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面试官：说出八种消息队列的应用场景。啊？八种？

本文来源于公众号：胖滚猪学编程。转载请注明出处！ 一个风度翩翩，穿着格子衬衣的中年男子，拿着一个满是划痕的mac向她走来，看着铮亮的头，胖滚猪心想，这肯定是尼玛顶级架构师吧！完了要挂了。 结果面试官第一个问题，就让胖滚猪内心暗喜 面试官：消息队列这东西，你还熟悉吧？消息队列在企业中的应用场景有哪些？ (这么基础的问题，手到擒来好吗？原来阿里不过如此。

大数据采集和抽取怎么做？这篇文章终于说明白了！

数据是数据中台\数据平台核心中的核心，因此数据汇聚必然是数据中台/平台的入口，本文详细讲述采集模块的方方面面、采集框架的使用选型以及企业真实落地

数据中台全景架构及模块解析！一文入门中台架构师！

数据中台全景架构及模块解析！包括数据采集、数据存储、数据开发处理、数据资产管理、数据质量和安全、数据服务。一文入门中台架构师！

大白话 六问数据中台！你想知道的都在这了！

【漫画】CAS原理分析！无锁原子类也能解决并发问题！

锁是解决并发问题的万能钥匙，可是并发问题只有锁能解决吗？显然不是，无锁也可以！今天要出场一个大BOSS：CAS无锁算法，可谓是并发编程核心中的核心！

【漫画】读写锁ReadWriteLock还是不够快?再试试StampedLock！

读写锁在读多写少的场景性能明显优于互斥锁，但是还有没有比读写锁更快的锁呢？恭喜你！JAVA1.8提供的基于乐观读的StampedLock可以助你一臂之力！

【漫画】互斥锁ReentrantLock不好用？试试读写锁ReadWriteLock

ReentrantLock完美实现了互斥，但是却意外发现它对于读多写少的场景效率实在不行。此时ReentrantReadWriteLock来救场了！一种适用于读多写少的锁，可以大幅度提升并发效率，你必须会哦！

【漫画】JAVA并发编程 J.U.C Lock包之ReentrantLock互斥锁

除了synchronized ，JAVA还提供了强大的Lock包来实现互斥。具有超时、非阻塞、可中断的方式获取锁等诸多特性，为我们编写更加安全、健壮的并发程序提供了很大的便利。

【漫画】JAVA并发编程 如何解决原子性问题

线程切换导致了并发编程中的原子性问题，那么如何解决原子性问题呢？互斥锁来帮你搞定它！

【漫画】JAVA并发编程 如何解决可见性和有序性问题

JAVA并发编程 如何解决可见性与有序性问题呢？HappensBefore八大原则来搞定！胖滚猪用漫画的形式带你迅速入门。

【漫画】JAVA并发编程之并发模拟工具

每个并发编程初学者都会遇到的疑惑，到底应该如何模拟并发环境呢？本文讲述并发模拟工具，助你一臂之力！

【漫画】JAVA并发编程三大Bug源头(可见性、原子性、有序性)

并发程序是一把双刃剑，提升性能的同时带来了无形的bug。首先要知道问题出自哪里，才可能把问题解决。本文通过漫画形式，走进JAVA并发编程之三大BUG源头，可见性、原子性、有序性。

【漫画】ElasticSearch原理 必知必会的倒排索引和分词

通过漫画的形式，让你迅速理解ES必知必会的原理：倒排索引和分词。它是ES搜索的基础！你一定要懂哦！

IG-REPORT企业智能报表 基于springboot+vue 轻松实现30s出报表

传统报表方式的弊端 报表是所有企业都必要的分析决策工具，传统的展示报表的方式特别麻烦，还记得两年前我入职的时候，领导让我做一个报表，步骤大概要经历1、数据库中创建一个目的表 存储SQL跑批后的结果 2、开发后端代码 从service到dao层都要开发 还要实现定时调度 3、开发前端代码 htmlcssjqueryajax等这些步骤从技术的角度来看算简单的、但却永远在做重复的事情。

TIDB分布式数据库在360金融中的应用

为什么选择TIDB？ 凡事事出有因,选择某类框架也肯定有它存在的原因。所以想先来谈谈我们为什么要选择TIDB。其实几乎所有公司从传统数据库转向分布式数据库都有个共同的原因，随着业务量的不断增大，RDBMS有瓶颈了，我们也是如此，跑批耗费时间特别长，数据有延迟，给业务带来了很多不便。

SparkML机器学习之特征工程（二）特征转化（Binarizer、StandardScaler、MaxAbsScaler、Normalizer、N-gram、Tokenizer等）

SparkML机器学习之特征工程（一）特征提取（TF-IDF、Word2Vec、CountVectorizer）

SparkML机器学习之聚类（K-Means、GMM、LDA）

搭建企业级大数据平台Cloudera Manager + CDH 5.8 + CentOS7

本文讲述企业级大数据平台Cloudera Manager的安装和使用，Cloudera Manager具有集群管理，监控，报警，集成Hadoop等强大功能，是大部分企业所使用的集群管理平台。

大数据分布式架构单点故障详解(Hdfs+Yarn+HBase+Spark+Storm)构建HA高可用架构

本文梳理了常见的hadoop生态圈中的组件：Hdfs+Yarn+HBase+Spark+Storm的单点故障问题，出现原因以及单点故障的原理和解决方案（构建HA（High Available）高可用架构）。阅读本文之前，最好了解清楚各组件的架构原理。

大数据项目实战之新闻话题的实时统计分析

本文讲解一个完整的企业级大数据项目实战，实时|离线统计分析用户的搜索话题，并用酷炫的前端界面展示出来。这些指标对网站的精准营销、运营都有极大帮助。

基于用户（UserCF）和基于物品（ItemCF）协同过滤算法原理

大数据的典型应用之一就是推荐系统，淘宝、亚马逊、facebook等等大企业都在使用推荐系统，且推荐系统是它们盈利的相当大的来源。而基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法是推荐系统中最基本的算法，本文将用非常浅显易懂的语言对这两种算法进行原理剖析。