给大家推荐一个程序员学习交流群：863621962。群里有分享的视频，还有思维导图
Hadoop起源：hadoop的创始者是Doug Cutting，起源于Nutch项目，该项目是作者尝试构建的一个开源的Web搜索引擎。起初该项目遇到了阻碍，因为始终无法将计算分配给多台计算机。谷歌发表的关于GFS和MapReduce相关的论文给了作者启发，最终让Nutch可以在多台计算机上稳定的运行;后来雅虎对这项技术产生了很大的兴趣，并组建了团队开发，从Nutch中剥离出分布式计算模块命名为“Hadoop”。最终Hadoop在雅虎的帮助下能够真正的处理海量的Web数据。
Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。 Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎,设计用于云计算中，。能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
0x01.大型网站演化 简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。 集群主要分为：高可用集群(High Availability Cluster)，负载均衡集群(Load Balance Cluster，nginx即可实现)，科学计算集群(High Performance Computing Cluster)。 分布式是指将不同的业务分布在不同的地方；而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群
最近有很多朋友去目前主流的大型互联网公司面试（阿里巴巴、京东-美团），面试回来之后会发给我一些面试题。有些朋友轻松过关拿到offer，但是有一些是来询问我答案的。
最近有很多朋友去目前主流的大型互联网公司面试（阿里巴巴、京东、美团、滴滴），面试回来之后会发给我一些面试题。有些朋友轻松过关，拿到offer，但是有一些是来询问我答案的。
PS：除了高级篇之前的docker几个系列还比较接地气，如何将docker和实际的开发中串联起来。让docker真正的接地气。找个项目就开始干！
跳槽，对IT人来说绝对不是个陌生的词汇，几乎所有人都身体力行过。首先我要强调一点，跳槽并没有坏处，但是频繁的跳槽就不好了。在工作的前4年，必须跳槽，而且鼓励跳槽（建议经历2—3家公司）；每个公司对技术的侧重点都不同，对开发流程控制都不一样，所需要的技术性人才自然不一样；比如外包公司，要的是一个代码狂人（我很喜欢招做过外包的人，感觉很多在外包公司待过的人做事的效率很高）；小事业的公司，要的是一个全能型的程序员（能设计分析，能写代码，能部署）；大的公司，要的是一个技术扎实，有潜力的人（英语好，理解能力好，Java基础扎实）；这样如果你在一家公司呆久了，很可能就模式化，如果一旦离开这家公司，找工作有时候很容易碰壁；多经历两家公司，对程序员很有益！而且我自己也有感觉，每次找工作都在强制自己学东西。
想法来源于与刚才龙老大的一番讨论，文中对于NoSQL概念性的东西摘录自：http://www.infoq.com/cn/news/2011/01/nosql-why
今天小编为你们分享阿里巴巴2018年招聘应届毕业生，Java工程师的面试考题，主要分为三种 Java中获取 mysql连接的方式： 第一部分：分布式 三步变成：分布式 1、将你的整个软件视为一个系统（
初级Java程序员成长为进阶程序员需要不断的积累和辅助，对于新手来说并非遥不可及，只要遵循一定的原则，比如，先养成几个通往成功的好的习惯，程序员怎么利用空闲时间充电提升自己呢？本文为大家带来一位前辈的习惯养成经验，供大家参考，如果受用，请把他们记在心里，贴在桌子上。
Leader 作为整个 ZooKeeper 集群的主节点，负责响应所有对 ZooKeeper 状态变更的请求。它会将每个状态更新请求进行排序和编号，以便保证整个集群内部消息处理的 FIFO，写操作都走 leader
1.掌握HTML，CSS，JavaScript等前端基本技术，并使用JSP,Servlet开发小型网站
Dask是一个用于并行计算的强大工具，它旨在处理大规模数据集，将数据拆分成小块，并使用多核或分布式系统并行计算。Dask提供了两种主要的数据结构：Dask.array和Dask.dataframe。在本文中，我们将重点介绍Dask.array，它是Dask中用于处理多维数组数据的部分。
1. 性能调优专题 1.1. 性能优化如何理解 1.2. JVM调优 1.3. JAVA程序性能优化 1.4. Tomcat 1.4.1. Tomcat线程模型分析 1.4.2. Tomcat生产环境配置 1.5. Mysql 1.5.1. Mysql索引优化详解 1.5.2. 慢查询分析与SQL优化 2. 常用框架源码分析 2.1. spring概述 2.2. Spring 容器 2.3. Spring AOP 2.4. Spring MVC 2.5. Spring 5新特性 2.6. Mybatis
