Jackson是Spring Boot默认的JSON数据处理框架，但是其并不依赖于任何的Spring 库。有的小伙伴以为Jackson只能在Spring框架内使用，其实不是的，没有这种限制。它提供了很多的JSON数据处理方法、注解，也包括流式API、树模型、数据绑定，以及复杂数据类型转换等功能。它虽然简单易用，但绝对不是小玩具，更多的内容我会写成一个系列，5-10篇文章，请您继续关注我。
一、排序都有哪几种方法？请列举。用JAVA实现一个快速排序。 排序的方法有： 插入排序（直接插入排序、希尔排序）， 交换排序（冒泡排序、快速排序）， 选择排序（直接选择排序、堆排序）， 归并排序， 分配排序（箱排序、基数排序） 快速排序的伪代码。 //使用快速排序方法对a[0:n-1]排序 从a[0:n-1]中选择一个元素作为middle，该元素为支点 把余下的元素分割为两段left 和right，使得left中的元素都小于等于支点，而right 中的元素都大于等于支点 递归地使用快速排序方法对left
《编程思想之多线程与多进程(1)——以操作系统的角度述说线程与进程》一文详细讲述了线程、进程的关系及在操作系统中的表现，这是多线程学习必须了解的基础。
新世纪以来，互联网及个人终端的普及，传统行业的信息化及物联网的发展等产业变化产生了大量的数据，远远超出了单台机器能够处理的范围，分布式存储与处理成为唯一的选项。从2005年开始，Hadoop从最初Nutch项目的一部分，逐步发展成为目前最流行的大数据处理平台。Hadoop生态圈的各个项目，围绕着大数据的存储，计算，分析，展示，安全等各个方面，构建了一个完整的大数据生态系统，并有Cloudera，HortonWorks，MapR等数十家公司基于开源的Hadoop平台构建自己的商业模式，可以认为是最近十年来最成功的开源社区。
JVM： JAVA本身提供了垃圾回收机制来实现内存管理 现今的GC（如Java和.NET）使用分代收集（generation collection），依照对象存活时间的长短使用不同的垃圾收集算法，以达到最好的收集性能。 以Java为例，整个Java堆可以切割成为三个部分： Young： Eden：存放新生对象。 Survivor：存放经过垃圾回收没有被清除的对象。 semi-Spaces：和Survivor做Copying collection。 Tenured：对象多次回收没有被清除，则移到该区块。 Pe
思考 因为Map Task和ReduceTask均会默认对数据按照key进行排序，所以需要把流量总和设置为Key，手机号等其他内容设置为value
Apache Flink（下简称Flink）项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性，希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解，对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了解，同时熟悉流处理与批处理的基本概念。 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等
Writable实现了WritableComparable接口，间接继承了Writable, Comparable类，实现了序列化、排序的功能。而这两个功能，在MapReduce中非常重要，排序是MapTask、ReduceTask默认操作，在集群中进行数据传输时要进行序列化。
反序列化（Deserialization）是序列化的逆过程。把字节流转为结构化对象。
反序列化 (Deserialization) 是序列化的逆过程. 把字节流转为结构化对象. 当要在进程间传递对象或持久化对象的时候, 就需要序列化对象成字节流, 反之当要将接收到或从 磁盘读取的字节流转换为对象, 就要进行反序列化
Jackson是Spring Boot(SpringBoot)默认的JSON数据处理框架，但是其并不依赖于任何的Spring 库。有的小伙伴以为Jackson只能在Spring框架内使用，其实不是的，没有这种限制。它提供了很多的JSON数据处理方法、注解，也包括流式API、树模型、数据绑定，以及复杂数据类型转换等功能。它虽然简单易用，但绝对不是小玩具，更多的内容我会写成一个系列，5-10篇文章，请您继续关注我。
