手写ArrayList核心源码ArrayList是Java中常用的数据结构，不光有ArrayList，还有LinkedList,HashMap,LinkedHashMap,HashSet,Queue，PriorityQueue等等，我们将手写这些常用的数据结构的核心源码，用尽量少的代码来揭示核心原理。下面我们来手写ArrayList的核心源码首先

1三种语言、三套工具、三个架构不了解SQLonHadoop三驾马车－Hive、SparkSQL、Impala吗？听小编慢慢道来1HiveApacheHive数据仓库软件提供对存储在分布式中的大型数据集的查询和管理，它本

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作者：殳鑫鑫，花名辰石，阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家，目前从事大数据存储以及Spark相关方面的工作。2019年云栖大会上，EMRJindo的技术存储分离方案得到很大的关注，视频直达链接【云上大数据的一种高性能数据湖存储方案】(https://www.oschina.net/action/GoToLink?ur

背景一：世界需要更多的计算能力信息技术时代的基石是建立在“计算”之上的。以搜索引擎为例，早期的搜索引擎是人工分类索引的，类似黄页，但是随着网站数量的增多，人工索引的工作量变得巨大，而且更新时效低得难以忍受了。后来的一波搜索引擎都采用了由计算机算法自动索引，查找相关文档，并排序展示的方式。这种方式就导致了对计算能力的巨大需求，类似的趋势出现在多种技术领域，

一、SparkStreaming连Kafka（重点）方式一：Receiver方式连：走磁盘使用HighLevelAPI（高阶API）实现Offset自动管理，灵活性差，处理数据时，如果某一时刻数据量过大就会磁盘溢写，通过WALS（WriteAheadLogs）进行磁盘写入,0.10版本之后被舍弃,相当于一个人拿着一个水杯去接水，水龙头的

Receiver是使用Kafka的高层次ConsumerAPI来实现的。Receiver从Kafka中获取的数据都是存储在SparkExecutor的内存中的，然后SparkStreaming启动的job会去处理那些数据。然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Spark

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数据运营分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。什么是数据分析？数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的目的是什么?数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出

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