php架构之路，phper进阶，学习路线

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了php架构之路，phper进阶，学习路线相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

 

鉴于最近跟小伙伴聊了很多PHP架构发展方向的问题，相关技术整理了一下，也顺便规划了一下自己下年。【我的学习路线】

一.常用的设计模式以及使用场景

       以下是我用到过的   工厂，单例，策略，注册，适配，观察者，原型，装饰器，facade，loc，pipeline

二.阅读一个框架源码 例如：laravel

三.常用利器优化

  1. mysql性能优化 
    （1）理解底层btree机制
（2）理解sql执行
（3）mysql索引优化
（4）慢查询与sql优化
（5）mysql主从以及读写分离
（6）mysql分表策略以及意义
（7）数据库中间件

     

  2. redis优化使用
    1
    2
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    5
    （1）redis特点
    （2）redis工作流程
    （3）redis数据类型以及适用场景
    （4）redis内存分配
    （5）redis主从快照等<br>（6）redis批量操作优化

    　　

  3. nginx性能
    1
    2
    3
    4
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    6
    （1）nginx详解
    （2）nginx配置
    （3）nginx机制
    （4）nginx集群
    （5）nginx原理
    （6）nginx扩展-可以基于openresty做扩展开发　

    　　

  4. php性能（压轴）
    1
    2
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    4
    5
    6
    （1）是否优雅的创建对象
    （2）类的设计陷阱
    （3）程序设计规范
    （4）php垃圾回收机制
    （5）php-fpm相关
    （6）php源码　　

四.微服务

  1. swoole
    1
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    3
    4
    5
    6
    7
    （1）swoole基础
    （2）swoole进程模型
    （3）task异步任务，任务迟
    （4）server服务器
    （5）数据库连接池
    （6）多进程
    （7）协程

    　　

  2. api接口
    1
    2
    3
    4
    5
    （1）api架构设计
    （2）api接口实现
    （3）api接口扩展能力
    （4）api自动生成文档（可自己配置wiki平台）
    （5）api性能调优

    　　

  3. swoft微服务框架
    1
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    3
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    5
    6
    7
    8
    （1）微服务设计模式
    （2）路由网关
    （3）客户端负载均衡
    （4）conful服务治理
    （5）RPC
    （6）微服务治理环节
    （7）微服务监控
    （8）容灾

    　　

五.工程化

  1. linux 操作 各种命令操作
  2. python或shell脚本编写
  3. composer的使用
  4. git的使用  gitlab或gogs

六.基础架构

  1. 分布式架构原理
    1
    2
    3
    4
    （1）分布式初始化
    （2）分布式架构设计原则
    （3）分布式通讯技术
    （4）分布式协议

    　　

  2. 分布式缓存
    1
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    5
    6
    7
    （1）redis主从原理
    （2）redis分布式集群部署
    （3）redis数据一致性问题
    （4）redis读写分离
    （5）redis哨兵
    （6）redis常见问题以及优化
    （7）redis缓存击穿以及雪崩预防策略

    　　

  3. 分布式rpc
    1
    2
    3
    4
    （1）IO的概念
    （2）多协议通讯
    （3）并发处理
    （4）rpc框架

    　　

  4. 消息中间件 redis，kafka等熟悉，以及判断适用场景

 

七.压力测试工具

        ab，jmeter，LoadRunner，wrk  我使用比较多的是jmeter

八.其他语言的学习

        golang，lua等

进阶大数据架构师学习指导路线


进阶大数据架构师学习指导路线_大数据架构

  • 文末有惊喜

大数据架构师成神之路【持续优化更新】


文章目录

  • ​​进阶大数据架构师学习路线​​
  • ​​前言​​
  • ​​一、大数据初级架构师之Java生态技术及架构核心技能体系​​
  • ​​1、Java企业级开发必备核心技能之Java SE生态体系​​
  • ​​2、Java企业级开发必备核心技能之Java EE生态体系​​
  • ​​3、抽丝剥茧架构底层技术体系深度剖析​​
  • ​​4、数据结构与算法技术体系​​
  • ​​二、进阶中级大数据架构生态技术体系​​
  • ​​1、大数据EB级架构设计之Linux操作系统体系篇​​
  • ​​2、大数据EB级架构设计之Hadoop生态技术体系篇​​
  • ​​3、大数据EB级架构设计之ELK Stack生态体系篇​​
  • ​​4、大数据EB级架构设计之Spark生态体系篇​​
  • ​​5、大数据EB级架构设计之Flink生态体系篇​​
  • ​​三、进阶高级大数据架构生态技术体系​​
  • ​​1、大数据EB级架构设计之数据采集技术体系篇​​
  • ​​2、大数据EB级架构设计之数据中间件技术体系篇​​
  • ​​3、大数据EB级架构设计之数据存储技术体系篇​​
  • ​​4、大数据EB级架构设计之数据处理技术体系篇​​
  • ​​5、大数据EB级架构设计之OLAP生态体系篇​​
  • ​​6、大数据EB级架构设计之稳健架构设计体系篇​​
  • ​​7、大数据EB级架构设计之集群调度管理体系篇​​
  • ​​8、大数据EB级架构设计之数据挖掘体系篇​​

进阶大数据架构师学习路线

前言

每个人学习需要给自己一个路线图，如何学习大数据，相信下面的学习路线图能对你有帮助。

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一、大数据初级架构师之Java生态技术及架构核心技能体系

