最近一直在看简历，面试同学，发现符合要求的很少。本文是同学们进入阿里云等公司的hadoop内核研发岗位的一个指引，需要具备哪些要求，如果不具备则可以往这方面努力。 如果 以下的问题不能很好回答，还是多多学习啊。

前言 HBase这几年在国内使用的越来越广泛，在一定规模的企业中几乎是必备存储引擎，互联网企业阿里巴巴、京东、小米都有数千台的HBase集群，中国电信的话单、中国人寿的保单都是存储在HBase中。注意大公司有数十个数百个HBase集群，此点跟Hadoop集群很不相同。

概述 在服务客户的时候，经常会被问到，我该选择什么配置的HBase呢？今天我们就来好好谈谈这个问题，希望能说清楚 基本架构 目前云HBase的基本架构为： 从架构图中，可以看出Master是主备的，且不存任何业务数据的；core节点至少2台，第一个节点为了节约节点，部署了一个zk，Core节点可以一直添加到100或者500个节点左右。

为了让营造一个针对云HBase的技术交流平台，我们特别新建了交流群

MongoDB 4.0 提供了level == “snapshot” 的readConcern。 该level 的readConcern 本质上和Primary Secondary 无关， 主要解决的问题是： 时间点1： session 1 打开一个cursor 用于读数据时间点2： session 2 修改了 session 1 要读的数据，并且commit 了时间点3： session 1 读到了 session 2 修改的数据。

复制集简介 Mongodb复制集由一组Mongod实例（进程）组成，包含一个Primary节点和多个Secondary节点，Mongodb Driver（客户端）的所有数据都写入Primary，Secondary从Primary同步写入的数据，以保持复制集内所有成员存储相同的数据集，提供数据的高可用。

本文介绍阿里云Redis性能数据的监控项目

在阿里云上购买或者变配实例的时候有时候会出现失败的场景，这个时候提工单的时候需要提供request_id提供后端进行进一步的分析，本文章主要展示获取request_id的方法

前言 业务中存在访问热点是在所难免的，redis也会遇到这个问题，然而如何发现热点key一直困扰着许多用户，redis4.0为我们带来了许多新特性，其中便包括基于LFU的热点key发现机制。 Least Frequently Used Least Frequently Used——简称LFU，意为最不经常使用，是redis4.0新增的一类内存逐出策略，关于内存逐出可以参考文章《Redis数据过期和淘汰策略详解》。

为什么需要索引？ 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候，可能你就需要考虑使用索引了，为了方便后续介绍，先科普下MongoDB里的索引机制（同样适用于其他的数据库比如mysql）。 mongo-9552:PRIMARY> db.

9月21日，2018杭州·云栖大会上，全球最受欢迎的开源数据库公司MariaDB宣布与阿里云达成全球唯一战略合作，并在阿里云上推出了MariaDB 10.3 企业级数据库，这是全球唯一一家在公共云上提供MariaDB服务的云厂商，企业可获得全球顶级开源数据库专家的技术支持。

MongoDB 4.0 引入的事务功能，支持多文档ACID特性，例如使用 mongo shell 进行事务操作 > s = db.getMongo().startSession() session { "id" : UUID("3bf55e90-5e88-44aa-a59e-a30f777f1d89") } > s.

云数据库 MongoDB 版 基于飞天分布式系统和高性能存储，提供三节点副本集的高可用架构，容灾切换，故障迁移完全透明化。

背景 6月14日晚，2018年俄罗斯世界杯在莫斯科开幕。国内数以千万的观众通过优酷、央视影音或者是咪咕视频观看了此次开幕赛。阿里云公布的一份数据显示，第一波流量洪峰出现在揭幕战开场后的第44分钟，峰值达到了1.5个2018年春晚的规模。

本文为阿里云同学在RedisConf2018上对Redisson开源客户端作者Rui Gu做的一个专访，主要介绍了Rui Gu参与开启Redisson客户端开发的历程，同时也详细介绍了Redisson的架构模型还有在分布式锁上的工作，最后Rui Gu介绍了Redisson和开源的协作，同时介绍了后续Redisson客户端的长期发展目标。

Redis Stream Redis最新的大版本5.0已经RC1了，其中最重要的Feature莫过于Redis Stream了，关于Redis Stream的基本使用介绍和设计理念可以看我之前的一篇文章（Redis Stream简介）。

社区最新GA版本Redis 4.0推出已近一年，阿里云数据库Redis 4.0版也上线近半年，之前关于Redis 4.0的系列文章从源码实现来分析这些新功能，本文旨在从用户角度出发，让Redis的用户能够快速了解并使用Redis 4.0带来的福利。

来自阿里云RDS团队的论文“**TcpRT: Instrument and Diagnostic Analysis System for Service Quality of Cloud Databases at Massive Scale in Real-time” （TcpRT：面向大规模海量云数据库的服务质量实时采集与诊断系统）**被数据库顶会SIGMOD 2018收录。

MongoDB journal 与 oplog，谁先写入？最近经常被人问到，本文主要科普一下 MongoDB 里 oplog 以及 journal 这两个概念。 journal journal 是 MongoDB 存储引擎层的概念，目前 MongoDB主要支持 mmapv1、wiredtiger、mongorocks 等存储引擎，都支持配置journal。

摘要 至今为止我们完成了SQL Server备份还原专题系列六篇月报分享：三种常见的数据库备份、备份策略的制定、查找备份链、数据库的三种恢复模式与备份之间的关系、利用文件组实现冷热数据隔离备份方案以及如何监控备份还原进度，本期我们分享阿里云是如何基于SQL Server备份还原理论来设计RDS SQL自动化迁移上云方案的。

InnoDB 是 MySQL 的默认存储引擎，本文解析 InnoDB 的内部实现机制。

本文主要介绍视频直播间系统，以及如何使用阿里云Redis混合存储实例方便快捷的构建大数据量，低延迟的视频直播间服务。

简介 Redis混合存储实例是阿里云自主研发的完全兼容Redis协议和特性的混合存储产品。通过将部分冷数据存储到磁盘，在保证绝大部分访问性能不下降的基础上，大大降低了用户成本并突破了内存对Redis单实例数据量的限制。

在服务客户的时候，经常会被问到，我该选择什么配置的HBase呢？今天我们就来好好谈谈这个问题。

云HBase的备份以及恢复方案

首先我们简单回顾下整个写入流程 client api ==> RPC ==> server IPC ==> RPC queue ==> RPC handler ==> write WAL ==> write memstore ==> flush to filesystem 整个写入流程从客户端调用API开始，数据会通过protobuf编码成一个请求，通过scoket实现的IPC模块被送达server的RPC队列中。

主要介绍HBase 在读可用性这块做的read replica 功能的大概介绍，包括：基本使用，读写流程的大概链路，设计的折中等等。

In-Memory Compaction是HBase2.0中的重要特性之一，通过在内存中引入LSM结构，减少多余数据，实现降低flush频率和减小写放大的效果。本文根据HBase2.0中相关代码以及社区的讨论、博客，介绍In-Memory Compaction的使用和实现原理。

  云HBase具有很好的在线入库和查询能力，不过在分析上面有比较大的欠缺，这篇文章主要介绍如何使用Spark对云HBase中数据做复杂分析。