內存數據庫 （這里僅從數據緩存方面考慮，當然，后期可以采用Hadoop+HBase+Hive等分布式存儲分析平臺） 三、主流解Cache和數據庫對比： 上述技術基本上代表了當今在數據存儲方面所有的實現方案，其中主要涉及到了

上面我們說的重復字符串用指針標記記錄下來，這種方法就是LZ這兩個人提出來的，理解起來比較簡單。后面分析（5,3）這種指針標記應該怎么編碼的 時候，就涉及到一種非常廣泛的編碼方式，Huffman編碼，H

Spark與Hadoop的對比 19 Spark與Hadoop的結合 20 Spark的適用場景 20 案例： 20 大數據分析系統架構之探討 前言: 對于大數據平臺，本人也沒實際實踐過，所以，做為一個初學者的身份與大家探索這個問題，如有欠妥之處，請多多包涵！

軟件基金會宣布 Apache ?Impala?孵化成功，升級為頂級項目。 Impala 是一個高性能分析數據庫，可針對存儲在 Apache Hadoop 集群中的 PB 級數據進行閃電般快速的分布式 SQL

Thinking 用戶排名是一個全局性的統計指標，而非用戶的私有屬性，緩存在這里并不適用。 具體的進行問題分析：真實的用戶積分變化是有一定規律的，通常用戶積分都不會暴增暴減。一般用戶都是在低分區，即用戶積分的

為了提高程序效率，我們經常將一些不頻繁修改，但是使用了還很大的數據進行緩存。尤其是互聯網產品，緩存可以說是提升效率優化第一利器。微軟為我們實現了倆種緩存方式：內存緩存、分布式緩存。個人理解如果緩存在前端電腦內存的緩存叫做內存緩存，如果緩存在其它設備上，那么叫做分布式緩存。

補丁。此次泄露的0day并沒有在泄 露的工具庫里面，而是在郵件附件中被發現的。 【利用代碼分析】 1、這次的漏洞主要出現在AS3?"opaqueBackground” 屬性上，它主要用于設置背景顏色。首先創建_ar

員打交道最多的肯定是瀏覽器，所以如果能夠統計、分析出前一年的瀏覽記錄，應該是比較有意義的。所以我針對 Chrome 瀏覽器，寫了這個小工具，便于大家分析自己的瀏覽記錄。 功能 使用 ECharts +

自動裝箱（boxing）和自動拆箱（unboxing）

架構探索等多方面一線經驗總結。 以下為【近戰】第一篇，基于微博用戶關系與行為的用戶建模分析。 用戶建模是廣告、推薦、搜索算法最基礎也是最核心的技術問題之一，本報告將介紹新浪微博大數據挖

pylint是一個Python源代碼分析器，用于查找編程錯誤，幫助強制執行編碼標準和嗅探一段代碼異味。 Pylint has many rules enabled by default, way too

10秒后訪問: MISS 15秒后訪問：HIT 20秒后訪問:MISS 通過實例1和實例2綜合分析：如果inactive已經進行了設置，則緩存的過期時間以inactive設置的值為準 實例3：

1 背景 之所以選擇這個知識點來分析有以下幾個原因： 逛GitHub時發現關注的isuss中有人不停的在討論Android中的Looper , Handler , Message有什么關系。 其實

行到二三百萬條的時候就報內存溢出了。不斷的檢查代碼，各種對象局部化；使用.net profiler分析堆棧內存，發現有大量的String對象創建沒有及時回收，于是對程序中各處的字符串拼接做了優化處理，

發性，也保證每次寫操作對所有的讀寫操作的可見性，同時簡化了編程方式。 3. 讀寫鎖的實現分析 接下來將分析ReentrantReadWriteLock的實現，主要包括：讀寫狀態的設計、寫鎖的獲取與

靜態代碼分析工具可簡化編碼過程，檢測出錯誤并幫助修復。有個國外團隊檢測了 200 多個 C/C++ 開源項目，包括了 Php、Qt 和 Linux 內核等知名項目。于是他們每天分享一個錯誤案例，并給出

總結一下我讀過的機器學習/數據挖掘/數據分析方面的書，有的適合入門，有的適合進階，沒有按照層次排列，先總結一下，等總結的差不多了再根據入門--->進階分塊寫。下面列的書基本上我寫的都是讀完過的，不然不敢寫，怕誤人子弟

很多不同的方案，本文則是對此的一個總結，從宏觀上分析了整個應用的架構和所涉及到的技術，歡迎持續關注本博客，后續有時間會慢慢分享更多的細節。 2.需求分析 2.1?功能定義 本應用支持的功能如下所示：

awk這樣的命令，奇幻般的從日志中挖掘出有用的信息；亦或是研發人員往往會基于MySQL,MongoDB,HBase開發自己的日志存儲和分析工具。 然而互聯網大規模、分布式的特性決定了日志的源頭越來越分散，產生的速度越來越快，傳統的手

com/jww-love-study/p/5114028.html 聲明：本文源碼出自實現雪花飛舞效果（有改動）主要通過這篇文來分析自定義view的實現過程。 沒事時，比較喜歡上網看看一些新的東西，泡在網上的日子就是一個很不錯的網站。