1、 Java企业级开发必备核心技能之Java SE生态体系

  • 1.1、Java SE 体系之Java根基
  • 1.1.1、计算机发展历史与Java体系结构
  • 1.1.2、Java核心机制之垃圾收集机制原理剖析
  • 1.1.3、Java跨平台原理与DOS命令剖析
  • 1.1.4、Java 代码编译方式与执行原理
  • 1.1.5、Java 数据类型、标识符与关键字详解
  • 1.1.6、Java 中各类运算符及案例实战
  • 1.1.7、流程控制之判断、循环结构详解
  • 1.1.8、数组引用与数组案例实战详解
  • 1.1.9、IDEA 代码工具配置、工具模板、断点调试实战
  • 1.2、Java SE体系之面向对象
  • 1.2.1、Java面相对象之封装、继承、多态
  • 1.2.2、Java面相对象之关键字系列详解
  • 1.2.3、Java面相对象之继承对象内存分析
  • 1.2.4、Java面相对象之容器详解
  • 1.2.5、Java面相对象之编译及运行时详解
  • 1.2.6、Java面相对象之常用类关键点详细分析
  • 1.3、Java SE体系之异常、集合
  • 1.3.1、使用try-catch-finally 一招捕获程序异常
  • 1.3.2、使用throw声明和抛出异常
  • 1.3.3、异常机制关键之异常继承体系
  • 1.3.4、异常机制关键之运行编译异常
  • 1.3.5、异常机制关键之自定义异常
  • 1.3.6、Java实战开发常用类详解
  • 1.3.7、Java实战开发集合体系及实战剖析
  • 1.4、Java SE体系之IO流及多线程
  • 1.4.1、IO流之字节输入及输出流实战应用
  • 1.4.2、IO流之字符输入及输出流实战应用
  • 1.4.3、IO流之字节流、字符流、缓冲流转换实操
  • 1.4.4、IO流之打印流、对象流、序列化流实战应用
  • 1.4.5、多线程之线程、进程实现方式
  • 1.4.6、多线程之线程生命周期分析
  • 1.4.7、多线程之线程同步与死锁分析
  • 1.4.8、多线程之实现线程池代码实操

2、 Java企业级开发必备核心技能之Java EE生态体系

  • 2.1、Java EE生态体系之数据库
  • 2.1.1、数据库核心之SQL实操演练
  • 2.1.2、数据库核心之表、约束、索引原理及实操演练
  • 2.1.3、数据库核心之JDBC与数据库整合代码分层实操演练
  • 2.1.4、数据库核心之反射技术实现与封装原理
  • 2.1.5、数据库核心之数据库连接池原理分析
  • 2.1.6、数据库核心之Druid&hikariCP索引原理分析
  • 2.1.7、数据库核心之日志架构实操演练
  • 2.1.8、数据库核心之SQL优化分析
  • 2.1.9、数据库核心之分布式数据库事务原理
  • 2.1.10、数据库核心之主从复制集群搭建演练
  • 2.1.11、数据库核心之shardingsphere原理分析
  • 2.2、Java EE生态体系之数据库连接
  • 2.2.1、数据库连接之JDBC使用及异常剖析
  • 2.2.2、数据库连接之实体封装及查询剖析
  • 2.2.3、数据库连接之JDBC安全测试分析
  • 2.2.4、数据库连接之批处理与事务控制
  • 2.2.5、数据库连接之数据库连接池配置与实现剖析
  • 2.2.6、数据库连接之范式详解与实战案例分析
  • 2.3、Java EE生态体系之Maven、GIT
  • 2.3.1、高端研发必备技能之Maven原理与项目结构
  • 2.3.2、高端研发必备技能之项目类型POM配置解析
  • 2.3.3、高端研发必备技能之Maven远程仓库配置实操
  • 2.3.4、高端研发必备技能之Maven插件详解
  • 2.3.5、高端研发必备技能之Logback原理及配置实操
  • 2.3.6、高端研发必备技能之Logback文件、数据库输出实操
  • 2.3.7、高端研发必备技能之GIT版本库控制实操
  • 2.3.8、高端研发必备技能之GIT远程仓库原理及应用实操
  • 2.3.9、高端研发必备技能之GIT分支原理及应用实操
  • 2.3.10、高端研发背背技能之GIT标签、建库实战应用
  • 2.4、Java EE生态体系之企业级WEB开发
  • 2.4.1、企业级开发之MyBatis配置与使用详解
  • 2.4.2、企业级开发之MyBatis多级缓存与配置编译详解
  • 2.4.3、企业级开发之Spring 原理剖析及代码实操
  • 2.4.4、企业级开发之SpringMVC原理剖析及代码实操
  • 2.4.5、企业级开发之SpringBoot原理及代码实战
  • 2.4.6、企业级开发之SpringBoot与其他框架整合开发实战

3、抽丝剥茧架构底层技术体系深度剖析

  • 3.1、底层技术之JVM调优
  • 3.1.1、JVM class文件格式核心深度剖析
  • 3.1.2、Class加载过程底层核心剖析
  • 3.1.3、Java内存模型核心详解
  • 3.1.4、内存屏障与JVM指令详解
  • 3.1.5、Java运行时数据区和常用指令核心详解
  • 3.1.6、JVM调优GC Collector-三色标记详解
  • 3.1.7、企业级JVM调优实践
  • 3.1.8、JVM实战调优核心点深度剖析
  • 3.1.9、JVM实战调优源码级剖析
  • 3.1.10、垃圾回收算法剖析
  • 3.1.11、JVM常见参数详解
  • 3.2、底层技术之多线程与高并发
  • 3.2.1、单机高并发核心之线程状态
  • 3.2.2、单机高并发核心之异常与锁底层详解
  • 3.2.3、解析自旋锁CAS操作核心剖析
  • 3.2.4、volatile底层核心深度剖析
  • 3.2.5、JUC 同步机制之Latch核心剖析
  • 3.2.6、JUC 同步机制之Semaphore核心剖析
  • 3.2.7、LockSupport底层核心深度剖析
  • 3.2.8、互联网大厂高频面试题详解
  • 3.2.9、强软弱虚四种引用以及ThreadLocal的原理与源码
  • 3.2.10、线程池高并发容器CopyOnWriteList，BlockingQueue详解
  • 3.2.11、自定义线程池、JDK自带线程池、ForkJoin，源码解析详细剖析
  • 3.2.12、单机压测工具JMH、单机最快MQ - Disruptor原理解析
  • 3.3、底层技术之网络通信与IO
  • 3.3.1、虚拟文件系统核心深度剖析
  • 3.3.2、文件描述符、IO重定向深度剖析
  • 3.3.3、内核中PageCache、mmap原理深度剖析
  • 3.3.4、java文件系统io、nio、内存中缓冲区深度剖析
  • 3.3.5、Socket编程BIO及TCP参数详解
  • 3.3.6、C10K问题及NIO精讲和IO模型性能压测
  • 3.3.7、网络编程之多路复用器及Epoll精讲
  • 3.3.8、网络编程java API 实战多路复用器开发
  • 3.3.9、全手写急速理解Netty模型及IO模型应用企业级实战
  • 3.3.10、Netty之IO模型开发本质手写部分实现推导
  • 3.3.11、基于Netty的RPC框架自定义协议，连接池
  • 3.3.12、基于Netty的RPC框架协议编解码问题 粘包拆包与内核关系
  • 3.3.13、基于Netty的RPC框架provider端简单dispatcher实现RPC调用全流程
  • 3.3.14、基于Netty的RPC框架简单重构框架分层及RPC传输的本质及有无状态的RPC区别

