Java程序员谈一谈-----java程序员成长之路
阿里面试回来，想和Java程序员谈一谈
引言
其实本来真的没打算写这篇文章，主要是LZ得记忆力不是很好，不像一些记忆力强的人，面试完以后，几乎能把自己和面试官的对话都给记下来。LZ自己当初面试完以后，除了记住一些聊过的知识点以外，具体的内容基本上忘得一干二净，所以写这篇文章其实是很有难度的。
说说阿里增量计算框架Galaxy
增量计算模型 (一)
背景
Galaxy是阿里数据平台事业部，实时计算组自研的增量计算框架。今年双十一，阿里直播大屏就是Galaxy支持和保障的重要业务之一，相信大家可能看过双十一之后网上一些介绍性的文章了，比如 阿里研发实时计算平台
每秒运算量将超千万 ，不过这篇文章面向非技术人员，最后的比喻也是有点醉。还这篇比较新的 阿里巴巴实时数据公共层助力双11媒体直播 。
MapReduce 不适合处理实时数据的原因剖析
1.概述
Hadoop已被公认为大数据分析领域无可争辩的王者，它专注与批处理。这种模型对许多情形（比如：为网页建立索引）已经足够，但还存在其他一
些使用模型，它们需要来自高度动态的来源的实时信息。为了解决这个问题，就得借助Twitter推出得Storm。Storm不处理静态数据，但它处理预
阿里云大数据实验室：MaxCompute使用体验
阿里云大数据实验室时阿里云开发的一站式大数据教学实践和科研创新平台，提供创业创新大赛平台，为各行业用户提供简单易用的大数据真实环境，让数据价值触手可及。在阿里云大数据实验室中集成了MaxCompute。
Spark基本的RDD算子之groupBy，groupByKey，mapValues
1. groupby
def groupBy[K: ClassTag](f: T => K): RDD[(K, Iterable[T])]
def groupBy[K: ClassTag](f: T => K, numPartitions: Int): RDD[(K, Iterable[T])]
def groupBy[K: ClassTag](f: T => K, p: Partitioner): RDD[(K, Iterable[T])]
groupBy算子接收一个函数，这个函数返回的值作为key，然后通过这个key来对里面的元素进行分组。