前言Spark是目前主流的大数据计算引擎，功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。作为一种内存计算框架，Spark运算速度快，并能够满足UDF、大小表Join、多路输出等多样化的数据计算和处理需求。作为国内专业的数据智能服务商，个推从早期的1.3版本便引入Spark，

一、分析1\.分析(analysis)首先，标记化一个文本块为适用于倒排索引单独的词(term)然后标准化这些词为标准形式，提高它们的“可搜索性”或“查全率”分析是由分析器(analyzer)完成的。2\.分析器(analyzer)

前言之前写了一篇深入分析ThreadLocal内存泄漏问题(https://my.oschina.net/thinwonton/blog/1505136)是从理论上分析ThreadLocal的内存泄漏问题，这一篇文章我们来分析一下实际的内存泄漏案例。分析问题的过程比结果更重要，理论结合实际才能彻底分析出内存泄漏的原因。案例与分析

是一款专业的Java应用程序性能分析工具，可帮助开发人员识别和解决Java应用程序中的性能问题。JProfiler支持JavaSE、JavaEE和Android平台，提供了多种分析选项，包括CPU分析、内存分析和线程分析等。使用JProfiler，开发人员

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