原创 （轉）JNI規範
JNI規範 11 October 2017 目錄 1 簡介 2 設計概覽 2.1 JNI函數和指針 2.2 編譯、載入、鏈接本地方法 2.2.1 解析本地方法名 2.2.2 本地方法參數 2.3 引用Java對象 2.3.1 全局引用和
2020-06-16 03:38:55
原创 通過 ARMS Prometheus 監控 JVM
通過在應用中埋點來暴露 JVM 數據，使用 ARMS Prometheus 監控抓取 JVM 數據，並藉助 ARMS Prometheus Grafana 大盤來展示 JVM 數據，即可實現通過 ARMS Prometheus 監控 JV
2020-06-16 03:38:55
原创 使用Eclipse插件提高Java編碼質量
代碼質量概述 怎樣辨別一個項目代碼寫得好還是壞？優秀的代碼和腐化的代碼區別在哪裏？怎麼讓自己寫的代碼既漂亮又有生命力？接下來將對代碼質量的問題進行一些粗略的介紹。也請有代碼質量管理經驗的朋友提出寶貴的意見。 代碼質量所涉及
2020-06-16 03:38:55
原创 04_Flink Streaming DataStream
DataStream對象，簡稱ds，作爲流計算編程的核心上下文。提供多種功能 //1:接入數據源 1：ds由env和SourceFunction產生，完成接入數據源的功能 //2:數據處理 2：filter。實現過濾功能 3：map，實現
2020-06-16 03:38:55
原创 （轉）翻譯《Memory Management in the Java HotSpot™ Virtual Machine》
翻譯《Memory Management in the Java HotSpot™ Virtual Machine》 29 July 2011 原文地址：http://caoxudong818.iteye.com/blog/1135981
2020-06-16 03:38:55
原创 （轉）JVMTI 參考
JVMTI 參考 07 December 2017 原文地址，https://docs.oracle.com/javase/8/docs/platform/jvmti/jvmti.html 目錄 1 introduction 1.1
2020-06-16 03:38:55
原创 tune performance
The following ending with ‘~’ should override the default value.Inter-worker: Netty.server.thread(Netty-server-localho
2020-06-16 03:38:55
原创 變不可能爲可能，Tachyon幫助Spark變小時級任務到秒
本文作者是Gianmario Spacagna和Harry Powell，Barclays的數據科學家。 集羣計算和大數據技術已經取得了很多進展，不過現在很多大數據應用使用的還是HDFS這一分佈式分件系統。HDFS是一個基於磁盤的文件
2020-06-16 03:38:55
原创 03_Flink Streaming SinkFunction
env對象的addSink（SinkFunction）。需要傳入一個SinkFunction對象。這個對象處理的出口。之後無法再進行數據操作。 package com.alibaba.flink.train.streaming; im
2020-06-16 03:38:55
原创 02_Flink Streaming SourceFunction
env對象的addSource（SourceFunction）。需要傳入一個SourceFunction對象。這個對象作爲接入數據源的接口 package com.alibaba.flink.train.streaming; impo
2020-06-16 03:38:55
原创 java多線程小結，及解決應用掛死的問題
這兩天爲了定位JBOSS老是掛死的問題，學習了一下JAVA多線程方面的知識，在此總結一下 1、在Java程序中，JVM負責線程的調度。線程調度是指按照特定的機制爲多個線程分配CPU的使用權。 調度的模式有兩種：分時調度和搶佔式調度。分時調
2020-02-20 18:02:58
原创 01_Flink Streaming env
<pre name="code" class="java">package com.alibaba.flink.train.streaming; import org.apache.flink.api.common.functions.
2020-02-20 18:02:57
原创 再談機器學習中的歸一化方法（Normalization Method）
機器學習、數據挖掘工作中，數據前期準備、數據預處理過程、特徵提取等幾個步驟幾乎要花費數據工程師一半的工作時間。同時，數據預處理的效果也直接影響了後續模型能否有效的工作。然而，目前的大部分學術研究主要集中在模型的構建、優化等方面，對數據預
2020-02-20 18:02:57
原创 一個load過高的故障排查案例
現象： 6臺4核機器load 全部在30以上，cpu使用us在90%, mem使用在90%，swap使用了100K，機器緩慢，前臺瀏覽器頁面打開緩慢，超時後白屏。 措施： top, shift+h ,shift + p, 找出消耗cpu
2020-02-20 18:02:57
原创 學好這些你就牛了，常用的機器學習&數據挖掘知識點
Basis(基礎)： MSE(Mean Square Error 均方誤差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(Maxim
2020-02-20 18:02:57