还记得电影《功夫》中火云邪神的一句话：天下功夫，无坚不破，唯快不破。在程序员的世界中，“快”一直是大家苦苦修炼，竞相追逐的终极目标之一，甚至到了“不择手段”、“锱铢必较”的地步。 一直使用json游离于各种编程语言和系统之间。一个偶然的机会碰到了Fastjson，被他的无依赖、易使用、应用广等特性深深吸引的同时，更被他出奇的“快”所震惊，在java界犹如一骑绝尘，旁人只能望其项背。很自然的一个想法涌上心头：FastJSON为何如此之快？于是定神来拔一拔其实现，一则膜拜大师的杰作，二则虚心偷技，三则方便来者学
非常简单，在创建之前，旧对对象进行了初始化，其实对于比较小的对象，这种方式在实际的使用过程中最多
关于单例模式，这是面试时最容易遇到的问题。当时以为很简单的内容，深挖一下，也可以关联出类加载、序列化等知识。
作为大数据技术生态当中的第一代框架，Hadoop至今仍然具有不可替代的核心优势，对于企业而言，Hadoop在底层架构上所提供的支持，仍然是企业入场大数据的重要支持框架。今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲Hadoop序列化的入门知识点。
作者：larva-zhh 来源：www.cnblogs.com/larva-zhh/p/11544317.html
BigDecimal 是 Java 中的一个精确数字类，用于表示高精度的浮点数或整数，通常用于处理需要避免舍入误差的数值计算。它提供了高精度的算术运算，可用于处理非常大或非常小的数值，以及需要精确度的金融计算或科学计算。
单例模式是应用最广的模式之一，也是23种设计模式中最基本的一个。本文旨在总结通过Java实现单例模式的各个版本的优缺点及适用场景，详细分析如何实现线程安全的单例模式，并探讨单例模式的一些扩展。
极高并发下HashTable和ConcurrentHashMap哪个性能更好，为什么，如何实现的。
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一开始是听@Badcode师傅说的这个工具，在Black Hat 2018的一个议题提出来的。这是一个基于字节码静态分析的、利用已知技巧自动查找从source到sink的反序列化利用链工具。看了几遍作者在Black Hat上的演讲视频[1]与PPT[2]，想从作者的演讲与PPT中获取更多关于这个工具的原理性的东西，可是有些地方真的很费解。不过作者开源了这个工具[3]，但没有给出详细的说明文档，对这个工具的分析文章也很少，看到一篇平安集团对这个工具的分析，从文中描述来看，他们对这个工具应该有一定的认识并做了一些改进，但是在文章中对某些细节没有做过多的阐释。后面尝试了调试这个工具，大致理清了这个工具的工作原理，下面是对这个工具的分析过程，以及对未来工作与改进的设想。
如果因为业务需要，一定要使用 shuffle 操作，无法用 map 类的算子来替代，那么尽量使用可以 map-side 预聚合的算子。
首先，我们先说一下什么是对象流的序列化与反序列化。我们知道代码创建的对象起初是存在计算机内存中的，将内存中的数据存入磁盘则是“序列化”；将磁盘中的文件数据重新加载到内存，称为“返序列化”；将内存中的数据先封装成对象，再将对象与流的形式进行与硬件磁盘，内存的交互行为，则称之为“对象流的序列化与反序列化”。
最近几年国内大数据apache开源社区计算框架最火的莫过于Flink，得益于阿里在后面的推动以及各大互联网大厂的参与，flink业已成为流式计算事实上的标准。一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computations Over Streams”，基于数据流的有状态计算。flink的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。
把内存中对象转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储到磁盘（持久化）和网络传输
Jackson 序列化对象为 CSV 文件 依赖 <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId> <artifactId>jackson-dataformat-csv</artifactId> <versi
Java语言中一共提供了8种原始的数据类型（byte，short，int，long，float，double，char，boolean），这些数据类型不是对象，而是 Java语言中不同于类的特殊类型，这些基本类型的数据变量在声明之后就会立刻在栈上被分配内存空间。除了这8种基本的数据类型外，其他类型都是引用类型（例如类、接口、数组等），引用类型类似于C++中的引用或指针的概念，它以特殊的方式指向对象实体，此类变量在声明时不会被分配内存空间，只是存储了一个内存地址而已。
