课程目录
1、大数据面试导学
2、课程目录
3、HDFS架构详解
4、图解HDFS核心组件的职责
5、图解HDFS写数据流程
6、图解HDFS读数据过程
7、HDFS HA架构
8、彩蛋之HA真的有用吗
9、为什么会有小文件
10、小文件给Hadoop集群带来的瓶颈问题
11、大数据学习方法论的思考
12、课程目录
13、业界常见SQL on Hadoop框架概述
14、行式存储vs列式存储
15、常用调优策略宏观角度分析
16、架构调优之分表
17、架构调优之分区表
18、架构调优之充分利用中间结果集
19、架构调优之压缩概述
20、架构调优之压缩的选型
21、架构调优之压缩整合Hadoop的使用
22、架构调优之压缩整合Hive的使用
23、架构调优之压缩的作业
24、语法调优之order by和sort by区别详解
25、语法调优之distribute by和cluster by详解
26、语法调优之reducer个数控制详解
27、语法调优之执行计划概述
28、语法调优之普通join深度剖析
29、语法调优之map join深度剖析
30、运行调优之推测执行
31、运行调优之并行执行
32、运行调优之JVM重用
33、本章总结
34、课程目录
35、算子的合理选择之map和mapPartition
36、算子的合理选择foreach和foreachPartition
37、算子的合理选择之reduceByKey和groupByKey
38、算子的合理选择之collect
39、算子的合理选择之coalesce和repartition
40、算子的合理选择之cache和persist
41、序列化的合理选择之Java序列化性能测试
42、序列化的合理选择之Kryo序列化性能测试
43、Sink数据到MySQL之基础环境准备
44、Sink数据到MySQL之功能开发及性能调优
45、Spark Streaming整合Kafka概述
46、本章总结以及常见Spark面试题梳理
47、课程目录
48、数据倾斜的现象分析
49、结合MapReduce的Shuffle来说数据倾斜
50、结合Spark的Shuffle来说数据倾斜
51、常见数据倾斜产生的地方
52、解决数据倾斜的思路分析
53、课程目录
54、反射之概述
55、反射之Class详解
56、反射之Constructor详解
57、反射之Method详解
58、反射之Field详解
59、反射之BeanUtils详解
60、反射之Introspector详解
61、注解之定义
62、注解之通过反射获取注解信息
63、注解之字段注解定义及获取
64、自定义ORMapping框架之需求
65、自定义ORMapping框架之基础功能开发
66、自定义ORMapping框架获取表名及属性名
67、自定义ORMapping框架之底层SQL拼接功能开发
68、自定义ORMapping框架之DBUtils开发
69、自定义ORMapping框架之完成保存操作
70、自定义ORMapping框架获取插入数据ID及拓展
71、多线程之线程的两种创建方式
72、多线程之start和run方法的区别
73、多线程之两种线程实现方式的区别
74、多线程之主线程获取子线程返回值方式一
75、多线程之主线程获取子线程返回值方式二
76、主线程获取子线程返回值方式三(FutureTask)
77、主线程获取子线程返回值方式三(线程池)
78、多线程之线程安全问题引入
79、多线程之线程安全问题解决办法
80、多线程之线程同步拓展
81、多线程之线程同步作业
82、多线程之同步代码块
83、多线程之线程池的使用
84、多线程生产者和消费者实现
85、多线程生产者和消费者的可重入锁实现
86、JVM之ClassLoader概述及分类
87、JVM之自定义ClassLoader的实现详解
88、JVM之forName和loadClass的区别
89、JVM之内存结构
90、JVM垃圾回收判定标准及算法
91、JVM垃圾回收算法之标记清除
92、JVM垃圾回收算法之复制
93、JVM垃圾回收算法之标记整理
94、JVM垃圾回收算法之分代收集
95、JVM垃圾收集器
96、本章总结
97、课程目录
98、分布式锁及应用场景举例
99、分布式锁实现思路
100、domain层开发及测试数据准备
101、dao及service层开发
102、service开发及测试
103、模拟高并发访问产生了问题
104、分布式锁总体架构实现
105、分布式锁实现
106、分布式锁测试
107、Linux常见考点之内容检索
108、Linux常见考点之内容处理
109、Linux常见考点之内容替换
110、课程目录
111、为什么要离职
112、你对加班的看法
113、你为什么选择我们公司.
114、你的优缺点是什么
请先 ！