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大数据成神之路

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总目录:

* Java高级特性增强(多线程,并发包)
* JVM深度解析和面试点
* 分布式理论基础和原理
* 分布式理论基础-Zookeeper的Paxos一致性算法
* 大数据框架开发基础-NIO和RPC
* 大数据框架基石之网路通信-Netty
* Hadoop三驾马车之Mapreduce
* Hadoop三驾马车之HDFS
* Hadoop三驾马车之Yarn
* OLAP引擎-HiveSQL的高级调优和原理分析
* 离线列式大数据存储-Hbase的原理和亿级数据下的生产应用
* Nosql之王-Redis高级特性和实现原理
* 分布式消息队列Kafka原理及与流式计算的集成
* 第三代流式计算引擎-Spark的原理和生产应用(一)
* 第三代流式计算引擎-Spark的原理和生产应用(二)
* 第三代流式计算引擎-Spark的原理和生产应用(三)
* Flink-当前最火的实时计算引擎(一)
* Flink-当前最火的实时计算引擎(二)
* Flink-当前最火的实时计算引擎(三)
* 大数据算法(一)
* 大数据算法(二)

这是一个硬核大数据学习及面试专栏
硬核文章“硬”在哪里?

大数据领域核心的面试考察点
你是否有过这样的困扰?

我用Spark开发了N个项目,面试却被认为根本不懂Spark
我有超过3-5年的大数据开发经验,面试一问三不知,知识形不成体系
我在网站买了几千块的视频资料,却没有整理过学习过的技术,似懂非懂
我是Java后端开发,急需突破希望转行大数据,却无从下手
我是应届生,希望毕业从事大数据开发
如果上面的困扰你中了任何一条,那么恭喜你,这个专栏就是为你而写的。

在这个专栏里,作者不会卖情怀,也不会讲段子,作者多年浸淫大数据开发领域,将会把整个大数据领域核心的考察点,其中包括大数据领域的常用框架和中间件,大数据的基础,面试过程中必问的概念和原理进行整理和讲解。

大数据基础必知必会
大数据需要掌握的语言是什么?有什么核心知识点?什么是CAP?什么是Quorum机制?
大数据的本质无非就是海量数据的计算,查询与存储,分布式计算,那么问题来了,海量数据存储一般是用什么文件系统?目前主流的文件系统是如何设计的?他们是如何管理原数据的?可靠性和扩展性怎么做的?分布式的概念有哪些?分布式计算中的问题有什么?这么多的计算框架他们分别有什么特点?适合什么样的场景?实践应用有哪些坑?这些框架核心原理和代码有哪些?
用过redis却连它的基本数据结构都不清楚?我Spark+kafka贼溜但连PULL和PUSH模式都表达不清?
上面的夺命N连问,你害怕了吗?别怕,作者带你把他们一一解决。

大数据框架的核心部分源码解读
阿里巴巴面试最喜欢问的一个问题:“你知道XXX的实现原理么?”

作者曾经被这个问题问的脊背发凉,冷汗直流,后来发奋图强,认真阅读过很多优秀框架的源码,并在Spark的基础上结合自己的业务开发了一套实时计算框架。

套用网络上的一句话:

在工程师的世界里,概念、原理都是抽象的,唯有源码是具象的。
随着我们阅读更多的优秀的源码,我们的想象力才会更加具象,我们的理解才会更加干净。

在本专栏中,每个章节都包含核心源码解读,让读者不仅知其然且知其所以然,以后在以后面对面试官的时候可以和他侃侃而谈。

模拟真实场景下的面试问题和拓展
众所周知,BAT等一二线公司有自己的简历库,面试人每次面试都有记录,比如阿里每次投递简历到第二次投递至少半年,甚至有些公司多次面试会上系统的黑名单,这些有限的面试机会值得倍加珍惜。

作者作为面试过几乎所有一二线公司的”老炮”,曾经拿到过N多offer,作者为每个章节设计了一个问题提问环节,模拟真实面试场景下面试官的提问,我们该如何作答,回答如何”戏感“实足,又不生硬,不仅把自己的干货展示给面试官还能稍微做些拓展,让面试官眼前一亮。

作者专栏都有哪些内容?
作者该专栏目前设计了20+个大章节,涵盖了目前大数据开发领域一线公司主流的技术框架和面试考察点,每个小章节又包含了架构原理和源码解析,实际项目中的应用和常见的坑,面试关注点以及如何作答三个小部分,每一篇文章都会很长很长,做到图文并茂。希望大家耐下心来跟我一篇一篇的看下来,成为offer收割机,争取到更大的公司更大的平台的机会。

