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2. The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems锛http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/zh-CN//archive/chubby-osdi06.pdf锛岃繖绡囱烘枃璇︾粏浠嬬粛浜咷oogle镄勫垎甯冨纺阌佸疄鐜版満鍒禖hubby銆侰hubby鏄涓涓锘轰簬鏂囦欢瀹炵幇镄勫垎甯冨纺阌侊纴Google镄凚igtable銆丮aprece鍜孲panner链嶅姟閮芥槸鍦ㄨ繖涓锘虹涓婃瀯寤虹殑锛屾墍浠Chubby瀹为檯涓婃槸Google鍒嗗竷寮忎簨锷＄殑锘虹锛屽叿链夐潪甯搁珮镄勫弬钥冧环鍊笺傚彟澶栵纴镢楀悕镄剒ookeeper灏辨槸锘轰簬Chubby镄勫紑婧愬疄鐜帮纴浣嗘槸镙规嵁鍦℅oogle宸ヤ綔镄勬湅鍙嬭诧纴zookeeper璺烠hubby鍦ㄦц兘鍜屽姛鑳戒笂閮借缮链夊樊璺濄

3. Spanner: Google's Globally-Distributed Database锛岃繖涓鏄绗涓涓鍏ㄧ悆镒忎箟涓婄殑鍒嗗竷寮忔暟鎹搴掳纴涔熸槸Google镄勪綔鍝併傚叾涓浠嬬粛浜嗗緢澶氢竴镊存ф柟闱㈢殑璁捐¤冭槛锛屼负浜嗙亩鍗旷殑阃昏緫璁捐★纴杩橀噰鐢ㄤ简铡熷瓙阍燂纴钖屾牱鍦ㄥ垎甯冨纺绯荤粺鏂归溃鍏锋湁寰埚己镄勫熼壌镒忎箟銆

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B. 常用的数据可视化软件有哪些

数据可视化工具：

• PowerBI

Microsoft PowerBI同时提供本地和云服务。它最初是作为Excel插件引入的，不久PowerBI凭借其强大的功能开始普及。目前，它被视为商业分析领域的软件领导者。它提供了数据可视化和bi功能，使用户可以轻松地以更低的成本实现快速，明智的决策，用户可协作并共享自定义的仪表板和交互式报告。

• Solver

Solver是一家专业的企业绩效管理(CPM)软件公司。Solver致力于通过获取可提升公司盈利能力的所有数据源来提供世界一流的财务报告、预算方案和财务分析。其软件BI360可用于云计算和本地部署，它专注于四个关键的分析领域，包括财务报告、预算、仪表板和数据仓库。

• Qlik

Qlik是一种自助式数据分析和可视化工具。它具有可视化仪表板，可简化数据分析，并帮助公司快速制定业务决策。

• Tableau Public

Tableau 是一个交互式数据可视化工具。不像大多数可视化工具那样需要编写脚本，Tableau的简便性可以帮助新手降低使用难度。只需托拉拽的简单操作使数据分析轻松完成。他们也有一个“新手入门工具包”和丰富的培训资料，可帮助用户创建创更多的分析报告。

• 谷歌Fusion Tables

Fusion Table 是谷歌提供的数据管理平台。你可以使用它来做数据收集、数据可视化和数据共享。他就像电子数据表，但功能更强大更专业。你可以通过添加CSV、KML和电子表格中的数据集和同事共享资料。你还可以发布数据资料并将其嵌入到其他网页属性中。

• Infogram

Infogram是一种直观的可视化工具，可帮助你创建精美的信息图表和报告。它提供了超过35个交互式图表和500多个地图，帮助你可视化数据。除了各种各样的图表，还有柱状图、条形图、饼图或词云等，它用创新的信息图表给你留下深刻印象。

C. hbase虚拟分布式模式需要多少个节点

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HBase实战+权威指南
《HBase实战》是一本基于经验提炼而成的指南，它教给读者...在HBase中集成用于海量并行数据处理任务的Hadoop的MapRece框架；助你了解如何调节集群、设计模式、拷贝表、导入批量数据、删除节点以及其他更多的任务等。
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这两个函数由程序员提供给系统，下层设施把Map和Rece操作分布在集群上运行，并把结果存储在GFS上。 3、BigTable。一个大型的分布式数据库，这个数据库不是关系式的数据库。像它的名字一样，就是一个巨大的表格...
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在分布式环境中，相同的业务应用分布在不同的机器上，有些业务逻辑（例如一些耗时的计算，网络I/O处理），往往只需要让整个集群中的某一台机器进行执行，其余机器可以共享这个结果，这样可以大大减少重复劳动，提高...
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该方法要求生成并存储大量词组频率数据，并在每次迭代时支持计算节点快速访问数据。实验评估表明，该方案显着降低了远程数据库查询次数，其端到端应用运行时间要比只基于HBase的原始分布式部署快出6倍。
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57_hadoop伪分布模式8 I/ e; `1 Y$ b+ p1 R5 ^ 58_编写分发脚本-xcall-rsync1 X% G: Y' Q; }5 I$ [ 59_hadoop完全分布式-hdfs体验 60_hadoop的架构原理图 61_临时文件 62_hadoop的简单介绍, p5 P$ @+ O2 V. p } 63_...
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D. 算法图解 PDF 高清版

