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在MaxCompute中利用bitmap进行数据处理

很多数据开发者使用bitmap技术对用户数据进行编码和压缩,然后利用bitmap的与/或/非的极速处理速度,实现类似用户画像标签的人群筛选、运营分析的7日活跃等分析。本文给出了一个使用MaxCompute MapReduce开发一个对不同日期活跃用户ID进行bitmap编码和计算的样例。供感兴趣的用户进一步了解、分析,并应用在自己的场景下。 import com.aliyun.odps.OdpsException; import com.aliyun.odps.data.Record; import com.aliyun.odps.data.TableInfo; import com.aliyun.odps.mapred.JobClient; import com.aliyun.odps.mapred.MapperBase; im

java并发笔记四之synchronized 锁的膨胀过程(锁的升级过程)深入剖析

java并发笔记四之synchronized 锁的膨胀过程(锁的升级过程)深入剖析本篇我们讲通过大量实例代码及hotspot源码分析偏向锁(批量重偏向、批量撤销)、轻量级锁、重量级锁及锁的膨胀过程(也就是锁的升级过程) 我们先来说一下我们为什么需要锁?因为在并发情况为了保证线程的安全性,是在一个多线程环境下正确性的概念,也就是保证多线程环境下共享的、可修改的状态的正确性(这里的状态指的是程序里的数据),在java程序中我们可以使用synchronized关键字来对程序进行加锁。当声明synchronized代码块的时候,编译成的字节码将包含monitorenter指令 和 monitorexit指令。这两种指令均会消耗操作数栈上的一个引用类型的元素(也就是 synchronized 关键字括号里的引用),作为所要加锁解锁的锁对象。(注意:jdk 1.6以前synchronized 关键字只表示重量级锁,1.6之后区分为偏向锁、轻量级锁、重量级锁。) 所谓锁的升级、降级,就是 JVM 优化 synchronized 运行的机制,当 JVM 检测到不同的竞争状况时,会自动切换到适合的锁实现...

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