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字节跳动面试问到Hadoop源码,拿40K进大厂的Java程序员必备技能

简介: 大数据由于数据量庞大、数据类型复杂等特点,特别是非结构化或半结构化数据远远多于结构化数据,导致传统关系型数据库让企业面临巨大的成本压力。而 Hadoop 能够很好的提供解决大数据问题的技术手段。因此,Hadoop 技术在大数据中占据着举足轻重的作用,也很受企业的青睐。 像字节跳动等头部企业,往往很重视 Hadoop 源码的二次开发,对简历职级要求比较高,还需要应聘者具有源码阅读经验。
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大数据由于数据量庞大、数据类型复杂等特点,特别是非结构化或半结构化数据远远多于结构化数据,导致传统关系型数据库让企业面临巨大的成本压力。而 Hadoop 能够很好的提供解决大数据问题的技术手段。因此,Hadoop 技术在大数据中占据着举足轻重的作用,也很受企业的青睐。

像字节跳动等头部企业,往往很重视 Hadoop 源码的二次开发,对简历职级要求比较高,还需要应聘者具有源码阅读经验。

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对正从事大数据相关工作,或转行大数据的Java、PHP等开发人员,如果你不想一直只做一个大数据的应用层级选手,希望能够做平台架构,打破技术壁垒,进一步提升技术实力,那么源码层级的修炼必定是你不可或缺的能力。

一名合格的Java程序员,如果你会Hadoop 源码,懂一些架构思想,你的技术级别会高很多。如果想进大厂,你的面试胜算也会高不少。如果是一些小公司,你也能够面试到一个 Leader 的岗位。

现在,这里有份《Hadoop实战》实战文档,能帮你搞清楚“HDFS 各角色的核心启动流程?能够承受亿级流量的架构是什么样子的?源码中有哪些缺陷?如何修改这些 bug”等面试高频问题。

通过学习,你能够提升这些能力

1. 扩展学习思路

2. 掌握在团队中成为核心人员的技能

3. 了解在大厂中是如何应用开源技术的

4. 通过开源技术的学习,提升自己的代码水平

主要知识要点:

  1. 分析 HDFS 的架构设计
  2. 手写精彩源码,如何支持亿级高并发
  3. 剖析问题,修改源码

学完能获得哪些技能:

1、全面了解Hadoop的概念、优势、项目结构、体系结构,以及它与分布式计算的关系

2、让你明白Hadoop集群的安装和配置,以及常用的日志分析技巧

3、分析了Hadoop在Yaboo! . eBay. Facebook 和百度的应用案例,以及Hadoop平台上海量数据的排序

4、学会MapReduce计算模型、MapReduce 应用的开发方法、MapReduce 的工作机制,同时还列出了多个MapReduce的应用案例,涉及单词计数、数据去重、排序、单表关联和多表关联等内容

5、全面掌握Hadoop的I/0操作、HDFS的原理与基本操作,以及Hadoop的各种管理操作,如集群的维护等

6、能学到Hive. HBase. Mahout, Pig. ZooKeeper. AvTO.Chukwa等所有与Hadoop相关的子项目的原理及使用,以及这些子项目与Hadoop的整合使用

7、以实例的方式讲解了常用Hadoop插件的使用和Hadoop插件的开发。

Hadoop实战

  1. Hadoop简介
  2. Hadoop的安装与配置
  3. Hadoop应用案例分析
  4. MapReduce计算模型
  5. 开发MapRe duce应用程序
  6. MapReduce应用案例
  7. MapReduce. I作机制
  8. Hadoop I/0操作
  9. HDFS详解
  10. Hadoop的管理
  11. Hadoop的管理
  12. Hive详解
  13. HBase详解
  14. Mahout详解
  15. Pie详解
  16. ZooKeeper详解
  17. Avr o详解
  18. Chulkwa详解
  19. Hadoop的常用插件与开发

由于细节内容实在太多啦,所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍,每个小节点里面都有更细化的内容!

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由于细节内容实在太多啦,所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍,每个小节点里面都有更细化的内容!


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