像小说集一样趣味的算法新手入门书。
算法是解决困难的一步步步骤，都是电子信息科学行业的关键主题。现如今程序员*常见的算法早已历经了古人的探索、检测及证实。假如你要搞明白这种算法，又不愿困在在繁杂的证实中，这书更是你的不二选择。这部图例丰富多彩、扣人心弦的好用手册将给你轻轻松松懂得怎样在自身的程序流程中高效率应用关键的算法。
这书范例丰富多彩，图片配文字，以令人非常容易了解的方法诠释了算法，致力于协助程序员在平时新项目中充分发挥算法的动能。书中的前三章将协助你奠定基础，陪你学习培训二分查找、大O表示法、二种基础的数据结构及其递归等。剩下的篇数将关键详细介绍运用普遍的算法，主要内容包含：应对实际难题时的处理方法，例如，什么时候选用贪欲算法或动态规划；散列表的运用；图算法；Kzui近邻算法。

目录
前言
致谢
关于本书
第1章 算法简介1
1.1引言1
1.1.1性能方面1
1.1.2问题解决技巧2
1.2二分查找2
1.2.1更佳的查找方式4
1.2.2运行时间8
1.3大O 表示法8
1.3.1算法的运行时间以不同的速度增加9
1.3.2理解不同的大O运行时间10
1.3.3大O 表示法指出了最糟情况下的运行时间12
1.3.4一些常见的大O运行时间12
1.3.5旅行商13
1.4小结15
第2章 选择排序16
2.1内存的工作原理16
2.2数组和链表18
2.2.1链表19
2.2.2数组20
2.2.3术语21
2.2.4在中间插入22
2.2.5删除23
2.3选择排序25
2.4小结28
第3章 递归29
3.1递归29
3.2基线条件和递归条件32
3.3栈33
3.3.1调用栈34
3.3.2递归调用栈36
3.4小结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再谈大O表示法52
4.3.1比较合并排序和快速排序53
4.3.2平均情况和最糟情况54
4.4小结57
第5章 散列表58
5.1散列函数60
5.2应用案例63
5.2.1将散列表用于查找63
5.2.2防止重复64
5.2.3将散列表用作缓存66
5.2.4小结68
5.3冲突69
5.4性能71
5.4.1填装因子72
5.4.2良好的散列函数74
5.5小结75
第6章 广度优先搜索76
6.1图简介77
6.2图是什么79
6.3广度优先搜索79
6.3.1查找最短路径82
6.3.2队列83
6.4实现图84
6.5实现算法86
6.6小结93
第7章 狄克斯特拉算法94
7.1使用狄克斯特拉算法95
7.2术语98
7.3换钢琴100
7.4负权边105
7.5实现108
7.6小结116
第8章 贪婪算法117
8.1教室调度问题117
8.2背包问题119
8.3集合覆盖问题121
8.4NP 完全问题127
8.4.1旅行商问题详解127
8.4.2如何识别NP 完全问题131
8.5小结133
第9章 动态规划134
9.1背包问题134
9.1.1简单算法135
9.1.2动态规划136
9.2背包问题FAQ143
9.2.1再增加一件商品将如何呢143
9.2.2行的排列顺序发生变化时结果将如何145
9.2.3可以逐列而不是逐行填充网格吗146
9.2.4增加一件更小的商品将如何呢146
9.2.5可以偷商品的一部分吗146
9.2.6旅游行程最优化147
9.2.7处理相互依赖的情况148
9.2.8计算最终的解时会涉及两个以上的子背包吗148
9.2.9最优解可能导致背包没装满吗149
9.3最长公共子串149
9.3.1绘制网格150
9.3.2填充网格151
9.3.3揭晓答案152
9.3.4最长公共子序列153
9.3.5最长公共子序列之解决方案154
9.4小结155
第10章 K 最近邻算法156
10.1橙子还是柚子156
10.2创建推荐系统158
10.2.1特征抽取159
10.2.2回归162
10.2.3挑选合适的特征164
10.3机器学习简介165
10.3.1OCR165
10.3.2创建垃圾邮件过滤器166
10.3.3预测股票市场167
10.4小结167
第11章 接下来如何做168
11.1树168
11.2反向索引171
11.3傅里叶变换171
11.4并行算法172
11.5MapRece173
11.5.1分布式算法为何很有用173
11.5.2映射函数173
11.5.3归并函数174
11.6布隆过滤器和HyperLogLog174
11.6.1布隆过滤器175
11.6.2HyperLogLog176
11.7SHA 算法176
11.7.1比较文件177
11.7.2检查密码178
11.8局部敏感的散列算法178
11.9Diffie-Hellman 密钥交换179
11.10线性规划180
11.11结语180
练习答案181

