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    八、JDK1.8中HashMap扩容机制

    前面文章一、深入理解-Java集合初篇 中我们对Java的集合体系进行一个简单的分析介绍,上两篇文章二、Jdk1.7和1.8中HashMap数据结构及源码分析 、三、JDK1.7和1.8HashMap数据结构及源码分析-续 中我们分别对JDK1.7和JDK1.8中HashMap的数据结构、主要声明变量、构造函数、HashMap的put操作方法做了深入的讲解和源码分析。 四、深入理解Java中的HashMap「网易面试快答」文章中主要针对面试中常见的面试问题进行简单解答。 五、深入理解JDK1.7中HashMap哈希冲突解决方案 和 六、深入理解JDK1.8中HashMap哈希冲突解决方案 中对HashMap中哈希冲突及减少哈希冲突的解决方案做详细的介绍,并通过源码加深大家的理解。 七、JDK1.7中HashMap扩容机制 中介绍了JDK1.7中HashMap的扩容机制及扩容过程中可能出现的死锁及数据丢失问题。 本篇文章我们将要介绍JDK1.8中HashMap的扩容机制,并通过一个实例来展示链表的哈希扩容。

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    通过Z-Order技术加速Hudi大规模数据集分析方案

    多维分析是大数据分析的一个典型场景,这种分析一般带有过滤条件。对于此类查询,尤其是在高基字段的过滤查询,理论上只我们对原始数据做合理的布局,结合相关过滤条件,查询引擎可以过滤掉大量不相关数据,只需读取很少部分需要的数据。例如我们在入库之前对相关字段做排序,这样生成的每个文件相关字段的min-max值是不存在交叉的,查询引擎下推过滤条件给数据源结合每个文件的min-max统计信息,即可过滤掉大量不相干数据。上述技术即我们通常所说的data clustering 和 data skip。直接排序可以在单个字段上产生很好的效果,如果多字段直接排序那么效果会大大折扣的,Z-Order可以较好的解决多字段排序问题。

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    Iceberg 实践 | B 站通过数据组织加速大规模数据分析

    交互式分析是大数据分析的一个重要方向,基于TB甚至PB量级的数据数据为用户提供秒级甚至亚秒级的交互式分析体验,能够大大提升数据分析人员的工作效率和使用体验。限于机器的物理资源限制,对于超大规模的数据的全表扫描以及全表计算自然无法实现交互式的响应,但是在大数据分析的典型场景中,多维分析一般都会带有过滤条件,对于这种类型的查询,尤其是在高基数字段上的过滤查询,理论上可以在读取数据的时候跳过所有不相关的数据,只读取极少部分需要的数据,这种技术一般称为Data Clustering以及Data Skipping。Data Clustering是指数据按照读取时的IO粒度紧密聚集,而Data Skipping则根据过滤条件在读取时跳过不相干的数据,Data Clustering的方式以及查询中的过滤条件共同决定了Data Skipping的效果,从而影响查询的响应时间,对于TB甚至PB级别的数据,如何通过Data Clustering以及Data Skipping技术高效的跳过所有逻辑上不需要的数据,是能否实现交互式分析的体验的关键因素之一。

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    领券