4、数据结构与算法技术体系

  • 4.1、算法高频大厂面试内容
  • 4.1.1、数据结构之链表结构与原理
  • 4.1.2、数据结构之栈结构与原理
  • 4.1.3、数据结构之队列结构与原理
  • 4.1.4、数据结构之二叉树结构与原理
  • 4.1.5、数据结构之图结构与原理
  • 4.1.6、算法核心之算法复杂度
  • 4.1.7、算法核心之对数器
  • 4.1.8、算法核心之二分法异或运算原理分析
  • 4.1.9、算法核心之递归、哈希、有序操作原理
  • 4.1.10、算法核心之归并与随机排序区别对比
  • 4.1.11、算法核心之贪心算法
  • 4.1.12、算法核心之并查集结构
  • 4.1.13、算法核心之暴力递归
  • 4.1.14、算法核心之动态规划
  • 4.1.15、算法核心之kmp算法
  • 4.1.16、算法核心之manacher算法
  • 4.1.17、算法核心之bfprt算法
  • 4.1.18、算法核心之蓄水池算法
  • 4.1.19、算法核心之LRU内存替换算法
  • 4.1.20、各类算法之详实实战案例详解
  • 4.1.21、leetcode高频大厂面试题详解

二、进阶中级大数据架构生态技术体系

1、大数据EB级架构设计之Linux操作系统体系篇

  • 1.1、Liunx核心命令及脚本编程实战剖析
  • 1.1.1、Linux核心命令
  • 1.1.1.1、Linux核心之Linux内核与GUN介绍
  • 1.1.1.2、Linux核心之虚拟网络编辑器
  • 1.1.1.3、Linux核心之多主机网络通信原理与配置实操
  • 1.1.1.4、Linux核心之虚拟化管理快照
  • 1.1.1.5、Linux核心之Linux克隆实操
  • 1.1.1.6、Linux核心之SSH客户端使用与案例实操演练
  • 1.1.1.7、Linux核心命令之help命令与案例实操演练
  • 1.1.1.8、Linux核心命令之man命令与案例实操演练
  • 1.1.1.9、Linux核心命令之df/du命令与案例实操演练
  • 1.1.1.10、Linux核心命令之扩展命令与案例实操演练
  • 1.1.1.11、Linux核心命令之文件操作命令与案例实操演练
  • 1.1.1.12、Linux核心命令之vi命令与案例实操演练
  • 1.1.1.13、Linux核心命令之grep命令与案例实操演练
  • 1.1.1.14、Linux核心命令之cut命令与案例实操演练
  • 1.1.1.15、Linux核心命令之sort命令与案例实操演练
  • 1.1.1.16、Linux核心命令之wc命令与案例实操演练
  • 1.1.1.17、Linux核心命令之sed命令与案例实操演练
  • 1.1.1.18、Linux核心命令之awk命令与案例实操演练
  • 1.1.1.19、Linux核心之日志文件追踪
  • 1.1.2、Linux系统管理
  • 1.1.2.1、系统管理之服务配置文件详解
  • 1.1.2.2、系统管理之用户、组、权限管理详解
  • 1.1.2.3、系统管理之多用户资源绑定案例实操演练
  • 1.1.2.4、系统管理之网络进程管理详解
  • 1.1.2.5、系统管理之后台服务管理详解
  • 1.1.2.6、系统管理之操作系统软件安装实战演练
  • 1.1.2.7、系统管理之源码编译原理及安装演练
  • 1.1.2.8、系统管理之RPM包管理机制详解
  • 1.1.2.9、系统管理之YUM仓库管理机制详解
  • 1.1.2.10、系统管理之本地、局域网仓库源配置实操
  • 1.1.3、Shell脚本编程
  • 1.1.3.1、Shell编程核心之Shell原理、命令介绍
  • 1.1.3.2、Shell编程核心之解释器的执行方式
  • 1.1.3.3、Shell编程核心之函数、内部命令、外部命令实操
  • 1.1.3.4、Shell编程核心之文件描述符与重定向
  • 1.1.3.5、Shell编程核心之输出重定向各种方式详解
  • 1.1.3.6、Shell编程核心之输入重定向各种方式详解
  • 1.1.3.7、Shell编程核心之重定向http协议到网站请求案例实战演练
  • 1.1.3.8、Shell编程核心之本地、局部变量、特殊变量详解
  • 1.1.3.9、Shell编程核心之父子进程、环境变量
  • 1.1.3.10、Shell编程核心之linux中for进程原理
  • 1.1.3.11、Shell编程核心之管道的子进程执行原理
  • 1.1.3.12、Shell编程核心之引用、命令替换扩展
  • 1.1.3.13、Shell编程核心之命令状态与逻辑判断
  • 1.1.3.14、Shell编程核心之算数表达式及bash扩展
  • 1.1.3.15、Shell编程核心之流程控制语句
  • 1.1.3.16、Shell编程核心之bash词的拆分扩展
  • 1.1.3.17、Shell编程核心之脚本编程代码实操演练
  • 1.1.3.18、Shell编程核心之解释器的多种命令扩展
  • 1.2、Linux网络原理及高可用、高负载处理实战剖析
  • 1.2.1、Linux 网络
  • 1.2.1.1、TCP/IP协议资深讲解之应用层原理
  • 1.2.1.2、TCP/IP协议资深讲解之传输控制层原理
  • 1.2.1.3、TCP/IP协议资深讲解之TCP协议/报文/三次握手
  • 1.2.1.4、TCP/IP协议资深讲解之网络层
  • 1.2.1.5、TCP/IP协议资深讲解之路由表和IP协议原理
  • 1.2.1.6、TCP/IP协议资深讲解之链路层
  • 1.2.1.7、TCP/IP协议资深讲解之ARP协议及交换机协议
  • 1.2.1.8、Linux网络之NAT网络原理
  • 1.2.1.9、LVS负载之的DNAT模式分析
  • 1.2.1.10、LVS负载之DR模式分析
  • 1.2.1.11、LVS负载之TUN模式分析
  • 1.2.1.12、LVS负载之静态调度算法
  • 1.2.1.13、LVS负载之动态调度算法
  • 1.2.1.14、LVS负载之内核配置ARP协议
  • 1.2.1.15、LVS负载之命令讲解
  • 1.2.1.16、LVS负载之LVS的DR模式实验搭建
  • 1.2.2、高可用与负载均衡
  • 1.2.2.1、高可用之高并发及解决方案概述
  • 1.2.2.2、高可用之健康检查及故障迁移策略
  • 1.2.2.3、高可用之分布式选主策略
  • 1.2.2.4、高可用之keepalived原理
  • 1.2.2.5、高可用之keepalived配置文件详解
  • 1.2.2.6、基于keepalived的高可用LVS实战演练
  • 1.2.2.7、基于keepalived的高可用后端健康检查验证
  • 1.2.2.8、单点性能压力下的面向服务开发理论
  • 1.2.2.9、反向代理服务器原理
  • 1.2.2.10、负载均衡之Nginx介绍
  • 1.2.2.11、负载均衡之Nginx和Apache的httpd对比
  • 1.2.2.12、IO的阻塞模型和异步非阻塞模型
  • 1.2.2.13、Nginx角色框架原理
  • 1.2.2.14、负载均衡之Nginx的内核参数配置
  • 1.2.2.15、Nginx的内核sendfile零拷贝原理
  • 1.2.2.16、Nginx的TCP配置
  • 1.2.2.17、Nginx的虚拟服务器原理
  • 1.2.2.18、Nginx的location匹配规则
  • 1.2.2.19、Nginx的自动索引
  • 1.2.2.20、Nginx的反向代理服务器配置
  • 1.2.2.21、Nginx的upstream负载均衡配置
  • 1.2.2.22、Nginx的DNS负载均衡配置
  • 1.2.2.23、Nginx负载均衡下数据一致性解决方案

