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🚜 大数据成神之路目录
⛳ 上车前必读
- ❤️❤️全网最全大数据面试通关手册!❤️❤️
- 图片打不开，点这里
- 👉 如果你不知道自己要从哪开始、要学什么，请看：《八千里路云和月|从零到大数据专家学习路径指南》 这是一个大数据专家/架构师提升自身技术栈广度和深度的经验之路，也是我的亲身学习经历汇总！
- 👉 如果你对某一个框架的学习路径有疑惑🤔，请看下面：
- 我们在学习Flink的时候，到底在学习什么?
- 我们在学习Spark的时候，到底在学习什么？
- 我们在学习Kafka的时候，到底在学习什么？
⛳ 大数据开发基础篇
| :ski:Java基础 | :memo:NIO | :book:并发 | :guitar:JVM | :dollar:分布式 | :floppy_disk:Zookeeper | :punch:RPC | :art:Netty | :computer:Linux |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Java基础 | NIO | 并发容器 | JVM | 分布式 | zookeeper | RPC | Netty | Linux |
⛳ 大数据框架学习篇
 |  |  |  |  |  |  |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Hadoop | Hive | Spark | Flink | HBase | Kafka | Zookeeper |
⛳ 大数据开发实战进阶篇
这里的文章主要是我平时发表在公众号，博客等的文章，精心挑选，以飨读者。
| | |  |
|---|---|---|---|
| Flink实战进阶 | Spark实战进阶 | Kafka实战进阶 | OLAP实战进阶 |
⛳ 大数据开发面试篇
| |
|---|---|
| 面试系列合集 | 大数据算法 |
⛳ 个人公众号:octocat: 大数据精品文章合集
 | | |
|---|---|---|
| 2020精品文章合集 | 2021精品文章合集 | 硬刚系列文章合集 |
⛳ 高屋建瓴总结篇
- Hadoop系统性总结(知识星球读者专享)
- Hive系统性总结(知识星球读者专享)
- Spark系统性总结(知识星球读者专享)
- Flink系统性总结(知识星球读者专享)
- Hbase系统性总结(知识星球读者专享)
- Kafka系统性总结(知识星球读者专享)
第一部分: 大数据开发基础篇
一、Java基础
📚 1.1 Java系统性学习
- 《Java基础系统性学习专栏》
分类导航
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(多线程)
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(Synchronized关键字)
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(volatile关键字)
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(锁)
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(ArrayList/Vector)
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(LinkedList)
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(HashMap)
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(HashSet)
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(LinkedHashMap)
二、NIO基础
📚 2.1 Netty系统系学习
- 《Netty系统系学习专栏》
📚 2.2 分类导航
- 大数据成神之路-Java高级特性增强-NIO大纲
- NIO概览
- Java NIO之Buffer(缓冲区)
- Java NIO之Channel(通道)
- ava NIO之Selector(选择器)
- Java NIO之拥抱Path和Files
三、Java并发容器
📚 3.1 系统性学习
- 《多线程&并发容器学习专栏》
3.2 分类导航
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(并发容器大纲)
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(LinkedBlockingQueue)
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(LinkedBlockingDeque)
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(CopyOnWriteArraySet)
