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2. The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems錛http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/zh-CN//archive/chubby-osdi06.pdf錛岃繖綃囪烘枃璇︾粏浠嬬粛浜咷oogle鐨勫垎甯冨紡閿佸疄鐜版満鍒禖hubby銆侰hubby鏄涓涓鍩轟簬鏂囦歡瀹炵幇鐨勫垎甯冨紡閿侊紝Google鐨凚igtable銆丮aprece鍜孲panner鏈嶅姟閮芥槸鍦ㄨ繖涓鍩虹涓婃瀯寤虹殑錛屾墍浠Chubby瀹為檯涓婃槸Google鍒嗗竷寮忎簨鍔＄殑鍩虹錛屽叿鏈夐潪甯擱珮鐨勫弬鑰冧環鍊箋傚彟澶栵紝钁楀悕鐨剒ookeeper灝辨槸鍩轟簬Chubby鐨勫紑婧愬疄鐜幫紝浣嗘槸鏍規嵁鍦℅oogle宸ヤ綔鐨勬湅鍙嬭詫紝zookeeper璺烠hubby鍦ㄦц兘鍜屽姛鑳戒笂閮借繕鏈夊樊璺濄

3. Spanner: Google's Globally-Distributed Database錛岃繖涓鏄絎涓涓鍏ㄧ悆鎰忎箟涓婄殑鍒嗗竷寮忔暟鎹搴擄紝涔熸槸Google鐨勪綔鍝併傚叾涓浠嬬粛浜嗗緢澶氫竴鑷存ф柟闈㈢殑璁捐¤冭檻錛屼負浜嗙畝鍗曠殑閫昏緫璁捐★紝榪橀噰鐢ㄤ簡鍘熷瓙閽燂紝鍚屾牱鍦ㄥ垎甯冨紡緋葷粺鏂歸潰鍏鋒湁寰堝己鐨勫熼壌鎰忎箟銆

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B. 常用的數據可視化軟體有哪些

數據可視化工具：

• PowerBI

Microsoft PowerBI同時提供本地和雲服務。它最初是作為Excel插件引入的，不久PowerBI憑借其強大的功能開始普及。目前，它被視為商業分析領域的軟體領導者。它提供了數據可視化和bi功能，使用戶可以輕松地以更低的成本實現快速，明智的決策，用戶可協作並共享自定義的儀錶板和互動式報告。

• Solver

Solver是一家專業的企業績效管理(CPM)軟體公司。Solver致力於通過獲取可提升公司盈利能力的所有數據源來提供世界一流的財務報告、預算方案和財務分析。其軟體BI360可用於雲計算和本地部署，它專注於四個關鍵的分析領域，包括財務報告、預算、儀錶板和數據倉庫。

• Qlik

Qlik是一種自助式數據分析和可視化工具。它具有可視化儀錶板，可簡化數據分析，並幫助公司快速制定業務決策。

• Tableau Public

Tableau 是一個互動式數據可視化工具。不像大多數可視化工具那樣需要編寫腳本，Tableau的簡便性可以幫助新手降低使用難度。只需托拉拽的簡單操作使數據分析輕松完成。他們也有一個「新手入門工具包」和豐富的培訓資料，可幫助用戶創建創更多的分析報告。

• 谷歌Fusion Tables

Fusion Table 是谷歌提供的數據管理平台。你可以使用它來做數據收集、數據可視化和數據共享。他就像電子數據表，但功能更強大更專業。你可以通過添加CSV、KML和電子表格中的數據集和同事共享資料。你還可以發布數據資料並將其嵌入到其他網頁屬性中。

• Infogram

Infogram是一種直觀的可視化工具，可幫助你創建精美的信息圖表和報告。它提供了超過35個互動式圖表和500多個地圖，幫助你可視化數據。除了各種各樣的圖表，還有柱狀圖、條形圖、餅圖或詞雲等，它用創新的信息圖表給你留下深刻印象。

