大數據成神之路

時間 2019-12-06

標籤數據之路简体版

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你們好，本人目前在某BAT公司任職大數據架構師，自2010年開始接觸大數據，至今已經有N多年了，從一無所知的小白到一線互聯網公司大數據架構師雖然坎坷，卻也收貨良多。決心寫下這個大數據成神之路文章。面試

大數據成神之路系列：（部分）
Java高級特性加強-集合
 Java高級特性加強-多線程
 Java高級特性加強-Synchronized
Java高級特性加強-volatile
Java高級特性加強-併發集合框架
 Java高級特性加強-分佈式
 Java高級特性加強-Zookeeper
Java高級特性加強-JVM
Java高級特性加強-NIOredis

總目錄：算法

* Java高級特性加強(多線程，併發包) 
* JVM深度解析和麪試點
* 分佈式理論基礎和原理
* 分佈式理論基礎-Zookeeper的Paxos一致性算法
* 大數據框架開發基礎-NIO和RPC
* 大數據框架基石之網路通訊-Netty
* Hadoop三駕馬車之Mapreduce
* Hadoop三駕馬車之HDFS 
* Hadoop三駕馬車之Yarn　
* OLAP引擎-HiveSQL的高級調優和原理分析
* 離線列式大數據存儲-Hbase的原理和億級數據下的生產應用
* Nosql之王-Redis高級特性和實現原理
* 分佈式消息隊列Kafka原理及與流式計算的集成
* 第三代流式計算引擎-Spark的原理和生產應用(一)
* 第三代流式計算引擎-Spark的原理和生產應用(二)
* 第三代流式計算引擎-Spark的原理和生產應用(三)
* Flink-當前最火的實時計算引擎(一)
* Flink-當前最火的實時計算引擎(二)
* Flink-當前最火的實時計算引擎(三)
* 大數據算法(一)
* 大數據算法(二)

這是一個硬核大數據學習及面試專欄
硬核文章「硬」在哪裏？sql

大數據領域核心的面試考察點

你是否有過這樣的困擾？數據庫

我用Spark開發了N個項目，面試卻被認爲根本不懂Spark
我有超過3-5年的大數據開發經驗，面試一問三不知，知識形不成體系
我在網站買了幾千塊的視頻資料，卻沒有整理過學習過的技術，似懂非懂
我是Java後端開發，急需突破但願轉行大數據，卻無從下手
我是應屆生，但願畢業從事大數據開發
若是上面的困擾你中了任何一條，那麼恭喜你，這個專欄就是爲你而寫的。編程

在這個專欄裏，做者不會賣情懷，也不會講段子，做者多年浸淫大數據開發領域，將會把整個大數據領域核心的考察點，其中包括大數據領域的經常使用框架和中間件，大數據的基礎，面試過程當中必問的概念和原理進行整理和講解。後端

大數據基礎必知必會

大數據須要掌握的語言是什麼？有什麼核心知識點？什麼是CAP？什麼是Quorum機制？
大數據的本質無非就是海量數據的計算，查詢與存儲，分佈式計算，那麼問題來了，海量數據存儲通常是用什麼文件系統？目前主流的文件系統是如何設計的？他們是如何管理原數據的？可靠性和擴展性怎麼作的？分佈式的概念有哪些？分佈式計算中的問題有什麼？這麼多的計算框架他們分別有什麼特色？適合什麼樣的場景？實踐應用有哪些坑？這些框架核心原理和代碼有哪些？
用過redis卻連它的基本數據結構都不清楚？我Spark+kafka賊溜但連PULL和PUSH模式都表達不清？
上面的奪命N連問，你懼怕了嗎？別怕，做者帶你把他們一一解決。緩存

