技術解密:程序員必知必會的「分佈式開發技術」

天跟大家分享個免費的技術教程,手把手帶你玩轉分佈式技術的實戰開發。

該教程裏面包含:一個多人實戰訓練營 + 一套價值 2699 的錄播視頻 + 100 道面試題讓你從根本上掌握分佈式開發的核心技術。

下面是該課程的詳細介紹 ????

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《手擼 HDFS 和 MapReduce》訓練營

完全免費,3 天,5000 人一起在線直播擼碼。

帶詳細註釋的源碼,也將全部開放!

3 天純乾貨訓練營,免費參加

與大家一起狂歡、一起成長

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價值 2699 的錄播視頻

訓練營報完名!還有一套免費的視頻資料,詳細講解了【Kafka 源碼】、【Hadoop】、【大數據中臺】、【企業級大數據平臺搭建】等各類乾貨。我們把集羣需要用到的各種程序進行了打包,根據視頻教學內容可以讓我們輕鬆搭建完全分佈式環境,像在企業生產環境一樣進行實踐。有了各位大佬視頻講解加持,瞬間覺得像我這樣的職場小白,升職加薪完全不在話下。

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67 道常見面試題

突如其來的疫情,讓面試跳槽升級爲煉獄難度,海投了一波簡歷,陸陸續續面了華爲 OD、浙江大華、阿里雲、焦點科技、中軟國際...... 有點兒煎熬、有點兒無奈。爲了避免各位踩坑,特意總結了一份面試題集,希望能對大家有所幫助。

Hadoop

1. HDFS 的架構設計是怎樣的?

2. HDFS 的讀寫流程是怎樣的?

3. MapReduce 計算引擎中的 shuffle 是怎樣的?

4. 簡要描述 Hadoop 跟 Spark 的區別。

……

Hive

1. Hive 和關係型數據庫比較

2. Hive 元數據管理

3. 有沒有遇到數據傾斜的問題(場景、解決方式)

4. Hive 兩種類型的權限控制方式

5. Hive UDF, UDTF, UDAF,窗口函數(row_number, rank, cube, rollup, lag, lead)

6. Hive 的調優

7. Hive 分區和分桶的區別,內部表和外部表的區別,怎麼進行動態分區?

8. Hive 幾種存儲方式的區別?

……

Kafka

1.Kafka 的架構

2. 關於 Kafka 爲什麼這麼快

3.Kafka 和其他消息隊列的區別

4.Kafka 如何保證消息隊列不丟失?

5.Kafka 消息數據積壓,Kafka 消費能力不足怎麼處理

6.Kafka producer consumer 怎麼實現 at most once 和 exactly once(冪等計算和事務)

7.Kafka 高可用怎麼實現的

8.Kafka 數據重複

……

HBase

1. RowKey 怎麼設計的?

2. 描述 HBase 中 scan 和 get 的功能以及實現的異同

3. 在 HBase 中,是允許設置多個列簇的,但是爲什麼在實際生產中會設置很少的列簇呢?

4. HBase 的存儲格式

5. HBase 的讀寫流程

6. HBase 的優化

7. 關於 HBase 數據熱點的問題

……

Spark

1. Spark 有幾種部署方式?請分別簡要論述

2. Spark on yarn cluster 作業提交的流程

3. Spark 提交作業參數

4. 如何理解 Spark 中的血統概念(RDD)

5. Spark 調優

6. Spark 劃分任務

7. Spark 寬窄依賴 ,reducebykey 和 groupbykey 的性能誰高?

8. 分別簡述 Spark 中的緩存機制(cache 和 persist)與 checkpoint 機制,並指出兩者的區別與聯繫

9. Spark 的緩存級別

10. 某個 task 莫名其妙內存溢出的情況

11. 簡述 Spark 中共享變量(廣播變量和累加器)的基本原理與用途

12. 簡述 SparkSQL 中 RDD、DataFrame、DataSet 三者的區別與聯繫?

13. Spark Streaming 控制每秒消費數據的速度

14. SparkStreaming 有哪幾種方式消費 Kafka 中的數據,它們之間的區別是什麼?

……

數倉

1. 數據倉庫的模型設計

2. 數倉質量怎麼監控

3. 業務建模、數據分析方法

4. 有沒有遇到數據傾斜的問題(場景、解決方式)

5. 數倉規範設計哪些方面 (字段、維度,存儲壓縮、數據保留機制)

6. 數倉有用到增量表、還是全量表?拉鍊表做過嗎?

……

篇幅有限,還有一堆面試題

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面試題給了,解決方案?

我們訓練營有羣,前轉轉公司大數據平臺負責人,在線答疑,而且大部分的內容,我們在 3 天的訓練營過程中也會講到!!

你還真的要聽聽我們怎麼分析的!!

有些地方,都是坑,你都沒發現,也沒答到點上:

 1. HDFS 是一個主從架構。從節點負責分攤集羣的工作,主節點負責進行從節點的管理。 

 2. HDFS 中默認文件中的而每個數據塊寫入三個副本,寫入過程是客戶端把第一個副本寫到第一個節點,再由第一個節點寫到第二個節點,再由第二個節點寫到第三個節點。

 3. MapReduce 的 shuffle 過程是:mapper 階段的輸出結果,根據分區規則把結果數據通過網絡傳輸到第二個階段,也就是 reducer 階段。

 4. Hadoop 提供分佈式的存儲和結算解決方案,但是 Spark 就提供了計算解決方案,所以說 Spark 替代 Hadoop 是不可能的。

上面的回答不夠細緻,面試官問的某些問題並不是他真正的問題,而是這個問題所延伸出來的問題。比如問 HDFS 的讀寫流程,其實更多的是想知道 HDFS 到底怎麼確保一個文件,完好無損的寫入 HDFS,還要保證高效率、以及容錯相關的事兒;再比如 MapReduce 框架的核心部分,就是 Mapper 和 Reducer 之間的 Shuffle 過程。Shuffle 過程非常複雜,既然面試官問,肯定是想讓我更清楚詳盡的去描述這個過程,考察知識深度的掌握情況。

“積累是一個層面,更重要的是在項目實操案例中如何實現由點畫線,由線構面。“

後語

誤打誤撞進了大數據門的小白,一路修行,磕磕絆絆。這中間也曾經歷過焦慮失眠,凌晨四點爬起來 Coding。時間久了也會自我懷疑,懷疑自己這麼努力到底值得嗎?

但一方面對新技術的渴望,另一方面來自房貸的壓力,像是時刻懸在我頭上的達摩克里斯之劍,讓我時刻保持清醒的頭腦,不斷學習。在馬伯庸 《長安十二時辰》裏看到一句話,非常喜歡,和大家共勉:

“禱以恆切, 盼以喜樂,苦以堅忍,必有所得”。

【一起努力,3 天免費訓練營,等你來】

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