C. hbase虛擬分布式模式需要多少個節點

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這兩個函數由程序員提供給系統，下層設施把Map和Rece操作分布在集群上運行，並把結果存儲在GFS上。 3、BigTable。一個大型的分布式資料庫，這個資料庫不是關系式的資料庫。像它的名字一樣，就是一個巨大的表格...
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物理模型:整個hbase表會拆分成多個region,每個region記錄著行鍵的起始點保存在不同的節點上,查詢時就是對各個節點的並行查詢,當region很大時使用.META表存儲各個...
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該方法要求生成並存儲大量片語頻率數據，並在每次迭代時支持計算節點快速訪問數據。實驗評估表明，該方案顯著降低了遠程資料庫查詢次數，其端到端應用運行時間要比只基於HBase的原始分布式部署快出6倍。
數據集 參數估計 文本挖掘 冪律
2017最新大數據架構師精英課程
57_hadoop偽分布模式8 I/ e; `1 Y$ b+ p1 R5 ^ 58_編寫分發腳本-xcall-rsync1 X% G: Y' Q; }5 I$ [ 59_hadoop完全分布式-hdfs體驗 60_hadoop的架構原理圖 61_臨時文件 62_hadoop的簡單介紹, p5 P$ @+ O2 V. p } 63_...
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D. 演算法圖解 PDF 高清版

像小說集一樣趣味的演算法新手入門書。
演算法是解決困難的一步步步驟，都是電子信息科學行業的關鍵主題。現如今程序員*常見的演算法早已歷經了古人的探索、檢測及證實。假如你要搞明白這種演算法，又不願困在在繁雜的證實中，這書更是你的不二選擇。這部圖例豐富多彩、扣人心弦的好用手冊將給你輕輕鬆鬆懂得怎樣在自身的程序流程中高效率應用關鍵的演算法。
這書範例豐富多彩，圖片配文字，以令人非常容易了解的方法詮釋了演算法，致力於協助程序員在平時新項目中充分發揮演算法的動能。書中的前三章將協助你奠定基礎，陪你學習培訓二分查找、大O表示法、二種基礎的數據結構及其遞歸等。剩下的篇數將關鍵詳細介紹運用普遍的演算法，主要內容包含：應對實際難題時的處理方法，例如，什麼時候選用貪欲演算法或動態規劃；散列表的運用；圖演算法；Kzui近鄰演算法。