2、大数据EB级架构设计之Hadoop生态技术体系篇

  • 2.1、分布式协调系统Zookeeper实战剖析
  • 2.1.1、分布式协调框架Zookeeper
  • 2.1.1.1、Zookeeper之分布式协调原理分析
  • 2.1.1.2、Zookeeper之设计目的及原理介绍
  • 2.1.1.3、Zookeeper之分布式环境准备及分布式部署实操
  • 2.1.1.4、Zookeeper之命令实操演练
  • 2.1.1.5、Zookeeper之节点类型系统介绍
  • 2.1.1.6、Zookeeper之ZAB协议原理详解
  • 2.1.1.7、Zookeeper之Paxos协议及变种选举协议原理详解
  • 2.1.1.8、Zookeeper之api环境准备及企业级案例实操演练
  • 2.1.1.9、Zookeeper之事件注册及节点变更
  • 2.2、分布式文件系统HDFS底层实战剖析
  • 2.2.1、分布式文件系统HDFS
  • 2.1.1.1、HDFS之如何快速处理1T文件
  • 2.1.1.2、HDFS之Hadoop历史介绍
  • 2.1.1.3、HDFS之Hadoop架构设计原理分析
  • 2.1.1.4、HDFS核心之NameNode详解
  • 2.1.1.5、HDFS核心之SecondaryNameNode详解
  • 2.1.1.6、HDFS核心之DataNode与副本防治策略详解
  • 2.1.1.7、HDFS核心之HDFS权限管理详解
  • 2.1.1.8、HDFS核心之HDFS安全模式详解
  • 2.1.1.9、HDFS核心之HDFS文件上传流程详解
  • 2.1.1.10、HDFS核心之HDFS读文件流程详解
  • 2.1.1.11、HDFS之伪分布式集群搭建实操演练
  • 2.1.1.12、HDFS核心之完全分布式集群搭建
  • 2.1.1.13、HDFS核心之Hadoop新特性详解
  • 2.1.1.14、HDFS核心之NameNode的Federation
  • 2.1.1.15、NameNode-HA之NameNode-HA集群搭建
  • 2.1.1.16、NameNode-HA之NameNode-HA手动、自动切换
  • 2.1.1.17、HDFS核心之java客户端操作HDFS
  • 2.3、分布式资源调度引擎Yarn实战剖析
  • 2.3.1、分布式资源调度框架Yarn
  • 2.3.1.1、Yarn架构设计思路深度剖析
  • 2.3.1.2、Yarn ResourceManager原理深度解析
  • 2.3.1.3、Yarn NodeManager原理深度解析
  • 2.3.1.4、企业级Yarn分布式集群部署实践
  • 2.3.1.5、Yarn 配置文件系统详解及优化设置
  • 2.3.1.6、Yarn提交任务执行流程源码跟踪
  • 2.3.1.7、Yarn ResourceManager启动源码深度剖析
  • 2.3.1.8、Yarn NodeManager启动源码深度剖析
  • 2.4、分布式计算引擎MapReduce实战剖析
  • 2.4.1、分布式计算框架MapReduce
  • 2.4.1.1、MapReduce之设计原理与原语详解
  • 2.4.1.2、MapReduce之执行流程详解
  • 2.4.1.3、MapReduce之二次排序原理及实操
  • 2.4.1.4、MapReduce之作业提交流程原理及实操
  • 2.4.1.5、MapReduce之作业执行流程
  • 2.4.1.6、MapReduce之Shuffle机制原理详解
  • 2.4.1.7、MapReduce之读取数据与输出数据过程详解
  • 2.4.1.8、MapReduce之运行自带的wordcount程序
  • 2.4.1.9、MapReduce之手写wordcount程序
  • 2.4.2、MapReduce案例剖析
  • 2.4.2.1、MR案例之天气案例需求分析/天气案例映射为MR原语
  • 2.4.2.2、MR案例之天气案例键值对设计/天气案例开发和运行
  • 2.4.2.3、MR案例之天气案例排序比较器分组比较器设计
  • 2.4.2.4、MR案例之好友推荐需求分析/好友推荐映射为MR原语
  • 2.4.2.5、MR案例之好友推荐键值对设计/好友推荐开发和运行/好友推荐TopN
  • 2.4.2.6、MR案例之PageRank简介及算法介绍/PageRank映射为MR原语
  • 2.4.2.7、MR案例之PageRank键值对设计/PageRank编码和运行
  • 2.4.2.8、MR案例之TFIDF简介及算法/TFIDF映射为MR原语
  • 2.4.2.9、MR案例之TFIDF键值对设计/TFIDF编码和运行
  • 2.4.2.10、MR案例之itemCF简介及算法/itemCF键值对设计/itemCF编码和运行
  • 2.5、分布式数据仓库Hive实战剖析
  • 2.5.1、分布式数据仓库Hive架构
  • 2.5.1.1、数据仓库之为什么构架数据仓库
  • 2.5.1.2、数据仓库之数仓构建方法论系统讲解
  • 2.5.1.3、数据仓库与数据库重点区别详解
  • 2.5.1.4、数据仓库之分层设计详解
  • 2.5.1.5、数据仓库之表类型详解
  • 2.5.1.6、Hive架构之架构原理详解
  • 2.5.1.7、Hive架构之元数据讲解
  • 2.5.1.8、Hive架构之执行引擎分析
  • 2.5.1.9、Hive架构之企业级分布式搭建实操演练
  • 2.5.2、Hive DDL
  • 2.5.2.1、Hive DDL之基础数据类型系统讲解
  • 2.5.2.2、Hive DDL之创建管理内部表、外部表实战操作
  • 2.5.2.3、Hive DDL之数据读取规则Row Format详解
  • 2.5.2.4、Hive DDL之数据读取规则 Serde系统讲解
  • 2.5.2.5、Hive DDL之静态、动态分区管理详解
  • 2.5.2.6、Hive DDL之动态分区管理
  • 2.5.2.7、Hive DDL之删除、修改表实战演练
  • 2.5.2.8、Hive DDL之分桶表、视图、索引系统讲解
  • 2.5.3、Hive DML
  • 2.5.3.1、Hive DML之企业级数据量加载
  • 2.5.3.2、Hive DML之实操命令系统讲解
  • 2.5.3.3、Hive DML之插入、修改、删除、清空企业级案例实操演练
  • 2.5.3.4、Hive DML之事务管理、特性、配置详解
  • 2.5.4、Hive Query
  • 2.5.4.1、Hive Query之全表、条件、分组企业级案例演示
  • 2.5.4.2、Hive Query之运算符系统讲解
  • 2.5.4.3、Hive Query之内置函数、自定义函数系统讲解
  • 2.5.4.4、Hive Query之表连接、排序方式详细讲解
  • 2.5.4.5、Hive Query之企业面试高频SQL试题实战演练
  • 2.5.4.6、Hive Query之Hive server2系统讲解
  • 2.5.4.7、Hive Query之Hive beeline客户端系统讲解
  • 2.5.4.8、Hive Query之JDBC、参数、变量、GUI详细讲解
  • 2.6、分布式数据库HBase实战剖析
  • 2.6.1、分布式数据库HBase架构
  • 2.6.1.1、HBase之HBase架构设计原理及NoSQL体系详解
  • 2.6.1.2、HBase之数据模型与HBase表结构系统讲解
  • 2.6.1.3、HBase之HBase角色系统讲解
  • 2.6.1.4、HBase之内存结构、存储数据结构LSM树讲解
  • 2.6.1.5、HBase之读、写数据流程详细讲解
  • 2.6.1.6、HBase之standalone模式、完全分布式企业级部署
  • 2.6.1.7、HBase之HBase 高可用原理及企业级部署
  • 2.6.2、分布式数据库HBase高级操作
  • 2.6.2.1、HBase 之Shell命令系统讲解及实战演练
  • 2.6.2.2、HBase API操作之创建表、删除表、插入、更新、删除实操演练
  • 2.6.2.3、HBase 之HBase数据寻址与数据读写流程详解
  • 2.6.2.4、HBase 之Hbase过滤器系统讲解
  • 2.6.2.5、HBase 之Protobuffer安装、配置、API操作
  • 2.6.2.6、HBase 之压缩存储原理及企业案例实战分析
  • 2.6.2.7、HBase 之协处理器原理与企业案例实战分析
  • 2.7、离线分布式数据采集系统实战剖析
  • 2.7.1、Sqoop离线数据采集系统
  • 2.7.1.1、Sqoop之数据采集原理及ETL详解
  • 2.7.1.2、Sqoop之架构设计原理剖析
  • 2.7.1.3、Sqoop之企业分布式安装及配置详解
  • 2.7.1.4、Sqoop之全量、增量导入数据到hdfs
  • 2.7.1.5、Sqoop之全量、增量导入数据到hive
  • 2.7.1.6、Sqoop之全量、增量导入数据到hbase
  • 2.7.1.7、Sqoop之全量、增量导出数据到mysql
  • 2.7.1.8、Sqoop之数据迁移job管理
  • 2.7.2、Kettle离线数据采集系统
  • 2.7.2.1、Kettle之数据采集原理及概念模型详解
  • 2.7.2.2、Kettle之核心组件系统讲解
  • 2.7.2.3、Kettle之概念术语及相应实操演练
  • 2.7.2.4、Kettle之数据ETL实战演练
  • 2.7.2.5、Kettle之企业级数据ETL案例分析
  • 2.8、高性能分布式缓存数据库Redis实战剖析
  • 2.8.1、高性能分布式缓存库Redis
  • 2.8.1.1、Redis之优势、特点及与其他框架对比详解
  • 2.8.1.2、Redis之企业级分布式搭建实战演练
  • 2.8.1.3、Redis之客户端命令行详解
  • 2.8.1.4、Redis之字符串、散列、列表、集合类型系统讲解
  • 2.8.1.5、Redis之Java Api实操演练
  • 2.8.1.6、Redis之Transaction/Pipeline系统讲解
  • 2.8.1.7、Redis之持久化(AOF+RDB)系统讲解
  • 2.8.1.8、Redis之sentinel高可用实战应用
  • 2.8.1.9、Redis之事务、分片、主从复制系统讲解
  • 2.8.1.10、Redis之企业级案例实战分析

