1 Comparable

Comparable 是排序接口。

1 对象创建过程

1. 遇到new指令的时候，检查该指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用，并检查这个类是否已加载、解析、初始化过，如果没有必须先进行类的加载过程（这个之后再整理）；
2. 分配内存。加载类之后一个对象所需的内存大小就确定了；使用Serial、ParNew等收集器时，堆内存是整齐的，所以使用指针碰撞划分内存，即在空闲内存的分界点开始分配指定大小的内存空间；如果用CMS等给予Mark-Sweep算法的收集器时，堆内存不规整，所以使用空闲列表划分内存，即JVM维护了一个记录可用内存的表，从列表中找一块足够大小的内存空间用于分配，并更新列表记录。
3. 对于多线程同时创建对象时，指针可能出错，可以使用两种解决方案：
   • 对分配内存空间的动作进行同步，采用CAS+失败重试的方式可以保证操作的原子性。
   • 把内存分配动作按照线程划分在不同的空间之中进行，即每个线程在java对中预先分配一小块内存成为本地线程分配缓冲（Thread Local Allocation Buffer, TLAB）。当TLAB用完并分配新TLAB的时才需要同步锁定。
4. 内存分配完成后，进行初始化零值（如果使用TLAB，可以在TLAB分配时进行）；
5. 虚拟机对对象进行设置，设置内容存放在对象头（Object Header）；
6. 执行方法。

1 设计模式的七大原则

1.1 单一职责原则

通俗的讲就是一个类只负责一项职责。就一个类而言,应该仅有一个引起它变化的原因，增加功能不应该修改已有的代码,避免修改出错及重复测试。如果你能够想到多于一个的动机去改变一个类,那么这个类就是具有多于一个的职责, 应该考虑类的职责分离。

1 DAGScheduler

DAGScheduler把一个Spark作业转换成Stage的DAG（Directed Acyclic Graph有向无环图），根据RDD和Stage之间的关系找出开销最小的调度方法，然后把Stage以TaskSet的形式提交给TaskScheduler，下图展示了DAGScheduler的作用：

1 Spark加载数据

参见Generic Load/Save Functions （通用 加载/保存 功能）
在最简单的形式中, 默认数据源（parquet, 除非另有配置 spark.sql.sources.default ）将用于所有操作.