自取： https://url80.ctfile.com/f/32319880-518802548-9892a0
（访问密码：3284）

E. 分布式计算相较云计算有什么优势

通常来说，分布式计算是研究如何利用分布式系统解决大型计算问题的（计算问题被分解成多个子问题，每个子问题用一个或多个节点解决）。

而云计算，迄今为止都没有统一的定义和标准。目前最为学术界所接受的定义，是美国国家标准与技术研究院给出的（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.

从以上定义可以看出来，所谓云，就是虚拟的共享资源池（虚拟化的互联的物理资源），当然也是一种分布式系统。所以云计算可以看做分布式计算的一种形式（其他还有网格计算、志愿计算等）。至于云计算包括分布式计算这种说法，是不严谨的。

解决大型计算问题（例如科学计算问题），应该能算一个云计算相较于传统分布式计算的劣势。现在大部分大型科学计算依然在用超级计算机或者网格系统来完成，例如发现希格斯粒子的WLCG（The Worldwide LHC ComputingGrid）。像WLCG这种分布式系统，一般都具有专门用来处理大型计算问题的软硬件和一些内部专用网络，而这些专用资源通常都需要特殊维护，使用（公有）云是做不到这一点的。大部分人可能会觉得，使用云计算进行科学计算应该会提高资源利用率，从而减少开支。但是美国能源部的调查报告（https://www.nersc.gov/assets/StaffPublications/2012/MagellanFinalReport.pdf）显示，用商业化的云完成科学计算，往往要比用专用系统贵三到四倍，而且需要新的安全保障措施。同时，虽然现在用MapRece技术支持科学计算前景比较光明，但是还不够成熟。

另外，一篇非常着名的云计算综述文章“Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing”，提出了云计算所面临的十大问题和相应的机遇，如下图：