3、大数据EB级架构设计之ELK Stack生态体系篇

  • 3.1、万亿级数据分析ELK Stack生态实战剖析
  • 3.1.1、分布式搜索引擎Elastic Search
  • 3.1.1.1、Elasticsearch之场景介绍及搜索引擎详解
  • 3.1.1.2、Elasticsearch之核心概念系统讲解
  • 3.1.1.3、Elasticsearch之倒排索引底层数据结构原理详解
  • 3.1.1.4、Elasticsearch之FOR和RBM压缩算法原理剖析
  • 3.1.1.5、Elasticsearch之Cluster、Index、Shard、Doc核心深入剖析
  • 3.1.1.6、Elasticsearch之Mapping、Dynamic Mapping 核心深入剖析
  • 3.1.1.7、Elasticsearch之企业级分布式集群安装部署
  • 3.1.1.8、Elasticsearch之集群健康值检查实战操作
  • 3.1.1.9、Elasticsearch之命令系统讲解及实战应用
  • 3.1.1.10、Elasticsearch之Scripting、分词器底层原理剖析
  • 3.1.1.11、Elasticsearch之Java Api实操及企业级案例实战分析
  • 3.1.2、分布式日志采集系统Logstash
  • 3.1.2.1、Logstash企业级集群部署
  • 3.1.2.2、Logstash配置文件系统讲解
  • 3.1.2.3、Logstash工作原理深入剖析
  • 3.1.2.4、Logstash input-file插件原理及实战应用
  • 3.1.2.5、Logstash output-elasticsearch插件原理及实战应用
  • 3.1.3、可视化分析引擎Kibana
  • 3.1.3.1、Kibana之架构体系深入分析
  • 3.1.3.2、Kibana之企业级安装部署
  • 3.1.3.3、Kibana之配置文件详细讲解
  • 3.1.3.4、Kibana之数据导入可视化展示实战应用
  • 3.1.3.5、Kibana企业级案例实战分析