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(CopyOnWriteArrayList)
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(ConcurrentSkipListSet)
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(ConcurrentSkipListMap)
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(ConcurrentLinkedQueue)
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(ConcurrentHashMap)
- 大数据成神之路-Java高级特性增强(ArrayBlockingQueue)
四、JVM深度解析和面试点
📚 4.1 系统性学习
- 《JVM学习专栏》
4.2 分类导航
- JVM内存结构
- HotSpot虚拟机对象探秘
- 垃圾收集策略与算法
- HotSpot垃圾收集器
- 内存分配与回收策略
- JVM性能调优
- 类文件结构
- 类加载的时机
- 类加载的过程
- 类加载器
4.3 JVM 详解
- java类的加载机制
- JVM内存结构
- GC算法 垃圾收集器
- jvm调优-命令大全
- Java GC 分析
五、分布式理论基础和原理
- 分布式系统的一些基本概念
- 分布式系统理论基础一： 一致性、2PC和3PC
- 分布式系统理论基础二-CAP
- 分布式系统理论基础三-时间、时钟和事件顺序
- 分布式系统理论进阶 - Paxos
- 分布式系统理论进阶 - Raft、Zab
- 分布式系统理论进阶：选举、多数派和租约
- 分布式锁的解决方案
- 分布式锁的解决方案(二)
- 分布式事务的解决方案
- 分布式ID生成器解决方案
六、大数据框架开发基础-Zookeeper
- 安装和运行
- zookeeper服务
- zookeeper应用程序
- zookeeper开发实例
- zookeeper集群构建
七、大数据框架开发基础-RPC
- RPC简单介绍
- RPC的原理和框架
- 手把手教你实现一个简单的RPC
八、大数据框架基石之网路通信-Netty
- 关于Netty我们都需要知道什么
- Netty源码解析-概述篇
- Netty源码解析1-Buffer
- Netty源码解析2-Reactor
- Netty源码解析3-Pipeline
- Netty源码解析4-Handler综述
- Netty源码解析5-ChannelHandler
- Netty源码解析6-ChannelHandler实例之LoggingHandler
- Netty源码解析7-ChannelHandler实例之TimeoutHandler
- Netty源码解析8-ChannelHandler实例之CodecHandler
- Netty源码解析9-ChannelHandler实例之MessageToByteEncoder
第二部分:大数据框架学习篇
一、Hadoop
📚 1.1 Hadoop系统性总结
- Hadoop系统性总结(知识星球读者专享)
📚 1.2 系统性学习
Hadoop学习专栏
1.3 分类导航
- 分布式文件存储系统 —— HDFS
- 分布式计算框架 —— MapReduce
- 集群资源管理器 —— YARN
- Hadoop 单机伪集群环境搭建
- Hadoop 集群环境搭建
- HDFS 常用 Shell 命令
- HDFS Java API 的使用
- 基于 Zookeeper 搭建 Hadoop 高可用集群
- Hadoop级简入门
- MapReduce编程模型和计算框架架构原理
二、Hive
📚 2.1 Hive系统性总结
Hive系统性总结(知识星球读者专享)
📚 2.2 系统性学习
Hive学习专栏
📚 2.3 分类导航
- Hive 简介及核心概念
- Linux 环境下 Hive 的安装部署
- Hive CLI 和 Beeline 命令行的基本使用
- Hive 常用 DDL 操作
- Hive 分区表和分桶表
- Hive 视图和索引
- Hive常用 DML 操作
- Hive 数据查询详解
三、Spark
📚 3.1 Spark系统性总结
- Spark系统性总结(知识星球读者专享)
📚 3.2 系统性学习
- Spark学习专栏
Spark Core :
- Spark 简介
- Spark 开发环境搭建
- 弹性式数据集 RDD
- RDD 常用算子详解
- Spark 运行模式与作业提交
- Spark 累加器与广播变量
- 基于 Zookeeper 搭建 Spark 高可用集群
Spark SQL :
- DateFrame 和 DataSet
- Structured API 的基本使用
- Spark SQL 外部数据源
- Spark SQL 常用聚合函数
- Spark SQL JOIN 操作
Spark Streaming ：
- Spark Streaming 简介
- Spark Streaming 基本操作
- Spark Streaming 整合 Flume