目錄
前言
致謝
關於本書
第1章 演算法簡介1
1.1引言1
1.1.1性能方面1
1.1.2問題解決技巧2
1.2二分查找2
1.2.1更佳的查找方式4
1.2.2運行時間8
1.3大O 表示法8
1.3.1演算法的運行時間以不同的速度增加9
1.3.2理解不同的大O運行時間10
1.3.3大O 表示法指出了最糟情況下的運行時間12
1.3.4一些常見的大O運行時間12
1.3.5旅行商13
1.4小結15
第2章 選擇排序16
2.1內存的工作原理16
2.2數組和鏈表18
2.2.1鏈表19
2.2.2數組20
2.2.3術語21
2.2.4在中間插入22
2.2.5刪除23
2.3選擇排序25
2.4小結28
第3章 遞歸29
3.1遞歸29
3.2基線條件和遞歸條件32
3.3棧33
3.3.1調用棧34
3.3.2遞歸調用棧36
3.4小結40
第4章 快速排序41
4.1分而治之41
4.2快速排序47
4.3再談大O表示法52
4.3.1比較合並排序和快速排序53
4.3.2平均情況和最糟情況54
4.4小結57
第5章 散列表58
5.1散列函數60
5.2應用案例63
5.2.1將散列表用於查找63
5.2.2防止重復64
5.2.3將散列表用作緩存66
5.2.4小結68
5.3沖突69
5.4性能71
5.4.1填裝因子72
5.4.2良好的散列函數74
5.5小結75
第6章 廣度優先搜索76
6.1圖簡介77
6.2圖是什麼79
6.3廣度優先搜索79
6.3.1查找最短路徑82
6.3.2隊列83
6.4實現圖84
6.5實現演算法86
6.6小結93
第7章 狄克斯特拉演算法94
7.1使用狄克斯特拉演算法95
7.2術語98
7.3換鋼琴100
7.4負權邊105
7.5實現108
7.6小結116
第8章 貪婪演算法117
8.1教室調度問題117
8.2背包問題119
8.3集合覆蓋問題121
8.4NP 完全問題127
8.4.1旅行商問題詳解127
8.4.2如何識別NP 完全問題131
8.5小結133
第9章 動態規劃134
9.1背包問題134
9.1.1簡單演算法135
9.1.2動態規劃136
9.2背包問題FAQ143
9.2.1再增加一件商品將如何呢143
9.2.2行的排列順序發生變化時結果將如何145
9.2.3可以逐列而不是逐行填充網格嗎146
9.2.4增加一件更小的商品將如何呢146
9.2.5可以偷商品的一部分嗎146
9.2.6旅遊行程最優化147
9.2.7處理相互依賴的情況148
9.2.8計算最終的解時會涉及兩個以上的子背包嗎148
9.2.9最優解可能導致背包沒裝滿嗎149
9.3最長公共子串149
9.3.1繪制網格150
9.3.2填充網格151
9.3.3揭曉答案152
9.3.4最長公共子序列153
9.3.5最長公共子序列之解決方案154
9.4小結155
第10章 K 最近鄰演算法156
10.1橙子還是柚子156
10.2創建推薦系統158
10.2.1特徵抽取159
10.2.2回歸162
10.2.3挑選合適的特徵164
10.3機器學習簡介165
10.3.1OCR165
10.3.2創建垃圾郵件過濾器166
10.3.3預測股票市場167
10.4小結167
第11章 接下來如何做168
11.1樹168
11.2反向索引171
11.3傅里葉變換171
11.4並行演算法172
11.5MapRece173
11.5.1分布式演算法為何很有用173
11.5.2映射函數173
11.5.3歸並函數174
11.6布隆過濾器和HyperLogLog174
11.6.1布隆過濾器175
11.6.2HyperLogLog176
11.7SHA 演算法176
11.7.1比較文件177
11.7.2檢查密碼178
11.8局部敏感的散列演算法178
11.9Diffie-Hellman 密鑰交換179
11.10線性規劃180
11.11結語180
練習答案181

自取： https://url80.ctfile.com/f/32319880-518802548-9892a0
（訪問密碼：3284）

E. 分布式計算相較雲計算有什麼優勢

通常來說，分布式計算是研究如何利用分布式系統解決大型計算問題的（計算問題被分解成多個子問題，每個子問題用一個或多個節點解決）。

而雲計算，迄今為止都沒有統一的定義和標准。目前最為學術界所接受的定義，是美國國家標准與技術研究院給出的（http://csrc.nist.gov/publications/nistpubs/800-145/SP800-145.pdf）：

Cloud computing is a model for enabling ubiquitous, convenient, on-demand network access to a shared pool of configurable computing resources (e.g., networks, servers, storage, applications, and services) that can be rapidly provisioned and released with minimal management effort or service provider interaction.