4、大数据EB级架构设计之Spark生态体系篇

  • 4.1、分布式消息系统Kafka实战剖析
  • 4.1.1、分布式消息系统Kafka
  • 4.1.1.1、Kafka系统之分布式消息系统及场景应用详解
  • 4.1.1.2、Kafka系统之架构模型底层原理分析
  • 4.1.1.3、Kafka系统之数据存储与磁盘映射关系原理分析
  • 4.1.1.4、Kafka系统之生产者生产消息原理剖析
  • 4.1.1.5、Kafka系统之消费者消费消息原理剖析
  • 4.1.1.6、Kafka系统之底层消息存储原理剖析
  • 4.1.1.7、Kafka系统之Kafka各个角色功能系统讲解
  • 4.1.1.8、Kafka系统之topic底层存储原理详解
  • 4.1.1.9、Kafka系统之partition逻辑划分详解
  • 4.1.1.10、Kafka系统之数据副本规则详解
  • 4.1.1.11、Kafka系统之企业级Kafka分布式集群部署
  • 4.1.1.12、Kafka系统之不同粒度维护offset流程跟踪
  • 4.1.1.13、Kafka系统之Kafka ISR深度剖析
  • 4.1.1.14、Kafka系统之Kafka OSR深度剖析
  • 4.1.1.15、Kafka系统之Kafka AR深度剖析
  • 4.1.1.16、Kafka系统之Kafka LW深度剖析
  • 4.1.1.17、Kafka系统之Kafka HW深度剖析
  • 4.1.1.18、Kafka系统之Kafka LEO深度剖析
  • 4.1.1.19、Kafka系统之Kafka ACK原理理论深度剖析
  • 4.1.1.20、Kafka系统之Kafka 时间戳索引原理详解
  • 4.1.1.21、Kafka系统之自定义offset偏移量实战演练
  • 4.1.1.22、Kafka系统之Kafka 参数配置系统讲解
  • 4.1.1.23、Kafka系统之Kafka producer生产消息代码实战演练
  • 4.1.1.24、Kafka系统之Kafka consumer消费消息代码实战演练
  • 4.1.1.25、Kafka系统之Kafka版本更新特点对比分析
  • 4.1.1.26、Kafka 系统之企业级Kafka场景应用案例分析
  • 4.2、分布式语言Scala实战剖析
  • 4.2.1、分布式语言Scala基础
  • 4.2.1.1、Scala语言之背景介绍及Scala六大特性剖析
  • 4.2.1.2、Scala语言之Scala下载与安装配置
  • 4.2.1.3、Scala语言之企业级开发配置
  • 4.2.1.4、Scala语言之类型推断机制原理详解
  • 4.2.1.5、Scala语言之数据类型、基本语法代码实操演练
  • 4.2.1.6、Scala语言之类和对象、String代码实操演练
  • 4.2.1.7、Scala语言之Array、可变数组代码实操演练
  • 4.2.1.8、Scala语言之List、可变列表代码实操演练
  • 4.2.1.9、Scala语言之Set、可变Set代码实操演练
  • 4.2.1.10、Scala语言之map、可变map代码实操演练
  • 4.2.1.11、Scala语言之元组操作及要点分析
  • 4.2.2、分布式语言Scala高级应用
  • 4.2.2.1、Scala高级操作之Scala递归、可变参、匿名函数代码实操演练
  • 4.2.2.2、Scala高级操作之Scala嵌套、偏应用、高阶、柯里化函数代码实操演练
  • 4.2.2.3、Scala高级操作之Scala伴生类及伴生对象原理分析及实操演练
  • 4.2.2.4、Scala高级操作之Scala样例类及案例代码实操演练
  • 4.2.2.5、Scala高级操作之Trait要点及Trait 案例代码实操演练
  • 4.2.2.6、Scala高级操作之match匹配代码实操演练
  • 4.2.2.7、Scala高级操作之隐式转换及代码实操演练
  • 4.2.2.8、Scala高级操作之通信模型分析
  • 4.3、分布式并行计算框架Spark实战剖析
  • 4.3.1、Spark核心基础
  • 4.3.1.1、SparkCore之Spark技术原理介绍及技术站深度剖析
  • 4.3.1.2、SparkCore之Spark演变历史及Spark与MR的区别深度剖析
  • 4.3.1.3、SparkCore之Spark基于开发工具的详细配置讲解
  • 4.3.1.4、SparkCore之Spark运行模式系统讲解
  • 4.3.1.5、SparkCore之Spark企业级分布式集群搭建
  • 4.3.1.6、SparkCore之Spark编程核心RDD原理深度剖析
  • 4.3.1.7、SparkCore之SparkRDD五大特性及弹性分布式容错原理剖析
  • 4.3.1.8、SparkCore之Spark Transformation类算子详解及代码实操
  • 4.3.1.9、SparkCore之Spark Action类算子详解及代码实操
  • 4.3.1.10、SparkCore之Spark 持久化类算子详解及代码实操
  • 4.3.1.11、SparkCore之企业级综合案例详细分析
  • 4.3.2、Spark核心进阶
  • 4.3.2.1、Spark核心之Standalone-client模式原理/模式流程详解
  • 4.3.2.2、Spark核心之Standalone-cluster模式原理/模式流程详解
  • 4.3.2.3、Spark核心之Yarn-client模式原理/Yarn-client模式流程详解
  • 4.3.2.4、Spark核心之Yarn-cluster模式原理/Yarn-cluster模式流程详解
  • 4.3.2.5、Spark核心之Client模式提交命令和特点分析
  • 4.3.2.6、Spark核心之Cluster模式提交命令和特点分析
  • 4.3.2.7、Spark核心之ClusterManager原理剖析
  • 4.3.2.8、Spark核心之Spark-Driver原理剖析
  • 4.3.2.9、Spark核心之Master原理剖析
  • 4.3.2.10、Spark核心之Worker原理剖析
  • 4.3.2.11、Spark核心之Executor/Spark-线程池原理剖析
  • 4.3.2.12、Spark核心之Application/Spark-job原理剖析
  • 4.3.2.13、Spark核心之Stage/Spark-task原理剖析
  • 4.3.2.14、Spark核心之SparkRDD窄依赖、宽依赖详解
  • 4.3.2.15、Spark核心之SparkStage切割划分、计算模式详解
  • 4.3.2.16、Spark核心之Stage并行度划分及优化详解
  • 4.3.2.17、Spark核心之任务调度角色划分/资源调度角色划分详解