- Spark Streaming 整合 Kafka
四、Flink
📚 4.1 Flink系统性总结
- Flink系统性总结(知识星球读者专享)
📚 4.2 系统性学习
- Flink系统学习专栏
📚 2.3 分类导航
- Flink 核心概念综述
- Flink 开发环境搭建
- Flink Data Source
- Flink Data Transformation
- Flink Data Sink
- Flink 窗口模型
- Flink 状态管理与检查点机制
- Flink Standalone 集群部署
Flink当前最火的实时计算引擎-入门篇
- Flink从入门到放弃(入门篇1)-Flink是什么
- Flink从入门到放弃(入门篇2)-本地环境搭建&构建第一个Flink应用
- Flink从入门到放弃(入门篇3)-DataSetAPI
- Flink从入门到放弃(入门篇4)-DataStreamAPI
- Flink集群部署
- Flink重启策略
- Flink的分布式缓存
- Flink中的窗口
- Flink中的Time
- Flink集群搭建的HA
- Flink中的时间戳和水印
- Flink广播变量
- Flink-Kafka-Connector
- Flink-Table-&-SQL实战
- 15-Flink实战项目之实时热销排行
- 16-Flink-Redis-Sink
- 17-Flink消费Kafka写入Mysql
Flink当前最火的实时计算引擎-放弃篇
- Flink漫谈系列1-概述
- Flink漫谈系列2-watermark
- Flink漫谈系列3-state
五、HBase
📚 5.1 Hbase系统性总结
- Hbase系统性总结(知识星球读者专享)
📚 5.2 系统性学习
- Hbase学习专栏
📚 5.3 分类导航
- Hbase 简介
- HBase 系统架构及数据结构
- HBase 基本环境搭建 (Standalone /pseudo-distributed mode)
- HBase 集群环境搭建
- HBase 常用 Shell 命令
- HBase Java API
- Hbase 过滤器详解
- HBase 协处理器详解
- HBase 容灾与备份
- HBase的 SQL 中间层 —— Phoenix
- Spring/Spring Boot 整合 Mybatis + Phoenix
六、Kafka
📚 6.1 Kafka系统性总结
Kafka系统性总结
📚 6.2 Kafka系统性学习
- Kafka系统性学习专栏
Kafka基本原理 ：
- Kafka 简介
- 基于 Zookeeper 搭建 Kafka 高可用集群
- Kafka 生产者详解
- Kafka 消费者详解
- 深入理解 Kafka 副本机制
分布式消息队列Kafka原理及与流式计算的集成 ：
- Apache-Kafka简介
- Apache-Kafka核心概念
- Apache-Kafka安装和使用
- Apache-Kafka编程实战
- Apache-Kafka核心组件和流程(副本管理器)
- Apache-Kafka核心组件和流程-协调器
- Apache-Kafka核心组件和流程-控制器
- Apache-Kafka核心组件和流程-日志管理器
七、Zookeeper
- Zookeeper 简介及核心概念
- Zookeeper 单机环境和集群环境搭建
- Zookeeper 常用 Shell 命令
- Zookeeper Java 客户端 —— Apache Curator
- Zookeeper ACL 权限控制
八、大数据算法
大数据算法
大数据算法
第三部分:大数据开发实战进阶篇
一、Flink实战进阶文章合集
Flink实战合集
点我查看Flink实战合集
系统性学习
- Flink系统学习专栏
- Flink高级进阶和企业级应用
- 菜鸟供应链实时技术架构演进
- 趣头条实战-基于Flink+ClickHouse构建实时数据平台
- ApacheFlink新场景-OLAP引擎
- 说说Flink DataStream的八种物理分区逻辑
- State Processor API：如何读取，写入和修改 Flink 应用程序的状态
- Flink滑动窗口原理与细粒度滑动窗口的性能问题
- 基于Flink快速开发实时TopN
- 使用 Apache Flink 开发实时 ETL
- Flink Source/Sink探究与实践：RocketMQ数据写入HBase
- Spark/Flink广播实现作业配置动态更新
- Flink全链路延迟的测量方式
- Flink原理-Flink中的数据抽象及数据交换过程
- Flink SQL Window源码全解析
- Flink DataStream维度表Join的简单方案
- Apache Flink的内存管理
- Flink1.9整合Kafka实战
- Apache Flink在小米的发展和应用
- 基于Kafka+Flink+Redis的电商大屏实时计算案例
- Flink实战-壳找房基于Flink的实时平台建设
- 用Flink取代Spark Streaming！知乎实时数仓架构演进
- Flink实时数仓-美团点评实战
- 来将可留姓名？Flink最强学习资源合集!
- 数据不撒谎，Flink-Kafka性能压测全记录!
