*json解析常见问题: getJSONObject与optJSONObject的区别,下面结合源码和案例来分析当我们使用这两周方法来解析数据时,哪种比较好. 源码分析: //使用getJSONObject时,如果返回的对象不是JSONObject,抛出JSONException异常 /** * Returns the value mapped by {@code name} if it exists and is a {@code * JSONObject}. * @throws JSONEx…

转http://hadoop1989.com/2016/03/15/KafkaStreaming/ 在Spark1.3之前,默认的Spark接收Kafka数据的方式是基于Receiver的,在这之后的版本里,推出了Direct Approach,现在整理一下两种方式的异同. 1. Receiver-based Approach 示例代码: import org.apache.spark.streaming.kafka._ val kafkaStream = KafkaUtils.createSt…

暗恋之纯粹,在于不求结果,完全把自己锁闭在一个单向的关系里面. --梁文道<暗恋到偷窥> 本文为读 lodash 源码的第五篇,后续文章会更新到这个仓库中,欢迎 star:pocket-lodash gitbook也会同步仓库的更新,gitbook地址:pocket-lodash 本篇分析的是 eq 函数. 作用与用法 eq 函数用来比较两个值是否相等.遵循的是 SameValueZero 规范. var obj1 = {test: 1} var obj2 = {test: 1} var ob…

http://blog.csdn.net/carson_ho/article/details/79373134 前言 HashMap 在 Java 和 Android 开发中非常常见 而HashMap 1.8 相对于 HashMap 1.7 更新多 今天,我将通过源码分析HashMap 1.8 ,从而讲解HashMap 1.8 相对于 HashMap 1.7 的更新内容,希望你们会喜欢.  本文基于版本 JDK 1.8,即 Java 8 关于版本 JDK 1.7,即 Java 7,具体请看文章J…

问题 (1)什么是原子操作? (2)原子操作和数据库的ACID有啥关系? (3)AtomicInteger是怎么实现原子操作的? (4)AtomicInteger是有什么缺点? 简介 AtomicInteger是java并发包下面提供的原子类,主要操作的是int类型的整型,通过调用底层Unsafe的CAS等方法实现原子操作. 还记得Unsafe吗?点击链接直达[死磕 java魔法类之Unsafe解析] 原子操作 原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作,这种操作一旦开始,就一直运行到结束,中间不…

前言: 又是一个大好的周末, 可惜今天起来有点晚, 扒开HashMap和HashTable, 看看他们到底有什么区别吧. 先来一段比较拗口的定义: Hashtable 的实例有两个参数影响其性能:初始容量 和 加载因子.容量 是哈希表中桶 的数量,初始容量 就是哈希表创建时的容量.注意,哈希表的状态为 open:在发生“哈希冲突”的情况下,单个桶会存储多个条目,这些条目必须按顺序搜索.加载因子 是对哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一个尺度.初始容量和加载因子这两个参数只是对该实现的提示.…

java面试中经常被问到list常用的类以及内部实现机制,平时开发也经常用到list集合类,因此做一个源码级别的分析和比较之间的差异. 首先看一下List接口的的继承关系: list接口继承Collection接口,Collection接口继承Iterable接口. Iterable接口定义的方法: public interface Iterable<T> { /** * Returns an iterator over a set of elements of type T. * * @re…

本文基于jdk1.7 1.ArrayList 类图来自:作者 Java3y 源码分析: 1.1 属性 1.2 构造方法 Arrays.copyOf源码: 1.3 trimToSize方法, 修改当前 ArrayList实例的容量为存入的实际值数量的大小. 1.4 扩容方法,以确保它可以至少保存mincapacity个元素数(扩容原理:以1.5倍进行扩容,使用Array.copyOf复制数组到新的数组,并且使用扩容后的新数组的引用) 1.5 grow扩容算法,增加原来的1.5倍 1.5 add 向…

原文链接:Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1) 从官方的文档我们可以知道,Spark的部署方式有很多种:local.Standalone.Mesos.YARN.....不同部署方式的后台处理进程是不一样的,但是如果我们从代码的角度来看,其实流程都差不多. 从代码中,我们可以得知其实Spark的部署方式其实比官方文档中介绍的还要多,这里我来列举一下: 1.local:这种方式是在本地启动一个线程来运行作业: 2.local[N]:也是本地模式,但是启动了N个线程: 3.local…

原生session: from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy应用.models import Users engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/pro6?charset=utf8", max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接…