PC端的这个右侧的目录找东西确实好找点,我每次写也很是注意看这块排版工不工整🤣,用这里去直接跳到对应的内容真的还算方便,因此就想着作个目录,之后若是写了新的,也会在这篇写上标题。node
按照不一样技术框架的划分形式。已经有写过的就写上,没写过的就先空着。算法
内容概要:block的概念与副本、机架存储策略、三大组件:NameNode,DataNode,SecondaryNamenode、元数据metaData、心跳机制和负载均衡机制sql
内容概要:HDFS的读写流程,hadoop HA高可用,联邦,存储小文件时的HAR和Sequence File网络
内容概要:mapper和reducer代码、shuffle、二排、数据倾斜的判断和减缓数据结构
内容概要:全是理论性的东西。yarn的应用场景、核心组件、应用调度过程、yarn的典型应用并发
zookeeper写的时候姑且是按照Java的套路去写的,和大数据的操做扯不上关系,以后可能会进行相应的补充app
内容概要:包括zookeeper的简介和特征,会话机制、znode的数据构成和节点类型,还有zk的监听机制负载均衡
内容概要:锁的特征,zkClient的使用、使用节点不可重名+watch机制实现分布式锁、使用取号 + 最小号取lock + watch原理实现分布式锁框架
内容概要:伪集群形式的zookeeper的集群搭建,集群链接和监控,paxos算法的解释说明、zookeeper的leader选举机制运维
内容概要:ZAB协议的介绍,数据同步,丢弃事务,leader崩溃恢复、zookeeper的分布式队列的实现逻辑及代码实现
内容概要:配置中心的介绍,数据结构,代码实现
内容概要:master选举和zookeeper的相关实现、官网本身的一个浏览过程
内容概要:简单过了一遍RPC是什么,三个过程,为何咱们须要它,它的特性和适用场景,RPC的流程及协议定义还有它的框架的一些小知识
内容概要:RPC的流程和任务分析及代码实现,附带过程优化,优化部分推荐先直接跳转总图查看
内容概要:如题,NameNode启动流程分析,思路为验证NameNode是否是一个RPC的服务端
内容概要:如题,DataNode启动流程分析,思路也是验证它是不是RPC的客户端,还有Hadoop HA高可用方案原理
说到它就巨头痛。Spark是很是多东西的,有基础,有spark core,有spark sql,有spark streaming
内容概要:Kafka中的一些基础角色的介绍,topic,partition,producer,consumer,message,副本,消费者组,controller、kafka和zookeeper的配合,kafka的顺序写和零拷贝,日志分段存储机制和kafka的三层网络模型
内容概要:这篇并非在说概念,而是说一些集群的参数考量方面、集群搭建的重要参数、集群的简单操做和一些客户端
内容概要:生产者原理(ProducerRecord,Partitioner、缓冲区和Sender线程),生产者的代码及一些调优参数
内容概要:生产者的一个小案例实现及消费者原理(offset,coordinator),消费者代码及核心参数
内容概要:LEO&HW更新原理,kafka运行的总流程梳理,源码的阅读环境
内容概要:传统IO和NIO的区别,NIO(buffer,channel,selector、pipe)的介绍及阻塞性与非阻塞性网络通讯的代码演示,主要是为了Kafka源码准备
和Spark Streaming属于计算类框架,看状况
即便前方仍旧荆棘丛生,但是咱们没有理由放弃奔跑···
这个flag不管对于你我来讲都是一个考验,在第一篇HDFS的时候,就说过了这虽然是相似于一份学习笔记,但是绝对有头有尾,会用最清晰明了的语言来描述知识点,但愿你们也能有所收获。以这个目录为证,相信我必定能说到作到。