- 菜鸟在物流场景中基于Flink的流计算实践
- 基于Flink构建实时数据仓库
- Flink/Spark 如何实现动态更新作业配置
二、Spark实战进阶文章合集
Spark实战合集
点我查看Spark实战合集
- 如果你在准备面试，好好看看这130道题
- ORC文件存储格式的深入探究
- 基于SparkStreaming+Kafka+HBase实时点击流案例
- HyperLogLog函数在Spark中的高级应用
- 我们常说的海量小文件的根源是什么？
- Structured Streaming | Apache Spark中处理实时数据的声明式API
- Spark面对OOM问题的解决方法及优化总结
- Spark 动态资源分配(Dynamic Resource Allocation) 解析
- Apache Spark在海致大数据平台中的优化实践
- Spark/Flink广播实现作业配置动态更新
- Spark SQL读数据库时不支持某些数据类型的问题
- 这个面试问题很难么 | 如何处理大数据中的数据倾斜
- Spark难点 | Join的实现原理
- 面试注意点 | Spark&Flink的区别拾遗
- Spark Checkpoint的运行原理和源码实现
- 阿里云Spark Shuffle的优化
- 使用Kafka+Spark+Cassandra构建实时处理引擎
- 基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台
- SparkSQL在字节跳动的应用实践和优化实战
- SparkRDD转DataSet/DataFrame的一个深坑
- Spark和Flink的状态管理State的区别和应用
- Kafka+Spark Streaming管理offset的几种方法
- 从 PageRank Example谈Spark应用程序调优
- Spark调优|SparkSQL参数调优
- Flink/Spark 如何实现动态更新作业配置
- Stream SQL的执行原理与Flink的实现
- Spark将Dataframe数据写入Hive分区表的方案
- Spark中几种ShuffleWriter的区别你都知道吗？
- SparkSQL的3种Join实现
- 周期性清除Spark Streaming流状态的方法
- Structured Streaming之状态存储解析
- Spark SQL重点知识总结
- SparkSQL极简入门
- Spark Shuffle在网易的优化
- 广告点击数实时统计：Spark StructuredStreaming + Redis Streams
- Spark内存调优
- Structured Streaming 实现思路与实现概述
- Spark之数据倾斜调优
- 你不得不知道的知识-零拷贝
- Spark Streaming消费Kafka数据的两种方案
三、Kafka实战进阶文章合集
Kafka实战合集
点我查看Kafka实战合集
四、数据仓库实战系列
数据仓库实战合集
点我查看数据仓库实战合集
五、OLAP实战文章系列OLAP
- ClickHouse专栏
六、硬刚系列文章合集
硬刚系列文章合集
- 《硬刚Presto|Presto原理&调优&面试&实战全面升级版》
- 《硬刚Apache Iceberg | 技术调研&在各大公司的实践应用大总结》
- 《硬刚ClickHouse | 4万字长文ClickHouse基础&实践&调优全视角解析》
- 《硬刚数据仓库|SQL Boy的福音之数据仓库体系建模&实施&注意事项小总结》
- 《硬刚Hive | 4万字基础调优面试小总结》
- 《硬刚用户画像(一) | 标签体系下的用户画像建设小指南》
- 《硬刚用户画像(二) | 基于大数据的用户画像构建小百科全书》
- 《我们在学习Spark的时候，到底在学习什么？》
- 《我们在学习Flink的时候，到底在学习什么？》
七、2020精品文章合集
2020精品文章合集
实时计算篇
- Structured Streaming | Apache Spark中处理实时数据的声明式API
- HyperLogLog函数在Spark中的高级应用
- 基于SparkStreaming+Kafka+HBase实时点击流案例
- 基于Flink SQL构建实时数据仓库
- Flink异步之矛-锋利的Async I/O
- Spark SQL快速入门系列之Hive
- 基于SparkStreaming+Kafka+HBase实时点击流案例
- 三万字长文 | Spark性能优化实战手册
- Flink整合OozieShellAction提交任务带Kerberos认证
- Spark源码阅读的正确打开方式
- 消息队列常见面试问题小集合
- Flink1.10和Hive集成一些需要注意的点
- Flink事件时间、水印和迟到数据处理
- Flink使用Broadcast State实现流处理配置实时更新
- 实战 | MySQL Binlog通过Canal同步HDFS
- Flink最难知识点再解析 | 时间/窗口/水印/迟到数据处理
- Hive on Spark参数调优姿势小结
- Flink Logback日志与邮件报警配置
- Kafka设计-恰好一次和事务消息
- 基于Canal和Kafka实现MySQL的Binlog近实时同步
- 一个基于RabbitMQ的可复用的事务消息方案
- Spark性能优化总结
- Flink常见异常和错误信息小结
- Spark SQL快速入门系列之Hive
- 实时计算双星-Flink VS Spark 部署模式对比
- PID算法和Spark实现反压的原理
- 关于SparkSQL的开窗函数，你应该知道这些!