> 公众号：[Java小咖秀](https://t.1yb.co/jwkk)，网站：[javaxks.com](https://www.javaxks.com)
经过汇总的23种设计模式它是总结了面向对象设计当中最有价值的经验。对之前来讲可能是对其中部分设计模式还是相对来说熟悉的但仔细琢磨还是会有些疑问，正好在目前相对来说有更多的业余时间，可以来一次重新学习设计模式！
1. 封装 封装是把一个对象的属性私有化，同时提供可以被外界访问的属性的方法。 2. 继承 继承是使用已存在的类作为基础建立新类的技术，可以在新类上定义新的属性和新功能，也可以使用父类的属性和功能，可以完成对父类功能的重写覆盖，也可以在父类的功能上进行增强。 继承的注意点：
如今，大数据领域的开源框架（Hadoop，Spark，Storm）都使用的 JVM，当然也包括 Flink。基于 JVM 的数据分析引擎都需要面对将大量数据存到内存中，这就不得不面对 JVM 存在的几个问题：
注解是Java很强大的部分，但大多数时候我们倾向于使用而不是去创建注解。例如，在Java源代码里不难找到Java编译器处理的@Override注解，Spring框架的@Autowired注解， 或Hibernate框架使用的@Entity 注解，但我们很少看到自定义注解。虽然自定义注解是Java语言中经常被忽视的一个方面，但在开发可读性代码时它可能是非常有用的资产，同样有助于理解常见框架（如Spring或Hibernate）如何简洁地实现其目标。
1.Boolean类实现了java.io.Serializable接口，众所周知，这是实现对象序列化的功能。
序列化：把内存中的对象，转换成字节序列(或其他数据传输协议)以便于存储到磁盘(持久化)和网络传输。 反序列化：将收到字节序列(或其他数据传输协议)或者是磁盘的持久化数据，转换成内存中的对象。
在实际开发中，数据的处理有五种：获取、传输、存储、分析、转换。每种各对应一些常用的技术。 序列化和反序列化
单例模式，是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例的特殊类。通过单例模式可以保证系统中，应用该模式的类一个类只有一个实例。即一个类只有一个对象实例
5、注解属性 : deserialize 指定是否反序列化该字段，默认为 true
单例模式可能是代码最少的模式了，但是少不一定意味着简单，想要用好、用对单例模式，还真得费一番脑筋。本文对Java中常见的单例模式写法做了一个总结，如有错漏之处，恳请读者指正。
本文首发于先知安全技术社区 https://xianzhi.aliyun.com/forum/topic/1756/0x00 背景 前段时间推荐一学弟好好看看Ysoserial，中间他问了我两个问题： 1）queue为什么要先用两个1占位； 2）PriorityQueue的queue 已经使用transient关键字修饰，为什么还能从流中反序列化queue中的元素（参见CommonsCollections2的源码） 这两天有时间看了源码和序列规范，真是惭愧，误人子弟了！ 在寻找答案的过程中，同时也尝试通过正
北京理工大学硕士毕业，2015 年加入阿里巴巴，参与阿里巴巴实时计算引擎 JStorm 的开发与设计。2016 年开始从事阿里新一代实时计算引擎 Blink SQL 的开发与优化，并活跃于 Flink 社区，于2017年2月成为ApacheFlink Committer，是国内早期 Flink Committer 之一。目前主要专注于分布式处理和实时计算，热爱开源，热爱分享。
上篇文章 走进 JDK 之 Enum 提到过，枚举很适合用来实现单例模式。实际上，在 Effective Java 中也提到过（果然英雄所见略同）：
其中键值型，是指Redis中存储的数据都是以key、value对的形式存储，而value的形式多种多样，可以是字符串、数值、甚至json：
在Spark中有三种shuffle写，分别是BypassMergeSortShuffleWriter、UnsafeShuffleWriter、SortShuffleWriter。分别对应三种不同的shuffleHandle。
这里Map阶段一般是对规模较大的数据进行分片、解析、整理，最后输出Key-Value的键值对;
String类型，也就是字符串类型，是Redis中最简单的存储类型。其value是字符串，不过根据字符串的格式不同，又可以分为3类：
例如，我们可以把一个只有根节点为1的二叉树序列化为"1,"，然后通过自己的函数来解析回这个二叉树
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