從以上定義可以看出來，所謂雲，就是虛擬的共享資源池（虛擬化的互聯的物理資源），當然也是一種分布式系統。所以雲計算可以看做分布式計算的一種形式（其他還有網格計算、志願計算等）。至於雲計算包括分布式計算這種說法，是不嚴謹的。

解決大型計算問題（例如科學計算問題），應該能算一個雲計算相較於傳統分布式計算的劣勢。現在大部分大型科學計算依然在用超級計算機或者網格系統來完成，例如發現希格斯粒子的WLCG（The Worldwide LHC ComputingGrid）。像WLCG這種分布式系統，一般都具有專門用來處理大型計算問題的軟硬體和一些內部專用網路，而這些專用資源通常都需要特殊維護，使用（公有）雲是做不到這一點的。大部分人可能會覺得，使用雲計算進行科學計算應該會提高資源利用率，從而減少開支。但是美國能源部的調查報告（https://www.nersc.gov/assets/StaffPublications/2012/MagellanFinalReport.pdf）顯示，用商業化的雲完成科學計算，往往要比用專用系統貴三到四倍，而且需要新的安全保障措施。同時，雖然現在用MapRece技術支持科學計算前景比較光明，但是還不夠成熟。

另外，一篇非常著名的雲計算綜述文章「Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing」，提出了雲計算所面臨的十大問題和相應的機遇，如下圖：

其中十大問題就體現了雲計算的一些缺點。從這些問題也可以看出，拋棄傳統分布式計算系統，而用雲計算取而代之，還需要解決很多問題。

F. Hadoop 紓佺洏鍧囪　鍣(2)

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https://mp.weixin.qq.com/s/floNhFEBvcIA63ORRXXtBg

G. 大數據工程師需要掌握哪些技能

對於大數據工程師而言，您至少要掌握以下技能：
一門JVM系語言：當前大數據生態JVM系語言類的比重極大，某種程度上說是壟斷也不為過。這里我推薦大家學習java或Scala，至於Clojure這樣的語言上手不易，其實並不推薦大家使用。另外，如今是「母以子貴」的年代，某個大數據框架會帶火它的編程語言的流行，比如Docker之於Go、Kafka之於Scala。因此筆者這里建議您至少要精通一門JVM系的語言。值得一提的，一定要弄懂這門語言的多線程模型和內存模型，很多大數據框架的處理模式其實在語言層面和多線程處理模型是類似的，只是大數據框架把它們引申到了多機分布式這個層面。
計算處理框架：嚴格來說，這分為離線批處理和流式處理。流式處理是未來的趨勢，建議大家一定要去學習；而離線批處理其實已經快過時了，它的分批處理思想無法處理無窮數據集，因此其適用范圍日益縮小。事實上，Google已經在公司內部正式廢棄了以MapRece為代表的離線處理。因此如果要學習大數據工程，掌握一門實時流式處理框架是必須的。當下主流的框架包括：Apache Samza, Apache Storm, Apache Spark Streaming以及最近一年風頭正勁的Apache Flink。當然Apache Kafka也推出了它自己的流式處理框架：Kafka Streams
分布式存儲框架：雖說MapRece有些過時了，但Hadoop的另一個基石HDFS依然堅挺，並且是開源社區最受歡迎的分布式存儲，絕對您花時間去學習。如果想深入研究的話，Google的GFS論文也是一定要讀的（[url=]https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/gfs-sosp2003.pdf[/url]）。當然開源世界中還有很多的分布式存儲，國內阿里巴巴的OceanBase也是很優秀的一個。
資源調度框架：Docker可是整整火了最近一兩年。各個公司都在發力基於Docker的容器解決方案，最有名的開源容器調度框架就是K8S了，但同樣著名的還有Hadoop的YARN和Apache Mesos。後兩者不僅可以調度容器集群，還可以調度非容器集群，非常值得我們學習。
分布式協調框架：有一些通用的功能在所有主流大數據分布式框架中都需要實現，比如服務發現、領導者選舉、分布式鎖、KV存儲等。這些功能也就催生了分布式協調框架的發展。最古老也是最有名的當屬Apache Zookeeper了，新一些的包括Consul，etcd等。學習大數據工程，分布式協調框架是不能不了解的， 某種程度上還要深入了解。
KV資料庫：典型的就是memcache和Redis了，特別是Redis簡直是發展神速。其簡潔的API設計和高性能的TPS日益得到廣大用戶的青睞。即使是不學習大數據，學學Redis都是大有裨益的。
列式存儲資料庫：筆者曾經花了很長的時間學習Oracle，但不得不承認當下關系型資料庫已經慢慢地淡出了人們的視野，有太多的方案可以替代rdbms了。人們針對行式存儲不適用於大數據ad-hoc查詢這種弊端開發出了列式存儲，典型的列式存儲資料庫就是開源社區的HBASE。實際上列式存儲的概念也是出自Google的一篇論文：Google BigTable，有興趣的話大家最好讀一下：
消息隊列：大數據工程處理中消息隊列作為「削峰填谷」的主力系統是必不可少的，當前該領域內的解決方案有很多，包括ActiveMQ，Kafka等。國內阿里也開源了RocketMQ。這其中的翹楚當屬Apache Kafka了。Kafka的很多設計思想都特別契合分布流式數據處理的設計理念。這也難怪，Kafka的原作者Jay Kreps可是當今實時流式處理方面的頂級大神。