- Spark SQL是如何选择join策略的？
- Spark on Hive & Hive on Spark，傻傻分不清楚
- 来看看一个大二学生的Spark练习题
- Flink 自定义触发器实现带超时时间的 CountWindow
- Spark Kafka 基于Direct自己管理offset
- Apache Kylin | 麒麟出没，必有祥瑞
- Flink 参数配置和常见参数调优
- 利用InfluxDB+Grafana搭建Flink on YARN作业监控大屏
- 网站日志实时分析之Flink处理实时热门和PVUV统计
- 大数据量下的集合过滤—Bloom Filter
- 实时数仓链路分享：kafka =>SparkStreaming=>kudu集成kerberos
- Flink CEP 原理和案例详解
- ProcessFunction：Flink最底层API使用踩坑记录
- Flink 1.10之改进的TaskManager内存模型与配置
- 打通实时流处理log4j-flume-kafka-structured-streaming
- 如何设计实时数据平台（设计篇）
- 如何设计实时数据平台（技术篇）
- SparkSQL内核解析-执行全过程概述
- SparkSQL内核解析之逻辑计划
- Flink-1.10中的StreamingFileSink相关特性
- Kafka下的生产消费者模式与订阅发布模式
- Kafka+Spark Streaming如何保证exactly once语义
- Flink之实时统计热门商品的TopN
- SparkSQL的自适应执行-Adaptive Execution
- Kafka KSQL实战
- ELK+FileBeat+Kafka分布式系统搭建图文教程
- HDFS应用场景、原理、基本架构及使用方法
- 数据模型⽆法复⽤，归根结底还是设计问题
- Hadoop支持Lzo压缩配置及案例
- 快看 | Java连接集成Kerberos的HA HDFS方案
- Kafka消费者分区分配策略及自定义分配策略
- Spark Streaming整合log4j、Flume与Kafka的案例
- 面试必知的 Spark SQL 几种 Join 实现
- Flink在大规模状态数据集下的checkpoint调优
- Write-Ahead Log(WAL预写日志)的工作原理
- Kafka常见的导致重复消费原因和解决方案
- Spark-submit 参数调优完整攻略
- Kafka数据可靠性保证三板斧-ACK/ISR/HW
- Spark常见错误问题汇总
- HBase操作组件：Hive、Phoenix、Lealone
- Redis系列 | 缓存穿透、击穿、雪崩、预热、更新、降级
- Kafka工作流程及文件存储机制
- Redis6.0主从、哨兵、集群搭建和原理
- Spark Streaming官方编程指南
- 【从0开始の全记录】Flume+Kafka+Spark+Spring Boot 统计网页访问量项目
- Spark+Kudu的广告业务项目实战笔记(一)
- 大数据入门：Spark+Kudu的广告业务项目实战笔记(二)
- 大数据入门：Spark+Kudu的广告业务项目实战笔记(三)
- 大数据入门：Spark+Kudu的广告业务项目实战笔记(四)
- 大数据入门：Spark+Kudu的广告业务项目实战笔记(五)
- 大数据入门：Spark+Kudu的广告业务项目实战笔记(六)
- Flink 1.11新特性之SQL Hive Streaming简单示例
- SparkSQL 整体运行架构和底层实现
离线计算篇
- ORC文件存储格式的深入探究
- Hadoop支持Lzo压缩配置及案例
- 神策数据分享 | 标签体系应用与建设(文末附下载链接)
- 环形缓冲区-Hadoop Shuffle过程中的利器
- eBay | 实践Hadoop任务的性能翻倍之路
- PDFT/Paxos/Raft-分布式一致性协议解析
- 谈谈经典限流方法—漏桶、令牌桶与Guava RateLimiter的实现
- 轻量级异步屏障快照（ABS）算法解析
- Hadoop小文件利器Ozone
- 数据指标体系建设
- Hbase FAQ热门问答小集合
- 设计HBase RowKey需要注意的二三事
- HBase优化笔记
- HBase生产环境优化不完全指南
- Hive SQL50道练习题
- Hive on Spark参数调优小结
- Hadoop(CDH)分布式环境搭建(简单易懂,绝对有效)
- ConcurrentHashMap锁机制进化的考量
- HBASE列族不能太多的真相
- 基于ClickHouse的用户行为分析实践
- HBase的系统架构全视角解读
- Kylin Cube构建原理+调优
- Hadoop支持Lzo压缩配置及案例
- Apache Hudi 架构设计和基本概念
- HiveSQL常用优化方法全面总结
- MapReduce性能优化大纲
- 从NoSQL运动谈分布式系统的CAP、BASE理论
- HDFS读写数据过程原理分析
- 数据中台建设五步法