高可用SpringCloud微服务与docker集成实现动态扩容实战
后台定时任务系统在应用平台中的重要性不言而喻，特别是互联网电商、金融等行业更是离不开定时任务。在任务数量不多、执行频率不高时，单台服务器完全能够满足。但是随着业务逐渐增加，定时任务系统必须具备高可用和水平扩展的能力，单台服务器已经不能满足需求。因此需要把定时任务系统部署到集群中，实现分布式定时任务系统集群。
文|指尖流淌 前言 关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。 首先，关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前，关于大数据项目可以真正
工作1-5年，当我们向老板提出加薪的时候，或者跳槽去“捡”offer的时候，我们底气够吗？
2019年最新Java学习路线图， 路线图的宗旨就是分享，专业，便利，让喜爱Java的人，都能平等的学习。从今天起不要再找借口，不要再说想学Java却没有资源，赶快行动起来，Java等你来探索，高薪距你只差一步！
一、为什么需要hadoop？ 在数据量很大的情况下，单机的处理能力无法胜任，必须采用分布式集群的方式进行处理，而用分布式集群的方式处理数据，实现的复杂度呈级数增加。所以，在海量数据处理的需求下，一个通
关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。
通用组件：对系统常用组件的封装，如：常用异常状态码、URL权限、Service/Dao/VO封装、Mybatis/Spring封装、分页、对象存储包、Redis缓存、日志、常用工具类、RabbitMQ、分布式Sequence等。
Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一，其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。
好消息，DBbrain发布全链路分析版，为金融客户量身定制，满足金融行业在数据库层面提出的实时计算、数据分析、高效运维等严苛要求。高阶功能支持正反向SQL解析、集群SQL聚合分析、业务SQL聚合统计分析、集群事务分析、全链路性能视图，透视全链路各环节，帮助客户第一时间发现、定位、分析、解决问题，为金融行业客户保驾护航，提供更高可靠的服务保障。 金融客户之痛 实时分析难：一般金融场景，客户的数据库通常数据体量巨大，数据分析、运算实时性保证等，难度增加。 业务定位难：用户为了溯源交易或业务，通常会有前缀编码的
我们知道，“高并发”是现在系统架构设计的核心关键词。一个架构师如果设计、开发的系统不支持高并发，那简直不好意思跟同行讨论。但事实上，在架构设计领域，高并发的历史非常短暂，这一架构特性是随着互联网，特别是移动互联网的发展才逐渐变得重要起来的。
分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方，每台计算机中都可能有DBMS的一份完整拷贝副本，或者部分拷贝副本，并具有自己局部的数据库，位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的逻辑上集中、物理上分布的大型数据库。余军讲师为你讲解分布式数据库在金融行业的创新实践。 余军 PingCAP 高级技术总监，金融行业首席架构师；开源软件的忠实爱好者，负责金融行业基于 TiDB 产品的解决方案、产品架构咨询和建设规划。主要工作经历：富麦信息科技有限公司 CTO ，中
最近在整理一个系统的分布式架构扩展方案，经过了多次的迭代，总算让项目走上了正轨。
贾晶晶，Zilliz 数据工程师 & 高昌健，Juicedata 解决方案架构师，十年互联网行业从业经历，曾在知乎、即刻、小红书多个团队担任架构师职位，专注于分布式系统、大数据、AI 领域的技术研究。
问题导读： 1、什么是GemFire分布式内存数据技术？ 2、12306购票网站是如何实现大规模访问？ 摘要： 背景和需求 中国铁路客户服务中心网站(www.12306.cn)是世界规模最大的实时交易系统之一，媲美Amazon.com，节假日尤其是春节的访问高峰，网站压力巨大。据统计， 在2012年初的春运高峰期间，每天有2000万人访问该网站，日点击量最高达到14亿。大量同时涌入的网络访问造成12306几近瘫痪。 中国铁道科学院电子计算技术研究所作为12306互联网购票系统的承建单位，急需寻
我们来想一下，要在项目中使用一个新技术，是不是应该先了解市面上都有哪些常用的框架，所以应该从技术调研开始，选择合适的框架应用于我们的项目。
CDN(Content Delivery Network 内容分发网络)的基本原理是广泛采用各种缓存服务器，将这些缓存服务器分布到用户访问相对集中的地区或网络中。