  • 4.3.2.18、Spark核心之Spark资源调度、任务调度过程详解
  • 4.3.2.19、Spark核心之SparkDAG有向无环图原理分析
  • 4.3.3、Spark核心高级
  • 4.3.3.1、Spark核心之企业级案例实战演练分析
  • 4.3.3.2、Spark核心之二次排序、分组取topN优化分析
  • 4.3.3.3、Spark核心之广播变量、累加器原理深度剖析
  • 4.3.3.4、Spark核心之自定义累加器/版本对比变化深度剖析
  • 4.3.3.5、Spark核心之Spark-WebUI详解及日志查看
  • 4.3.3.6、Spark核心之MasterHA高可用原理及配置详解
  • 4.3.3.7、Spark核心之Spark-SortShuffle原理深度剖析
  • 4.3.3.8、Spark核心之Spark-SortShufflebypass原理深度剖析
  • 4.3.3.9、Spark核心之Shuffle文件寻址详解
  • 4.3.3.10、Spark核心之Spark内存管理深读剖析
  • 4.3.4、SparkSQL
  • 4.3.4.1、SSparkSQL之SparkSQL演变历史分析
  • 4.3.4.2、SparkSQL之DataFrame与DataSet及实操演练
  • 4.3.4.3、SparkSQL之数据源及SparkSQL底层架构深度剖析
  • 4.3.4.4、SparkSQL之Json格式数据转DataSet代码实操演练
  • 4.3.4.5、SparkSQL之普通RDD和DataSet互操作代码实操演练
  • 4.3.4.6、SparkSQL之Parquet数据转DataSet代码实操演练
  • 4.3.4.7、SparkSQL之JDBC数据转DataSet代码实操演练
  • 4.3.4.8、SparkSQL之序列化问题深度剖析
  • 4.3.4.9、SparkSQL之Hive On Spark原理分析
  • 4.3.4.10、SparkSQL之Spark On Hive原理分析及配置
  • 4.3.4.11、SparkSQL之DataSet存储代码实操演练
  • 4.3.4.12、SparkSQL之UDF、UDAF函数代码实操演练
  • 4.3.4.13、SparkSQL之over函数企业级实战案例分析
  • 4.3.5、SparkStreaming
  • 4.3.5.1、SparkStreaming之接收数据原理剖析
  • 4.3.5.2、SparkStreaming之Dstream底层结构剖析
  • 4.3.5.3、SparkStreaming之foreachRDD算子详解及代码实操演练
  • 4.3.5.4、SparkStreaming之transform算子详解及代码实操演练
  • 4.3.5.5、SparkStreaming之updateStateByKey算子详解及代码实操演练
  • 4.3.5.6、SparkStreaming之reduceByKeyAndWindow详解及代码实操演练
  • 4.3.5.7、SparkStreaming之DriverHA原理及搭建实操
  • 4.3.5.8、SparkStreaming之Direct模式深度剖析
  • 4.3.5.9、SparkStreaming之Direct模式Api代码实操演练
  • 4.3.5.10、SparkStreaming之Direct模式并行度设置/Direct模式offset管理
  • 4.3.5.11、SparkStreaming之配置参数详解
  • 4.3.5.12、SparkStreaming之反压机制原理剖析
  • 4.3.5.13、SparkStreaming之Kafka与SparkStreaming参数配置详解
  • 4.4、实时分布式数据采集系统实战剖析
  • 4.4.1、实时数据采集Flume
  • 4.4.1.1、Flume之日志收集工具架构原理剖析
  • 4.4.1.2、Flume之source、channel、sink组价体系讲解
  • 4.4.1.3、Flume之企业级分布式集群安装及配置详解
  • 4.4.1.4、Flume之高可用原理及配置讲解
  • 4.4.1.5、Flume之各类Source实战演练
  • 4.4.1.6、Flume之各类Channel实战演练
  • 4.4.1.7、Flume之各类Sink实战演练
  • 4.4.1.8、Flume之企业级案例配置分析及实操演练
  • 4.4.2、实时数据采集Canal
  • 4.4.2.1、Canal之实时采集工具详解
  • 4.4.2.2、Canal之实时同步数据原理详解
  • 4.4.2.3、Canal之下载与搭建部署
  • 4.4.2.4、Canal之Canal Server架构原理详解
  • 4.4.2.5、Canal之同步MySQL数据实战案例分析
  • 4.4.2.6、Canal之HA 高可用原理
  • 4.4.3、实时数据采集Maxwell
  • 4.4.3.1、实Maxwell工作原理及介绍
  • 4.4.3.2、Maxwell同步MySQL数据
  • 4.4.3.3、Maxwell断点续传功能详细解析
  • 4.4.3.4、Maxwell BootStrap原理分析
  • 4.4.3.5、Maxwell 全量同步MySQL数据实战案例分析
  • 4.4、任务流调度系统 Azkaban实战剖析
  • 4.4.1、任务流调度系统Azkaban
  • 4.4.1.1、Azkaban之大数据中的应用场景分析
  • 4.4.1.2、AAzkaban之WebServer原理详解
  • 4.4.1.3、AAzkaban之ExecutorServer原理详解
  • 4.4.1.4、AAzkaban之企业级环境准备及搭建部署
  • 4.4.1.5、AAzkaban之服务启动顺序及注意事项
  • 4.4.1.6、AAzkaban之集群配置及SSL 配置详解
  • 4.4.1.7、AAzkaban之构建设计工作流程实操演练
  • 4.4.1.8、AAzkaban之编写Azkaban job任务及任务配置详解
  • 4.4.1.9、AAzkaban之提交任务工作流及WEBUI 界面监控工作流任务
  • 4.5、数据分析可视化Superset实战剖析
  • 4.5.1、BI可视化Superset
  • 4.5.1.1、Superset可视化之BI工具介绍及下载
  • 4.5.1.2、Superset可视化之基于Windows安装详解
  • 4.5.1.3、Superset可视化之基于Linux安装详解
  • 4.5.1.4、Superset可视化之WebUI界面详细介绍
  • 4.5.1.5、Superset可视化之添加外部数据库及外部表
  • 4.5.1.6、Superset可视化之绘制BI图表、柱状图、折线图、饼图实战操作