- Step by Step 实现基于 Cloudera 5.8.2 的企业级安全大数据平台 - Kerberos的整合
- 一篇文章全面了解监控知识体系
- Sqoop 使用shell命令的各种参数的配置及使用方法
- Hive小知识之分桶抽样
- 数据仓库和数据集市建模体系化总结
- Phoenix(云HBase SQL)核心功能原理及应用场景介绍
- 基于实际业务场景下的Flume部署
- 斗转星移 | 三万字总结Kafka各个版本差异
- Spark SQL自定义函数UDF、UDAF聚合函数以及开窗函数的使用
- SparkSQL用UDAF实现Bitmap函数
- 一文了解Kafka核心概念和角色
- Apache Spark 内存管理详解
- 经典限流方法——漏桶、令牌桶与Guava RateLimiter的实现
- ZooKeeper在HBase集群中的作用
- 从B+树到LSM树，及LSM树在HBase中的应用
- Hadoop Namenode元数据持久化机制与SecondaryNamenode的作用详解
- 干掉ELK | 使用Prometheus+Grafana搭建监控平台
- 盘点：SQL on Hadoop中用到的主要技术
- 用HiveSQL计算连续天数问题的方法
- 浅谈Linux cgroup机制与YARN的CPU资源隔离
- 京东JDHBase异地多活实践
- Kafka的分区数是不是越多越好？
- 一文俯瞰Elasticsearch核心原理
- 不可不说的Java"锁"事
数据仓库篇
- 一文了解数据库和数据仓库
- 数据仓库系统的实现与使用(含OLAP重点讲解)
- Data Lake 三剑客—Delta、Hudi、Iceberg 对比分析
- 数据也有温度？Elasticsearch 5.x 版本中的冷热数据架构
- 数据冷热分离技术
- 冷热数据分离 | Alluxio元数据管理策略
- 数据之眼 | 数据探查服务的设计
- 元数据存储系统管理演变升级
- 数据湖 | 一文读懂Data Lake的概念、特征、架构与案例
- 用户行为数据采集系统
- 创业公司数据仓库的建设
- Kylin使用Spark构建Cube
- 实时统计分析系统-Apache Druid
- Elasticsearch索引和检索优化与压测监控总结
面试题篇
- 我们常说的海量小文件的根源是什么？
- 如果你在准备面试，好好看看这130道题
- 你可能需要知道的Kafka面试题与部分答案整理
- 28道关于ZooKeeper的面试题
- 【数据白皮书重磅分享】推荐|埋点|用研|标签
- 一份优秀的简历该长成什么样
- 1万2千字长文助力春招 | Netty面试篇
- 消息队列面面观
- 关于技术面试的一点点体会
- 早点建立自己的知识体系
- Filter(过滤)|Project(映射)|Pushdowns(谓词下推)
- 阅读源码｜Spark 与 Flink 的 RPC 实现
- 三万六千字通关MySQL面试
- 深入理解CAP理论和适用场景
- HDFS的SecondaryNameNode作用，你别答错了
- Kafka三种可视化监控管理工具Monitor/Manager/Eagle
- Kafka体系架构详细分解
- Kafka笔记—可靠性、幂等性和事务
- Kafka体系架构详细分解
- Kafka面试题系列(进阶篇)
- Kafka面试题系列(基础篇)
- 面试知识点 | Kafka的数据存储与索引设计
- 面试必考点:HBase Compaction机制
- ZooKeeper需要关注的点
- MySQL中InnoDB及索引深入剖析
- Kafka面试题系列(进阶篇2)
- MySql的Binlog日志工具分析：Canal、Maxwell、Databus、DTS
- Redis中的管道Pipeline操作
- 查看YARN任务日志的几种方式
- Yarn 使用 Cgroup 实现任务资源限制
- 分析和定位线上作业 OOM 问题利器-MAT
- 浅谈ZooKeeper中Kafka相关信息的存储
- JVM架构体系与GC命令小总结
其他
- 腾讯如何用Elasticsearch挖掘万亿数据价值？
- Apache Beam 大数据处理一站式分析
- Apache Hudi 架构设计和基本概念
- Apache Hudi 架构设计和基本概念
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- 寻找5亿次访问中，访问次数最多的人
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- 数据算法之反转排序 | 寻找相邻单词的数量
- MySQL Binlog同步HDFS的方案
- 循环查询数据的性能问题及优化
- 推荐系统 embedding 技术实践总结
- Prometheus+Clickhouse实现业务告警
- 亿级用户的分布式数据存储解决方案
- 基于大数据的用户画像构建小百科全书
- 魅族持续交付平台建设实践
八、2021精品文章合集
2021精品文章合集
汇总部分
- 八千里路云和月|从零到大数据专家学习路径指南
- 我们在学习Flink的时候，到底在学习什么?
