Apache Storm

Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。 1.介绍 消息队列的性能好坏，其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一。下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度，分析Kafka是如何实现高效文件存储，及实际应用效果。 1.1 Kafka的特性: 高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作。 可扩展性：kafka集群支持热扩展 持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败） 高并发：支持数千个客户端同时读写 1.2 Kafka的使用场景： 日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log

一、成因 广播风暴指过多的广播包消耗了大量的网络带宽，导致正常的数据包无法正常在网络中传送，通常指一个广播包引起了多个的响应，而每个响应又引起了多个得响应，就像滚雪球一样，把网络的所有带宽都消耗殆尽。该现象通常是由于网络环路、故障网卡、病毒等引起的。 二、预防（以CISCO catalyst switch为例） 1、首先使用网管分析你网络的baseline，这样可以明确你的网络当中正常情况下的广播包比例是多少。 2、目前绝大多数交换机都支持广播风暴抑制特性，配置了这个特性以后，你可以控制每个端口的广播包维持在特定的比例之下，这样可以保留带宽给必须的应用。 配置：（以CISCO catalyst switch为例） Int XX storm-control broadcast level 20.00 switch#sh storm Interface Filter State Level Current --------- ------------- ------- ------- Fa1/0/1 Forwarding 20.00% 0.00% 3、针对缺省STP配置无法排除的网络环路问题，利用STP的BPDUguard特性来预防广播风暴。此种环路情况示意图如下： switch------hub(portA---portB) Switch启用了STP

笔记作者：来自于阿里P8级架构师： Mark 笔记特点：条理清晰，含图像化表示更加易懂。 内容概要：包括 Java 集合、JVM、多线程、并发编程、设计模式、Spring全家桶、Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、MongoDB、Redis、MySQL、RabbitMQ、Kafka、Linux、Netty、Tomcat等大厂面试题等、等技术栈！ 由于整个文档比较全面，内容比较多，篇幅不允许，下面以截图方式展示 。 JAVA集合 接口继承关系和实现 List ArrayList（数组） Vector（数组实现、线程同步） LinkList（链表） Set HashSet（Hash表） TreeSet（二叉树） JVM JVM就是java虚拟机,它是一个虚构出来的计算机,可在实际的计算机上模拟各种计算机的功能。JVM有自己完善的硬件结构,例如处理器、堆栈和寄存器等,还具有相应的指令系统。 线程 JVM内存区域 JVM运行时内存 垃圾回收与算法 JAVA 四种引用类型 GC分代收集算法 VS 分区收集算法 GC垃圾收集器 JAVA IO/NIO JVM 类加载机制 JAVA多线程并发 JAVA并发知识库 JAVA线程实现/创建方式 4种线程池 线程生命周期(状态) 终止线程4种方式 sleep与wait 区别

领取本文资料直接扫码免费领取 这个人人都喊着“高并发”“高可用”的时代里，分布式系统的重要性不言而喻。从整个行业的招聘趋势就能看出来，大型互联网公司在招聘后端工程师的时候，都会要求候选人有分布式相关的工作经验。与其直接用些抽象、晦涩的技术名词去给分布式下一个定义，还不如从理解分布式的发展驱动因素开始，我们一起去探寻它的本质，自然而然地也就清楚它的定义了。 在今天这篇文章中，我将带你了解分布式的起源，是如何从单台计算机发展到分布式的,进而帮助你深入理解什么是分布式。为了方便你更好地理解这个演进过程，我将不考虑多核、多处理器的情况，假定每台计算机都是单核、单处理器的。 说明：完整的《分布式核心原理解析》学习文档篇幅较长，共有330页，这里限于篇幅，故只展示一部分的文档，有需要这份学习文档的朋友麻烦帮忙转发+转发+转发一下，然后再私信我【学习】即可免费获取这份《分布式核心原理解析》学习文档。 前言 一，分布式何而起 分布式起源 单兵模式:单机模式 游击队模式:数据并行或数据分布式 集团军模式:任务并行或任务分布式 分布式是什么? 总结 二，分布式系统的指标 分布式系统的指标 性能(Per formance) 资源占用(Resource Usage) 可用性( Availability) 可扩展性(Sealabi1ity) 不同场景下分布式系统的指标 总结与思考 三，分布式协调与同步

【 Java架构师面试网 】收集整理了几乎整个架构师学习途中会遇到的面试题，希望大家都能早日圆自己的架构师梦~ 公众号： Java架构师面试网 ，关注回复“ 资料 ”即可领取精美整理的面试资料一份哦~ Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。 1.Kafka 的设计时什么样的呢？ Kafka 将消息以 topic 为单位进行归纳 将向 Kafka topic 发布消息的程序成为 producers. 将预订 topics 并消费消息的程序成为 consumer. Kafka 以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个 broker. producers 通过网络将消息发送到 Kafka 集群，集群向消费者提供消息 2.数据传输的事物定义有哪三种？ 数据传输的事务定义通常有以下三种级别： （ 1）最多一次: 消息不会被重复发送，最多被传输一次