大數據框架的核心部分源碼解讀

阿里巴巴面試最喜歡問的一個問題：「你知道XXX的實現原理麼?」微信

做者曾經被這個問題問的脊背發涼，冷汗直流，後來發奮圖強，認真閱讀過不少優秀框架的源碼，並在Spark的基礎上結合本身的業務開發了一套實時計算框架。網絡

套用網絡上的一句話：

在工程師的世界裏，概念、原理都是抽象的，惟有源碼是具象的。
隨着咱們閱讀更多的優秀的源碼，咱們的想象力纔會更加具象，咱們的理解纔會更加乾淨。

在本專欄中，每一個章節都包含核心源碼解讀，讓讀者不只知其然且知其因此然，之後在之後面對面試官的時候能夠和他侃侃而談。

模擬真實場景下的面試問題和拓展

衆所周知，BAT等一二線公司有本身的簡歷庫，面試人每次面試都有記錄，好比阿里每次投遞簡歷到第二次投遞至少半年，甚至有些公司屢次面試會上系統的黑名單，這些有限的面試機會值得倍加珍惜。

做者做爲面試過幾乎全部一二線公司的"老炮"，曾經拿到過N多offer，做者爲每一個章節設計了一個問題提問環節，模擬真實面試場景下面試官的提問，咱們該如何做答，回答如何」戲感「實足，又不生硬，不只把本身的乾貨展現給面試官還能稍微作些拓展，讓面試官眼前一亮。

做者專欄都有哪些內容?
做者該專欄目前設計了20+個大章節，涵蓋了目前大數據開發領域一線公司主流的技術框架和麪試考察點，每一個小章節又包含了架構原理和源碼解析，實際項目中的應用和常見的坑，面試關注點以及如何做答三個小部分，每一篇文章都會很長很長，作到圖文並茂。但願你們耐下心來跟我一篇一篇的看下來，成爲offer收割機，爭取到更大的公司更大的平臺的機會。

專欄大綱預告

* Java高級特性加強(多線程，併發包) 
* JVM深度解析和麪試點
* 分佈式理論基礎和原理
* 分佈式理論基礎-Zookeeper的Paxos一致性算法
* 大數據框架開發基礎-NIO和RPC
* 大數據框架基石之網路通訊-Netty
* Hadoop三駕馬車之Mapreduce
* Hadoop三駕馬車之HDFS 
* Hadoop三駕馬車之Yarn　
* OLAP引擎-HiveSQL的高級調優和原理分析
* 離線列式大數據存儲-Hbase的原理和億級數據下的生產應用
* Nosql之王-Redis高級特性和實現原理
* 分佈式消息隊列Kafka原理及與流式計算的集成
* 第三代流式計算引擎-Spark的原理和生產應用(一)
* 第三代流式計算引擎-Spark的原理和生產應用(二)
* 第三代流式計算引擎-Spark的原理和生產應用(三)
* Flink-當前最火的實時計算引擎(一)
* Flink-當前最火的實時計算引擎(二)
* Flink-當前最火的實時計算引擎(三)
* 大數據算法(一)
* 大數據算法(二)

第一章 Java高級特性加強(多線程，併發包)

大多數大數據框架都是Java開發的，併發和多線程是大數據框架的基礎，也是大數據面試的重災區，做者會使用圖文的方式講解多線程和併發相關的原理和生產實踐。

第二章 JVM是Javaer繞不過去的坎

我相信你們已經有所體會，JVM已經成了Java界區分一個開發者是否基礎紮實的試金石，隨着Java版本的更新迭代，JVM也在不斷進化，做者帶你揭開JVM的真容。

第三章分佈式理論

所謂大道至簡，萬變不離其宗，分佈式理論比如習武扎馬步，是修習上乘武學的基本功。

第四章 Zookeeper

本章將全面剖析Zookeeper的原理和實現，它在Hadoop等大數據框架中扮演者不可或缺的角色。

第五章 NIO和RPC

NIO是和RPC是大數據框架數據通訊的廣泛採用的方案，做者將深刻淺出的介紹其原理並帶你們實現簡單的通訊框架。

第六章 Netty

看成者打出Netty的時候，若是你是一個Java開發，卻沒有據說過，那麼恭喜你面試第一輪就可能被擋在門外。Netty是Java實現的，提供異步的、事件驅動的網絡應用程序框架和工具，它的高性能和高可靠性已經被無數個應用驗證了，任何一個大數據框架都離不開Netty。