5、大数据EB级架构设计之Flink生态体系篇

  • 5.1、实时计算框架Flink实战剖析
  • 5.1.1、Flink基础
  • 5.1.1.1、Flink基础之有界与无界流详解
  • 5.1.1.2、Flink基础之有状态计算架构分析
  • 5.1.1.3、Flink基础之Flink应用场景及特点优势
  • 5.1.1.4、Flink基础之Flink批流数据读取处理案例剖析
  • 5.1.1.5、Flink基础之Flink企业级集群安装部署
  • 5.1.1.6、Flink基础之Client客户端详解
  • 5.1.1.7、Flink基础之JobManager详解
  • 5.1.1.8、Flink基础之TaskManager详解
  • 5.1.1.9、Flink基础之Flink on Yarn原理详解
  • 5.1.1.10、Flink基础之Session-Cluster原理详解
  • 5.1.1.11、Flink基础之Per-Job-Cluster原理详解
  • 5.1.1.12、Flink基础之Flink HA原理及搭建
  • 5.1.1.13、Flink基础之Flink 并行度和Slot深度剖析
  • 5.1.1.14、Flink基础之Source API详解及代码实战演练
  • 5.1.1.15、Flink基础之Transformation API详解及代码实战演练
  • 5.1.1.16、Flink基础之Sink API详解及代码实战演练
  • 5.1.2、Flink高级
  • 5.1.2.1、Flink高级之Flink函数类深度剖析
  • 5.1.2.2、Flink高级之Flink富函数类深度剖析
  • 5.1.2.3、Flink高级之Flink底层ProcessFunctionApi原理及代码实操演练
  • 5.1.2.4、Flink高级之侧输出流Side Output原理及代码实操演练
  • 5.1.2.5、Flink高级之Flink CEP深度剖析
  • 5.1.2.6、Flink高级之Flink 事件定义代码实操演练
  • 5.1.2.7、Flink高级之Flink Pattern API代码实操演练
  • 5.1.2.8、Flink高级之Flink 模式定义、检测、选择代码实操演练
  • 5.1.2.9、Flink高级之Flink CEP企业级案例分析
  • 5.1.2.10、Flink高级之Flink 状态管理深度剖析及代码演练
  • 5.1.2.11、Flink高级之Flink CheckPoint原理剖析及页面监控详解
  • 5.1.2.12、Flink高级之CheckPoint参数和设置实操演练
  • 5.1.2.13、Flink高级之Flink StateBackend 状态后端原理剖析
  • 5.1.2.14、Flink高级之CheckPoint企业级案例分析
  • 5.1.2.15、Flink高级之Flink SavePoint企业级案例分析
  • 5.1.3、Flink窗口与Time
  • 5.1.3.1、Flink窗口之Flink Window详解及代码实战演练
  • 5.1.3.2、Flink窗口之Global Window详解及代码实战演练
  • 5.1.3.3、Flink窗口之Keyed Window详解及代码实战演练
  • 5.1.3.4、Flink窗口之TimeWindow详解及代码实战演练
  • 5.1.3.5、Flink窗口之Sliding Window详解及代码实战演练
  • 5.1.3.6、Flink窗口之Session Window详解及代码实战演练
  • 5.1.3.7、Flink窗口之Count Window详解及代码实战演练
  • 5.1.3.8、Flink窗口之窗口聚合函数详解及代码实战演练
  • 5.1.3.9、Flink Time之时间语义深度剖析
  • 5.1.3.10、Flink Time之WaterMark水位线原理剖析
  • 5.1.3.11、Flink Time之乱序问题场景实战演练
  • 5.1.3.12、Flink Time之周期性WaterMark原理深度剖析
  • 5.1.3.13、Flink Time之间断性WaterMark原理深度剖析
  • 5.1.3.14、Flink Time之企业级WaterMark案例实战演练
  • 5.1.3.15、Flink Time之AllowedLateness深度剖析