技术解密：程序员必知必会的「分布式开发技术」

谁践踏了优雅 2023-02-22 10:49 25阅读 0赞

今天跟大家分享个免费的技术教程，手把手带你玩转分布式技术的实战开发。

该教程里面包含：**一个多人实战训练营 + 一套价值 2699 的录播视频 + 100 道面试题**，让你从根本上掌握分布式开发的核心技术。

下面是该课程的详细介绍 ????

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**《手撸 HDFS 和 MapReduce》训练营**

**完全免费，3 天，5000 人一起在线直播撸码。**

**带详细注释的源码，也将全部开放！**

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**3 天纯干货训练营，免费参加**

**与大家一起狂欢、一起成长**

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**价值 2699 的录播视频**

训练营报完名！还有**一套免费的视频资料，详细讲解了【Kafka 源码】、【Hadoop】、【大数据中台】、【企业级大数据平台搭建】**等各类干货。我们把集群需要用到的各种程序进行了打包，根据视频教学内容可以让我们轻松搭建完全分布式环境，像在企业生产环境一样进行实践。有了各位大佬视频讲解加持，瞬间觉得像我这样的职场小白，升职加薪完全不在话下。

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**超多干货录播视频，扫码即可领取**

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**67 道常见面试题**

突如其来的疫情，让面试跳槽升级为炼狱难度，海投了一波简历，陆陆续续面了华为 OD、浙江大华、阿里云、焦点科技、中软国际...... 有点儿煎熬、有点儿无奈。为了避免各位踩坑，特意总结了一份面试题集，希望能对大家有所帮助。

**Hadoop**

1. HDFS 的架构设计是怎样的？

2. HDFS 的读写流程是怎样的？

3. MapReduce 计算引擎中的 shuffle 是怎样的？

4. 简要描述 Hadoop 跟 Spark 的区别。

……

**Hive**

1. Hive 和关系型数据库比较

2. Hive 元数据管理

3. 有没有遇到数据倾斜的问题（场景、解决方式）

4. Hive 两种类型的权限控制方式

5. Hive UDF， UDTF， UDAF，窗口函数（row\_number, rank, cube, rollup, lag, lead)

6. Hive 的调优

7. Hive 分区和分桶的区别，内部表和外部表的区别，怎么进行动态分区？

8. Hive 几种存储方式的区别？

……

**Kafka**

1.Kafka 的架构

2. 关于 Kafka 为什么这么快

3.Kafka 和其他消息队列的区别

4.Kafka 如何保证消息队列不丢失？

5.Kafka 消息数据积压，Kafka 消费能力不足怎么处理

6.Kafka producer consumer 怎么实现 at most once 和 exactly once（幂等计算和事务）

7.Kafka 高可用怎么实现的

8.Kafka 数据重复

……

**HBase**

1. RowKey 怎么设计的？

2. 描述 HBase 中 scan 和 get 的功能以及实现的异同

3. 在 HBase 中，是允许设置多个列簇的，但是为什么在实际生产中会设置很少的列簇呢？

4. HBase 的存储格式

5. HBase 的读写流程

6. HBase 的优化

7. 关于 HBase 数据热点的问题

……

**Spark**

1. Spark 有几种部署方式？请分别简要论述

2. Spark on yarn cluster 作业提交的流程

3. Spark 提交作业参数

4. 如何理解 Spark 中的血统概念（RDD）

5. Spark 调优

6. Spark 划分任务

7. Spark 宽窄依赖 ，reducebykey 和 groupbykey 的性能谁高？

8. 分别简述 Spark 中的缓存机制（cache 和 persist）与 checkpoint 机制，并指出两者的区别与联系

9. Spark 的缓存级别

10. 某个 task 莫名其妙内存溢出的情况

11. 简述 Spark 中共享变量（广播变量和累加器）的基本原理与用途

12. 简述 SparkSQL 中 RDD、DataFrame、DataSet 三者的区别与联系？

13. Spark Streaming 控制每秒消费数据的速度

14. SparkStreaming 有哪几种方式消费 Kafka 中的数据，它们之间的区别是什么？

……

**数仓**

1. 数据仓库的模型设计

2. 数仓质量怎么监控

3. 业务建模、数据分析方法

4. 有没有遇到数据倾斜的问题（场景、解决方式）

5. 数仓规范设计哪些方面 (字段、维度，存储压缩、数据保留机制)

6. 数仓有用到增量表、还是全量表？拉链表做过吗？

……

**篇幅有限，还有一堆面试题**

**扫码领完它，囤起来看**

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**面试题给了，解决方案？**

我们训练营有群，前转转公司大数据平台负责人，在线答疑，而且大部分的内容，我们在 3 天的训练营过程中也会讲到！！

**你还真的要听听我们怎么分析的！！**

**有些地方，都是坑，你都没发现，也没答到点上：**

1. HDFS 是一个主从架构。从节点负责分摊集群的工作，主节点负责进行从节点的管理。

2. HDFS 中默认文件中的而每个数据块写入三个副本，写入过程是客户端把第一个副本写到第一个节点，再由第一个节点写到第二个节点，再由第二个节点写到第三个节点。

3. MapReduce 的 shuffle 过程是：mapper 阶段的输出结果，根据分区规则把结果数据通过网络传输到第二个阶段，也就是 reducer 阶段。

4. Hadoop 提供分布式的存储和结算解决方案，但是 Spark 就提供了计算解决方案，所以说 Spark 替代 Hadoop 是不可能的。

上面的回答不够细致，面试官问的某些问题并不是他真正的问题，而是这个问题所延伸出来的问题。比如问 HDFS 的读写流程，其实更多的是想知道 HDFS 到底怎么确保一个文件，完好无损的写入 HDFS，还要保证高效率、以及容错相关的事儿；再比如 MapReduce 框架的核心部分，就是 Mapper 和 Reducer 之间的 Shuffle 过程。Shuffle 过程非常复杂，既然面试官问，肯定是想让我更清楚详尽的去描述这个过程，考察知识深度的掌握情况。

**“积累是一个层面，更重要的是在项目实操案例中如何实现由点画线，由线构面。“**

**后语**

误打误撞进了大数据门的小白，一路修行，磕磕绊绊。这中间也曾经历过焦虑失眠，凌晨四点爬起来 Coding。时间久了也会自我怀疑，怀疑自己这么努力到底值得吗？

但一方面对新技术的渴望，另一方面来自房贷的压力，像是时刻悬在我头上的达摩克里斯之剑，让我时刻保持清醒的头脑，不断学习。在马伯庸 《长安十二时辰》里看到一句话，非常喜欢，和大家共勉：

**“祷以恒切， 盼以喜乐，苦以坚忍，必有所得”。**

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**【一起努力，3 天免费训练营，等你来】**

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