H. 程序員什麼樣的簡歷面試官一下就否定掉

面試的時候，簡歷就像是我們的第一容貌，總是給人第一印象，聚會都是留給有準備的人的，那麼，程序員的面試官喜歡看什麼樣的簡歷呢？下面給大家分析一下。
簡要來說，程序員的簡歷更要求簡潔大方，標點符號要正確，段落分布要合理。一般同一種顏色即可，當然可以有突出標記的第二種顏色。
好了，進入正題：
先說基本信息：HR看的基本信息就三種，教育背景、工作背景，英語水平。
教育背景：主要包含學校、專業、在線周期(畢業-入學)、是否統招，其中學歷為最高學歷，如果你是本碩連讀，請寫上碩士學歷
工作背景：主要包含公司名稱、職位、起止年月、手下人數、匯報對象。
英語水平：寫代碼英文不過關是不OK的，會寫會說才是關鍵，不然讓你主導一個項目怎麼講給大家聽?
以上是進行人員篩選的硬性條件，如果硬性條件不達標，軟性再好也是沒用噠。
接下來說說有哪些特別之處，先說個反面教材，如果你是一個JAVA工程師，在寫技能的時候如下：
1、java後台開發
2、部分前台頁面編寫
3、熟悉項目管理
這是什麼鬼，連幾個專業名詞都不捨得多寫一個，PASS，所以再補充一下就是：
1、熟悉JAVA後台開發：後台模塊主要職責有：後台代碼的編寫、包括資料庫操作、sql語句優化、wsdl技術調用介面、生成介面、編寫介面文檔、繪制流程圖等
2、部分前台頁面的實現：不僅掌握Java技術，工作期間也學習了html5和css3的技術，因此也能部分實現前台的頁面
3、git項目的管理。包括遠程git倉庫項目的創建與刪除等、gitolite項目操作許可權的設置等。
是不是感覺好了很多?再加點作料。
1. 參與設計Oracle的企業管理系統(ERP)， 涉及到財務等模塊的開發，熟練使用JAVA以及框架等技術，以及Oracle資料庫PL/SQL。
2. 研究並使用大數據相關的技術用於解決海量日誌的分析，將數據存儲到hadoop平台，然後將分析結果導入到Oracle資料庫，通過Spring框架將結 果進行展示。熟悉hadoop生態圈的各種開源技術如hdfs, MapRece, Hive, Pig, HBase, 等。熟練使用Java語言編程和Linux本語言。
哎呦，不錯，同學約嘛?
總結：一定要有項目經歷，整體的職業經歷要有連貫性，有一個清晰的自我評價和求職意向，簡歷名稱一定要蓋，如「應聘職位-姓名-畢業學校-現處公司-工作年限」。
切記：一定要轉換成PDF格式的文檔!!!一定要轉換成PDF格式的文檔!!!一定要轉換成PDF格式的文檔!!!