pid\max内核源码处理分析以linux3.2.6为例子分析init/main.c:asmlinkagevoidinitstartkernel(void)kernel/pid.c:voidinitpidmapinit(void)voidinitpidmapinit(void)/bumpdefaultandmi

Spark连接hive元数据库(mysql)方法一：1)打开Hivemetastoreroot@head42~hiveservicemetastore&netstatano|grep9083???2)开启spark连接Mysq

前段时间，我们写了一篇Redux源码分析的文章(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fjuejin.im%2Fpost%2F6845166891682512909)，也分析了跟React连接的库ReactRedux的源码实现(https://www.oschina

注：该教程转自厦门大学大数据课程学习总结Spark的安装过程较为简单，在已安装好Hadoop的前提下，经过简单配置即可使用。安装Spark1.sudotar\zxf~/下载/spark1.6.2binwithouthadoop.tgzC/usr/local/

以计算PI为例子进入spark的安装目录单机local模式提交任务./bin/sparksubmitclassorg.apache.spark.examples.SparkPimasterlocalexamples/jars/sparkexamples\.jaryarnclient模式执

最近不是特别忙，空闲之余就开始倒腾Tomcat源码了，之前也陆陆续续看过一点，翻过《Howtomcatworks》这本书。这次想趁着有时间，系统性的好好分析下Tomcat的源码。分析源码的第一步自己是先搭建debug环境，我之前选择的是先下载Tomcat源码，然后通过Tomcat文档里面写的方法，使用ant构建，发现中间需要用很长的时间，中间经常提

ES也是比较火热，在日志数据分析，规则分析等确实很方便，说实话用esstack浪尖觉得可以解决很多公司的数据分析需求。极客时间下周一要上线新的ES课程，有需要的暂时别购买，到时候还找浪尖返现吧。写这篇文章的原因是前两天星球球友去面试，面试管问了一下，Spark分析ES的数据，生成的RDD分区数跟什么有关系呢？稍微猜测一下就能想到

importorg.apache.log4j.{Level,Logger}importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importorg.apache.spark.mllib.classification.{NaiveBayes,NaiveBayesModel}

本文从一个小明写的bug开始，讲bug的发现、排查定位，并由此展开对涉及的算法进行图解分析和源码分析。

"描述（来源参考：https://www.rongcloud.cn/?utmsourceSEO&utmtermjishitongxun）使用非源码方式集成CallKit后，希望获取RCCallSession，实现自定义的业务逻辑。分析（根因分析、需求分析）