进行数据库操作。使用 MyBatis 可以省略大量 JDBC 代码和手动设置参数、获取结果集的过程,从而让我们能够更专注于业务逻辑的实现。我们可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生信息,并且将 Java 实体类映射成数据库中的记录,这样我们就可以方便地进行增删改查等操作了。所谓的 Plain Old Java Objects,指的是普通的 Java 对象,也就是我们平时写的 Java 类。
我们用两篇文章的时间搞清楚了Spark存储中的“块”到底是怎么一回事,接下来我们就可以放心来看Spark Core存储子系统的细节了。前面已经提到过,Spark会同时利用内存和外存,尤其是积极地利用内存作为存储媒介。这点与传统分布式计算框架(如Hadoop MapReduce)的“内存仅用于计算,外存仅用于存储”的方式是非常不同的,同时也是Spark高效设计哲学的体现。接下来一段时间内,我们先研究Spark存储中的内存部分,再研究磁盘(外存)部分。
在内存中进行的排序是内部排序,而在许多应用中,经常需要对大文件进行排序,因为文件中的记录很多、信息量庞大,无法将整个文件复制进内存中进行排序。因此,需要将待排序的记录存储在外存中,排序时再把数据一部分一部分地调入内存进行排序,在排序过程中需要多次进行内存和外存之间地交换。这种排序方法就称为外部排序。
请求分页系统建立在基本分页系统基础之上,为了支持虚拟存储器功能而增加了请求调页功能和页面置换功能。请求分页是目前最常用的一种实现虚拟存储器的方法。 在请求分页系统中,只要将当前需要的一部分页面装入内存,便可以启动作业运行。在作业执行过程中,当所要访问的页面不在内存时,再通过调页功能将其调入,同时还可以通过置换功能将暂时不用的页面换出到外存上,以便腾出内存空间。 为了实现请求分页,系统必须提供一定的硬件支持。除了需要一定容量的内存及外存的计算机系统,还需要有页表机制、缺页中断机构和地址变换机构。
有一个单向链表,链表当中有可能出现“环”,就像下图这样。如何用程序判断出这个链表是有环链表?
我们绝大多数计算机都遵循着冯诺依曼体系,即一整套计算机设备中,一定是由输入设备、存储器、运算器、控制器和输出设备构成。
MMU: 在CPU当中有一个独特的芯片叫MMU,它是内存控制单元。是用来计算进程的虚拟地址和物理地址的对应关系的,实现内存分页【memory page】。它还用于访问保护的,即一个进程先要访问到不是它的内存地址,是会被拒绝的 ** 寄存器:**
文件(file):是记录在外存上的,具有符号名的,在逻辑上具有完整意义的一组相关信息项的集合。 信息项:是构成文件内容的基本单位,可以是一个字符,也可以是一个记录。 从用户的角度看,文件是逻辑外存的最小分配单元,即信息(数据)只能以文件的形式写入外存。 一、文件的目录管理 目录管理的目标:按名存取、提高对文件的存取速度(合理安排目录) 、文件共享、允许文件重名 1.文件控制块(FCB)和索引节点 (1)FCB 为了实现“按名存取”,系统必须为每个文件设置用于描述和控制文件的数据结构,它至少要
②当大量作业要求运行时,由于内存不足以容纳所有作业,只能使少数作业先运行,导致多道程序度的下降。
在现代计算机系统中,要用到大量的程序和数据,因内存容量有限,且不能长期保存,故而平时总是把它们以文件的形式存放在外存中,需要时再随时将它们调入内存。如果由用户直接管理外存上的文件,不仅要求用户熟悉外存特性,了解各种文件的属性,以及它们在外存上的位置,而且在多用户环境下,还必须能保持数据的安全性和一致性。显然,这是用户所不能胜任、也不愿意承担的工作。于是,取而代之的便是在操作系统中又增加了文件管理功能,即构成一个文件系统,负责管理在外存上的文件,并把对文件的存取、共享和保护等手段提供给用户。这不仅方便了用户,保证了文件的安全性,还可有效地提高系统资源的利用率。
在我们自己的购买的服务器环境中,一般是买的1g的内存,但是当服务器里面的东西装的比较多的时候就会导致内存不够用了,这个时候可以通过增加虚拟内存来夸大内存容量。
在实际应用中,由于外存设备的不同,通常又可分配磁盘文件排序和磁带文件排序两大类。磁带排序和磁盘排序的基本步骤相类似,主要的不同之处在于初始归并段在外存介质中的分布方式,磁盘是直接存储设备,磁带是顺序存储设备。下面以磁盘为例进行说明。
内存的回收与分配,地址变换(程序中的逻辑地址与内存中的物理地址之间的转换),内存扩充(借助虚拟技术或覆盖技术从逻辑上扩充内存容量),内存保护(保证进入内存的各道作业都在自己的存储空间运行,互不干扰)
今天给大家带来一道与数组相关的高频面试题,这道题被IBM、谷歌和高盛等互联网大厂作为面试题考过,即力扣上的第 259 题-较小的三数之和和领扣上的第 918 题-三数之和小于。
PostgreSQL从小白到专家,是从入门逐渐能力提升的一个系列教程,内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容,希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助,欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
JVM 内存详解 已经详细介绍了 JVM 内存的结构,本文主要讲讲 Java 对象到底是什么样子的,方便我们了解 Java 对象。
内部排序都是在内存中进行的,而在实际应用中,经常需要对大文件进行排序,因为文件中的记录很多、信号量庞大,无法将整个文件拷贝进内存中进行排序。因此,需要将待排序的记录存储在外存上,排序时再将数据一部分一部分的调入内存进行排序。在排序过程中需要多次进行内存和外存之间的交换,对外存文件中的记录进行排序后的结果仍然被存放到原有文件中。这种排序方法就称为外部排序。
为什么需要内存扩充技术?我们知道当并发运动的多个进程长度之和大于内存可用空间时,多道程序设计就会出现很多困难。内存扩充技术就是借助大容量的辅存,在逻辑上实现内存的扩充。常见的内存扩充技术有覆盖技术、交换技术以及虚拟内存。本节主要探讨前两种,即虚拟内存出现前的内存扩充技术。
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