本文只讲一个很简单的问题，YCSB对HBase集群的测试。虽然网上有很多介绍YCSB测试HBase的文章，但都是针对本地HBase伪分布式集群的。大家都知道，稍微正式一些的压测都会要求测试客户端与目标集群分离部署，而且伪分布式集群通常不会在生产环境下使用，本身也没有太大的压测意义。本文会着重介绍一下压测远程HBase完全分布式集群的不同之处。
不要想着我咋反复横跳，一会儿 mesh简介一会儿又跑回 docker，然后又 istio 简介又跑回 kubernetes 架构。看上面。
Opcache Preloading Opcache 预加载 新增 Opcache 预加载支持。预加载是在模块初始化的时候，将库和框架加载到 OPCache 中的过程
进入十一月，最火热的话题与期待的日子自然是双十一狂欢购物节了，作为程序员的你除了要清空自己的购物车之外，最关心的是不是双十一架构技术是如何承受亿级用户流量的冲击，又是如何在分布式架构中实现单点登陆，形成支持高并发，高可用的分布式架构技术呢？下面小编就来帮你总结如何从0到1学习分布式架构技术，如何实现从小白到架构师的蜕变！！
当前社会，人们越来越享受互联网带来的种种便利，同时也对互联网产品有了更高的要求，比如更快的响应速度和更稳定的服务；另一方面，互联网产品在不断发展的过程中也面临着非常多的技术挑战，比如服务化、分布式、并行计算等，那么，Akka在其中的哪些领域可以一展身手呢？
目前信息化产业发展势头很好，互联网就成为了很多普通人想要涉及的行业，因为相比于传统行业，互联网行业涨薪幅度大，机会也多，所以就会大批的人想要转行来学习Python开发。
TiDB 作为一款高效稳定的开源分布式数据库，在国内外的银行、证券、保险、在线支付和金融科技行业得到了普遍应用，并在约 20 多种不同的金融业务场景中支撑着用户的关键计算。本篇文章将为大家介绍分布式关系型数据库 TiDB 在金融行业关键应用领域的实践。
备注：当你再一个cluster钟使用了federation插件，所有在集群中的 nodes都需要安装federation插件
Java 架构师是什么？是一个既需要掌控整体又需要洞悉局部瓶颈并依据具体的业务场景给出解决方案的团队领导型人物。一个架构师得需要足够的想像力,能把各种目标需求进行不同维度的扩展，为目标客户提供更为全面的需求清单。
考虑一个问题，两台机器，两个公网IP，DNS把域名同时定位到两个IP，这算高可用吗
随着分布式事务的出现，传统的单机事务模型（ACID）已经无法胜任，尤其是对于一个高访问量、高并发的互联网分布式系统来说。
The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash（也称为 ELK Stack）。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch，简称为 ES， ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个 Elastic Stack 技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的数据。
阶段一、大数据、云计算 - Hadoop大数据开发技术 课程一、大数据运维之Linux基础 本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等众多课程。因为企业 中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。 image.png 课程二、大数据开发核心技术 - Hadoop 2.x从入门到精通 本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，无论是Hive
在单机环境下，有个秒杀商品的活动，在短时间内，服务器压力和流量会陡然上升。这个就会存在并发的问题。想要解决并发需要解决一下问题
在稳定性要求较高的场景中，例如：金融交易系统，airflow一般采用集群、高可用方式搭建部署，airflow对应的进程分布在多个节点上运行，形成Airflow集群、高可用部署，架构图如下：
随着互联网快速发展，以及微服务架构的流行，服务器的压力越来越大。上一篇介绍的 Docker Compose 项目，可以将多个容器捏合在一起，实现容器间的通信，比如 Web 项目对 DB、Cache 的依赖，以及微服务之间的通信等。但这还是远远不够的，Docker Compose 仅仅局限在一个 Docker 主机上，服务器的压力仍然没有得到解决，怎么办呢？集群呗！Docker Swarm 可以将多个 Docker 主机 集群成一个大型的虚拟 Docker 主机，然后在上面部署服务，当服务器压力上来时，不断的往 Swarm 集群中添加 Docker 主机就行了！更重要的，不必像传统发布那样，在每台服务器上都运行一遍分布式项目，大大节约了流程和工作量。
分布式缓存架构 先看架构： 图一 用户通过访问http服务器，然后访问应用服务器资源，应用服务器
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