其中十大问题就体现了云计算的一些缺点。从这些问题也可以看出，抛弃传统分布式计算系统，而用云计算取而代之，还需要解决很多问题。

F. Hadoop 纾佺洏鍧囱　鍣(2)

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

G. 大数据工程师需要掌握哪些技能

对于大数据工程师而言，您至少要掌握以下技能：
一门JVM系语言：当前大数据生态JVM系语言类的比重极大，某种程度上说是垄断也不为过。这里我推荐大家学习java或Scala，至于Clojure这样的语言上手不易，其实并不推荐大家使用。另外，如今是“母以子贵”的年代，某个大数据框架会带火它的编程语言的流行，比如Docker之于Go、Kafka之于Scala。因此笔者这里建议您至少要精通一门JVM系的语言。值得一提的，一定要弄懂这门语言的多线程模型和内存模型，很多大数据框架的处理模式其实在语言层面和多线程处理模型是类似的，只是大数据框架把它们引申到了多机分布式这个层面。
计算处理框架：严格来说，这分为离线批处理和流式处理。流式处理是未来的趋势，建议大家一定要去学习；而离线批处理其实已经快过时了，它的分批处理思想无法处理无穷数据集，因此其适用范围日益缩小。事实上，Google已经在公司内部正式废弃了以MapRece为代表的离线处理。因此如果要学习大数据工程，掌握一门实时流式处理框架是必须的。当下主流的框架包括：Apache Samza, Apache Storm, Apache Spark Streaming以及最近一年风头正劲的Apache Flink。当然Apache Kafka也推出了它自己的流式处理框架：Kafka Streams
分布式存储框架：虽说MapRece有些过时了，但Hadoop的另一个基石HDFS依然坚挺，并且是开源社区最受欢迎的分布式存储，绝对您花时间去学习。如果想深入研究的话，Google的GFS论文也是一定要读的（[url=]https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/gfs-sosp2003.pdf[/url]）。当然开源世界中还有很多的分布式存储，国内阿里巴巴的OceanBase也是很优秀的一个。
资源调度框架：Docker可是整整火了最近一两年。各个公司都在发力基于Docker的容器解决方案，最有名的开源容器调度框架就是K8S了，但同样着名的还有Hadoop的YARN和Apache Mesos。后两者不仅可以调度容器集群，还可以调度非容器集群，非常值得我们学习。
分布式协调框架：有一些通用的功能在所有主流大数据分布式框架中都需要实现，比如服务发现、领导者选举、分布式锁、KV存储等。这些功能也就催生了分布式协调框架的发展。最古老也是最有名的当属Apache Zookeeper了，新一些的包括Consul，etcd等。学习大数据工程，分布式协调框架是不能不了解的， 某种程度上还要深入了解。
KV数据库：典型的就是memcache和Redis了，特别是Redis简直是发展神速。其简洁的API设计和高性能的TPS日益得到广大用户的青睐。即使是不学习大数据，学学Redis都是大有裨益的。
列式存储数据库：笔者曾经花了很长的时间学习Oracle，但不得不承认当下关系型数据库已经慢慢地淡出了人们的视野，有太多的方案可以替代rdbms了。人们针对行式存储不适用于大数据ad-hoc查询这种弊端开发出了列式存储，典型的列式存储数据库就是开源社区的HBASE。实际上列式存储的概念也是出自Google的一篇论文：Google BigTable，有兴趣的话大家最好读一下：
消息队列：大数据工程处理中消息队列作为“削峰填谷”的主力系统是必不可少的，当前该领域内的解决方案有很多，包括ActiveMQ，Kafka等。国内阿里也开源了RocketMQ。这其中的翘楚当属Apache Kafka了。Kafka的很多设计思想都特别契合分布流式数据处理的设计理念。这也难怪，Kafka的原作者Jay Kreps可是当今实时流式处理方面的顶级大神。

H. 程序员什么样的简历面试官一下就否定掉

面试的时候，简历就像是我们的第一容貌，总是给人第一印象，聚会都是留给有准备的人的，那么，程序员的面试官喜欢看什么样的简历呢？下面给大家分析一下。
简要来说，程序员的简历更要求简洁大方，标点符号要正确，段落分布要合理。一般同一种颜色即可，当然可以有突出标记的第二种颜色。
好了，进入正题：
先说基本信息：HR看的基本信息就三种，教育背景、工作背景，英语水平。
教育背景：主要包含学校、专业、在线周期(毕业-入学)、是否统招，其中学历为最高学历，如果你是本硕连读，请写上硕士学历
工作背景：主要包含公司名称、职位、起止年月、手下人数、汇报对象。
英语水平：写代码英文不过关是不OK的，会写会说才是关键，不然让你主导一个项目怎么讲给大家听?
以上是进行人员筛选的硬性条件，如果硬性条件不达标，软性再好也是没用哒。
接下来说说有哪些特别之处，先说个反面教材，如果你是一个JAVA工程师，在写技能的时候如下：
1、java后台开发
2、部分前台页面编写
3、熟悉项目管理
这是什么鬼，连几个专业名词都不舍得多写一个，PASS，所以再补充一下就是：
1、熟悉JAVA后台开发：后台模块主要职责有：后台代码的编写、包括数据库操作、sql语句优化、wsdl技术调用接口、生成接口、编写接口文档、绘制流程图等
2、部分前台页面的实现：不仅掌握Java技术，工作期间也学习了html5和css3的技术，因此也能部分实现前台的页面
3、git项目的管理。包括远程git仓库项目的创建与删除等、gitolite项目操作权限的设置等。
是不是感觉好了很多?再加点作料。
1. 参与设计Oracle的企业管理系统(ERP)， 涉及到财务等模块的开发，熟练使用JAVA以及框架等技术，以及Oracle数据库PL/SQL。
2. 研究并使用大数据相关的技术用于解决海量日志的分析，将数据存储到hadoop平台，然后将分析结果导入到Oracle数据库，通过Spring框架将结 果进行展示。熟悉hadoop生态圈的各种开源技术如hdfs, MapRece, Hive, Pig, HBase, 等。熟练使用Java语言编程和Linux本语言。
哎呦，不错，同学约嘛?
总结：一定要有项目经历，整体的职业经历要有连贯性，有一个清晰的自我评价和求职意向，简历名称一定要盖，如“应聘职位-姓名-毕业学校-现处公司-工作年限”。
切记：一定要转换成PDF格式的文档!!!一定要转换成PDF格式的文档!!!一定要转换成PDF格式的文档!!!