专栏大纲预告

* Java高级特性增强(多线程,并发包)
* JVM深度解析和面试点
* 分布式理论基础和原理
* 分布式理论基础-Zookeeper的Paxos一致性算法
* 大数据框架开发基础-NIO和RPC
* 大数据框架基石之网路通信-Netty
* Hadoop三驾马车之Mapreduce
* Hadoop三驾马车之HDFS
* Hadoop三驾马车之Yarn
* OLAP引擎-HiveSQL的高级调优和原理分析
* 离线列式大数据存储-Hbase的原理和亿级数据下的生产应用
* Nosql之王-Redis高级特性和实现原理
* 分布式消息队列Kafka原理及与流式计算的集成
* 第三代流式计算引擎-Spark的原理和生产应用(一)
* 第三代流式计算引擎-Spark的原理和生产应用(二)
* 第三代流式计算引擎-Spark的原理和生产应用(三)
* Flink-当前最火的实时计算引擎(一)
* Flink-当前最火的实时计算引擎(二)
* Flink-当前最火的实时计算引擎(三)
* 大数据算法(一)
* 大数据算法(二)
第一章 Java高级特性增强(多线程,并发包)

大多数大数据框架都是Java开发的,并发和多线程是大数据框架的基础,也是大数据面试的重灾区,作者会使用图文的方式讲解多线程和并发相关的原理和生产实践。

第二章 JVM是Javaer绕不过去的坎

我相信大家已经有所体会,JVM已经成了Java界区分一个开发者是否基础扎实的试金石,随着Java版本的更新迭代,JVM也在不断进化,作者带你揭开JVM的真容。

第三章 分布式理论

所谓大道至简,万变不离其宗,分布式理论好比习武扎马步,是修习上乘武学的基本功。

第四章 Zookeeper

本章将全面剖析Zookeeper的原理和实现,它在Hadoop等大数据框架中扮演者不可或缺的角色。

第五章 NIO和RPC

NIO是和RPC是大数据框架数据通信的普遍采用的方案,作者将深入浅出的介绍其原理并带大家实现简单的通信框架。

第六章 Netty

当作者打出Netty的时候,如果你是一个Java开发,却没有听说过,那么恭喜你面试第一轮就可能被挡在门外。Netty是Java实现的,提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具,它的高性能和高可靠性已经被无数个应用验证了,任何一个大数据框架都离不开Netty。

第七、八、九章 Hadoop的三驾马车

Hadoop无需多言,是大多数人接触大数据最先接触的框架,基于Hadoop已经发展出来了庞大的大数据生态,几乎所有的分布式理论都在Hadoop上有所实践。

第十章 HiveSql

Hive架构在Hadoop之上,使得查询和分析数据方便。提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行,这一章涉及到了HiveSql的原理和高级调优,也是面试的重灾区。

第十一章 Hbase的原理和亿级数据下的生产应用

作为列式数据库,他和传统的数据库有什么区别,在生产实践中应该注意哪些事项,将在这一章节有详细讲解。

第十二章 Hbase的原理和亿级数据下的生产应用

作为列式数据库,他和传统的数据库有什么区别,在生产实践中应该注意哪些事项,将在这一章节有详细讲解。

第十三章 Redis是大数据领域最常用的缓存数据库

在大数据分析框架中,Redis扮演着存储计算结果,快速读取的角色,本章将全面介绍Redis和其中复杂的数据结构实现,并带读者了解Redis的新特性。

第十五、十六、十七章 Spark

作者用三章来介绍Spark架构,Spark Streaming 和Structured Streaming,里面包含了Spark核心的原理实现和生产实践,有图有文,通俗易懂且有深度。

第十八、十九、二十章 Flink-当前最火的实时计算引擎

Flink是近几年热度最高的实时计算引擎,包含了诸多特性,是真正的流式计算引擎,本章节包含了Flink的基本架构和编程模型以及最生产上的应用案例。

第二十一、二十二章 大数据开发中的算法

大数据算法是面试必备技能,作者将讲解常见的大数据算法面试题目,例如海量数据求TopN,Bitmap和Bloomfilter的应用等。

看到这里你是不是怕了?
不要怕!

在写作的过程中,作者会做到图文并茂,通俗易懂,干货满满,不讲废话,不凑篇幅。如果发现某个章节东西较多,作者会拆分成小节,做到不遗漏重要知识点。

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