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2020 年 8 月 17 日 DataFunTalk
最近花了很长时间去搜罗整理今年各大厂的大数据研发、大数据架构高频面试题,发现最为核心的内容无外乎 ZooKeeper、Kafka等,今天就把这些分享给兄弟们,想了解哪块的知识点,或者遇到哪方面的问题直接打开文档学一学就好了。
这套奈学教育倾力研发的 ZooKeeper+Kafka源码深度剖析  资料 ,现在 限时免费送

资料目录


ZooKeeper
1、ZooKeeper架构设计和实现原理
(1)抽屉原理、分布式事务、分布式一致性算法详解
(2)全网最详尽CAP理论剖析
(3)ZooKeeper的架构设计实现和核心工作机制
(4)ZooKeeper的监听机制详解
 2、Z ooKeeper企业案例实战完整实现
(1)基于ZooKeeper实现服务发布订阅
(2)基于ZooKeeper实现服务器动态上下线感知
(3)基于ZooKeeper实现分布式锁
(4)基于ZooKeeper实现选举算法
3、ZooKeeper核心功能源码深度解读
(1)ZooKeeper序列化和网络通信协议源码详解
(2)ZooKeeper集群启动过程源码分析
(3)ZooKeeper集群的Leader  Election算法源码详解
(4) ZooKeeper服务端是如何处理一次客户端请求的源码详尽剖析
(5)ZooKeeper如何保证各节点数据一致性源码分析

Kafka
1、Kafka高性能的消息封装流程架构设计源码剖析
(1)Kafka概述
(2)生产者初始化流程
(3)生产者分区选择
(4)生产者消息封装流程深度剖析
(5)生产者内存池设计
2、Kafka客户端容错体系源码剖析
(6)Sender线程初始化流程
(7)Kafka网络架构设计
(8)生产者请求发送流程剖析
(9)生产者相应消息处理流程剖析
(10)生产者内存回收处理流程详解
(11)生产者消息异常处理流程剖析
(12)生产者消息超时处理流程剖析
(13)生产者流程总结
3、Kafka服务端高性能架构设计源码剖析
(14)Acceptor线程核心启动流程剖析
(15)Processor线程核心原理剖析
(16)服务端如何接收请求
(17)服务端如何发送响应给客户端
(18)支持超高并发的Kafka网络架构设计
(19)Kafka核心对象关系梳理
(20)ReplicaManager写数据流程深度剖析
(21)稀松索引生成流程深度剖析
(22)服务端消息flush流程深度剖析
4Kafka数据管理源码剖析
(23)副本同步流程深度剖析
(24)Follower拉取数据请求流程剖析
(25)Leader处理数据请求流程剖析
(26)LEO,HW更新流程深度剖析
(27)ISR定时检查线程原理剖析
(28)Controller选举流程剖析
(29)Broker注册流程剖析
(30)Topic创建流程 元数据管理流程剖析
(31)元数据管理流程剖析


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对于基础薄弱、自学困难、想要业内大咖导师带领学习的同学们,那么下面这个免费训练营就很适合你了!
时至今日,大数据分布式计算技术已经趋于成熟,主要分为四大技术体系,分别是: MapReduceSparkStorm Flink。 可以说掌握了这四大技术体系,就是掌握了大数据的核心。然而,它们并非独立的存在,而是相互之间有着逐渐演变的关系。而且,不同的技术也有着不同的应用场景。那么如何快速掌握四大分布式计算引擎并灵活运用?
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1

训练营课程预览


第一天

1.离线计算和实时计算的应用场景

2.大数据离线计算框架MapReduce的编程模型

3.MapReduce实现共同好友推荐的编程思路

4.共同好友推荐的编程实现案例

5.如何解决计算过程中遇到的数据倾斜


第二天

1.基于内存的大数据计算引擎Spark特性详解
2.Spark最核心概念弹性分布式数据集RDD
3.使用Scala编程语言实现网页浏览量统计
4.理解数据处理系统的分类和特征
5.从MR到Spark看大数据计算框架的演变


第三天

1.大数据实时计算框架Storm的体系架构
2.Storm编程拓扑图与编程案例
3.Mapreduce和Spark有哪些不足
4.Flink的体系架构和编程案例
5.从零开始到大数据架构师的成长之路


2

金牌讲师介绍



3

学习收获


(1)掌握企业级大数据开发流程和大数据技术的核心

(2)掌握四个主流的大数据分布式计算引擎的特性

(3)能够使用不同技术编写代码实现对企业数据的分析

(4)掌握大数据领域的学习路线和学习技巧

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