　 大数据就业 前景如何？现在学习大数据已经晚了吗？作为初入社会的大学生，或者想改变环境转行的同学，看到大数据技术开发者的高薪资都想进入这个行业，但是现在大数据技术依然想之前那样火爆吗？是不是学习了大数据技术就可以获得高薪呢？ 　　大数据从最开始的概念兴起，到现在各大互联网公司逐步推广使用。已经逐渐成熟，目前营销、电商、教育领域等等对大数据的应用已经初见效果。大数据也从最开始的概念过渡到实际应用领域。对技术人员的招聘也更加趋于理性。所以并非大数据技术不再火爆，而是企业对于大数据从业人员的要求提高了。 　　根据招聘网站显示，目前大数据工作招聘需求，薪资普遍稳定在15-30K之间。其中目前刚入行的大数据工程师平均薪资在1万左右，而随着工作时间的增加，3~5年经验的大数据工程师的薪资待遇将达到3万元左右。 　　据相关机构统计，未来的3~5内大数据人才的缺口将达到150万，而且随着大数据的发展，人才缺口将不断扩大，所以大数据不管是目前还是未来长期都将是紧缺人才，受到各大互联网企业的关注。 　　如果你想投入大数据的怀抱，但却苦于不知如何下手。而当你准备学习大数据技术时，你可以了解一下博斌去计算大数据课程，主要是针对有一定编程开发经验的学员研发的课程。从大数据基础增强开始，内容精准聚焦大数据开发过程中必备的离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算等重要内容；涵盖了大数据体系中几乎所有的核心技术

面试，一个令人大多数同学头疼的问题，要么成功进入心仪公司，要么沮丧与其失之交臂。但是，如果能在面试前就能知道面试官将会问的问题，然后可以好好提前准备，这种感觉是不是特别棒？ 之前社区帮大家汇总了目前 15 家重量级公司的招聘需求更新在社区招聘帖，也收到了很多同学的反馈： “ 投了一堆简历，但是都没面试机会 ” “ 面试官说是想招高阶人才 ” “**哎，感觉像我这种毕业年限短， 公司又是小公司，本科也不太好的，找工作太难了**” 最后只能总结： “ 我不优秀，我连面试机会都没有 ” 也太南南南了！ 那么究竟怎么积累技术实力，成为 Flink 高级开发，拿下心仪公司的 offer 呢？小松鼠征集了 Flink 用人主管的核心诉求并提供一份超级清晰、实用的学习路径。虽然我们都不会读心术，但破解面试难题也有思路可寻！ Tips： 2020 Flink 最新招聘信息查看请见下方链接，内推或有招聘需求的公司可联系小松鼠（微信ID:Ververica2019）投递 JD～ 2020 最新 Flink 招聘岗位汇总： https://juejin.im/post/5df9e25fe51d4557f5450274 01 了解用人主管的需求 在收集招聘信息时小松鼠了解到用人主管的核心需求以及面试了部分同学之后的感受，总结下来主要分为以下方面： 经验都偏少，缺乏 复杂场景的历练 在用 Flink

pka文件原题下载地址： https://pan.baidu.com/s/1d4QMGnqsfzBfKuoNIDRPEw ，密码：5fqq 配置路由器基本安全 · R1上配置如下内容: o 密码最小长度为10个字符 R1(config)#security passwords min-length 10 o 加密所有的明文密码 R1(config)#service password-encryption o 特权模式密码为ciscoenapa55 R1(config)#enable secret ciscoenapa55 o 控制台密码为ciscoconpa55,超时为15分钟. R1(config)#line console 0 R1(config-line)#password ciscoconpa55 R1(config-line)#logging synchronous R1(config-line)#exec-timeout 15 o 设置MOTD标语，标语中要包含单词“unauthorized”. R1(config)#banner motd warning unauthorized, no login · R2上配置如下内容: o 配置特权密码为ciscoenapa55. R2(config)#enable secret ciscoenapa55 o

3分钟了解今日头条推荐算法原理 今天，算法分发已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配，但同时，算法也开始面临质疑、挑战和误解。今日头条的推荐算法，从2012年9月第一版开发运行至今，已经经过四次大的调整和修改。 今日头条委托资深算法架构师曹欢欢博士，公开今日头条的算法原理，以期推动整个行业问诊算法、建言算法；通过让算法透明，来消除各界对算法的误解，并逐步推动整个行业让算法更好的造福社会。 以下为《今日头条算法原理》全文。 今日头条资深算法架构师曹欢欢： 本次分享将主要介绍今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析，内容安全等原理。 一、系统概览 推荐系统，如果用形式化的方式去描述实际上是拟合一个用户对内容满意度的函数，这个函数需要输入三个维度的变量。第一个维度是内容。头条现在已经是一个综合内容平台，图文、视频、UGC小视频、问答、微头条，每种内容有很多自己的特征，需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。第二个维度是用户特征。包括各种兴趣标签，职业、年龄、性别等，还有很多模型刻划出的隐式用户兴趣等。第三个维度是环境特征。这是移动互联网时代推荐的特点，用户随时随地移动，在工作场合、通勤、旅游等不同的场景，信息偏好有所偏移。结合三方面的维度，模型会给出一个预估，即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。 这里还有一个问题

Spark Streaming 接任意数据源作为 Stream 问题出发点 工程中遇到流式处理的问题时，多采用Spark Streaming 或者 Storm 来处理；Strom采用Spout的流接入方式，Streaming采用Stream的流接入方式，为了方便本地测试，所以选择了spark streaming，但是官方仅支持如下几种方案，当遇到其他高吞吐数据量作为流时，就需要主角 Receiver 登场： 实现关键类 Receiver ： Receiver是spark内部实现的一套机制，通过自定义一个类继承Receiver即可实现自定义数据源，再通过ssc的receiverStream接口即可实现数据转RDD的操作，即可像Kafka，Flume等正常操作Spark Streaming。本质上通过receiverStream得到的是ReceiverInputDStreaming。 class MyReceiver(storageLevel: StorageLevel) extends NetworkReceiver[String](storageLevel) { def onStart() { // Setup stuff (start threads, open sockets, etc.) to start receiving data. // Must start new