1GB内存挑战：高效处理40亿QQ号的策略
在面对如何处理40亿个QQ号仅用1GB内存的难题时，我们需要采用一些高效的数据结构和算法来优化内存使用。这个问题涉及到数据存储、查询和处理等多个方面，本文将分享一些实用的技术策略，帮助你在有限的内存资源下处理大规模数据集。
【赵渝强老师】基于ZooKeeper实现Hadoop HA
本文介绍了如何在4个节点（bigdata112、bigdata113、bigdata114和bigdata115）上部署HDFS高可用（HA）架构，并同时部署Yarn的HA。详细步骤包括环境变量设置、配置文件修改、ZooKeeper集群启动、JournalNode启动、HDFS格式化、ZooKeeper格式化以及启动Hadoop集群等。最后通过jps命令检查各节点上的后台进程，确保部署成功。
【赵渝强老师】大数据生态圈中的组件
本文介绍了大数据体系架构中的主要组件，包括Hadoop、Spark和Flink生态圈中的数据存储、计算和分析组件。数据存储组件包括HDFS、HBase、Hive和Kafka；计算组件包括MapReduce、Spark Core、Flink DataSet、Spark Streaming和Flink DataStream；分析组件包括Hive、Spark SQL和Flink SQL。文中还提供了相关组件的详细介绍和视频讲解。
【赵渝强老师】大数据技术的理论基础
本文介绍了大数据平台的核心思想，包括Google的三篇重要论文：Google文件系统（GFS）、MapReduce分布式计算模型和BigTable大表。这些论文奠定了大数据生态圈的技术基础，进而发展出了Hadoop、Spark和Flink等生态系统。文章详细解释了GFS的架构、MapReduce的计算过程以及BigTable的思想和HBase的实现。
【赵渝强老师】Spark中的RDD
RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心数据模型，支持分布式并行计算。RDD由分区组成，每个分区由Spark Worker节点处理，具备自动容错、位置感知调度和缓存机制等特性。通过创建RDD，可以指定分区数量，并实现计算函数、依赖关系、分区器和优先位置列表等功能。视频讲解和示例代码进一步详细介绍了RDD的组成和特性。
【赵渝强老师】基于RBF的HDFS联邦架构
最新版Hadoop实现了基于Router的联盟架构，增强了集群管理能力。Router将挂载表从客户端中分离，解决了ViewFS的问题。RBF架构包括Router和State Store两个模块，其中Router作为代理服务，负责解析ViewFS并转发请求至正确子集群，State Store则维护子集群的状态和挂载表信息。
【赵渝强老师】Spark Streaming中的DStream
本文介绍了Spark Streaming的核心概念DStream，即离散流。DStream通过时间间隔将连续的数据流转换为一系列不连续的RDD，再通过Transformation进行转换，实现流式数据的处理。文中以MyNetworkWordCount程序为例，展示了DStream生成RDD的过程，并附有视频讲解。