- 我们在学习Spark的时候，到底在学习什么？
- 一线互联网公司面试进阶全攻略
- 【大数据成神之路】第一版更新完毕
- 关于技术面试的一点点体会
- 早点建立自己的知识体系
专题部分
Hadoop系列
- 最新Hive/Hadoop高频面试点小集合
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Hive系列
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HBase
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ES等
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- 消息队列面面观
- Kafka三种可视化监控管理工具Monitor/Manager/Eagle
- Kafka体系架构详细分解
- Kafka笔记—可靠性、幂等性和事务
- Kafka体系架构详细分解
- Kafka面试题系列(进阶篇)
- Kafka面试题系列(基础篇)
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- 斗转星移 | 三万字总结Kafka各个版本差异
Spark
- 面试必知的 Spark SQL 几种 Join 实现
- 面试注意点 | Spark&Flink的区别拾遗
- Spark如何协调来完成整个Job的运行详解
- 独孤九剑-Spark面试80连击(上)
- 独孤九剑-Spark面试80连击(下)
- Spark的Cache和Checkpoint区别和联系拾遗
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- Spark Job 物理执行图详解
- Spark Shuffle过程详解
Flink
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- 我们在学习Flink的时候，到底在学习什么？
数据仓库/数据湖
- 数据湖存储架构选型
- 数据湖架构、战略和分析的8大错误认知
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建立本开源项目的初衷是基于个人学习与工作中对Java和大数据相关技术栈的总结记录，在这里也希望能帮助一些在学习Java和大数据过程中遇到问题的小伙伴，如果您需要转载本仓库的一些文章到自己的博客，请按照以下格式注明出处，谢谢合作。
作者：王知无
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Quick answers
How active is development on wangzhiwubigdata/God-Of-BigData?
The most recent commit recorded on wangzhiwubigdata/God-Of-BigData was 3.0 years ago, based on the GitHub push timestamp. The repository has 3.2k forks — one of the better signals of community interest.
How does wangzhiwubigdata/God-Of-BigData compare to other Data projects?
wangzhiwubigdata/God-Of-BigData is tracked by TopGit in the Data category, with 10.5k GitHub stars. Browse the Data topic page on TopGit to compare it against similar projects by stars and activity.
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wangzhiwubigdata/God-Of-BigData has 10.5k GitHub stars — refresh the page for the live number, or check github.com/wangzhiwubigdata/God-Of-BigData. TopGit mirrors GitHub's count but does not claim minute-by-minute accuracy.
Is wangzhiwubigdata/God-Of-BigData open source?
TopGit's metadata for wangzhiwubigdata/God-Of-BigData does not record a license. Most public repositories on GitHub ARE open source, but the exact terms vary — verify by opening the LICENSE file directly.
What is wangzhiwubigdata/God-Of-BigData?
wangzhiwubigdata/God-Of-BigData (wangzhiwubigdata/God-Of-BigData) is a multi-language project on GitHub. From the project's own README: 专注大数据学习面试，大数据成神之路开启。Flink/Spark/Hadoop/Hbase/Hive...
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