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
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资料目录
(3)ZooKeeper的架构设计实现和核心工作机制
(2)基于ZooKeeper实现服务器动态上下线感知
(1)ZooKeeper序列化和网络通信协议源码详解
(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
1、Kafka高性能的消息封装流程架构设计源码剖析
(20)ReplicaManager写数据流程深度剖析
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添加都会一一通过
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:
MapReduce,Spark,Storm
,
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?
奈学教育打造的《
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与3000技术人一起学习的企业实战
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
第三天
(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