本書是對Java程序員面試中常見的微服務、網絡編程、分布式存儲和分布式計算等推薦知識點的總結，包括Spring原理及應用、Spring Cloud原理及應用、Netty網絡編程原理及應用、ZooKeeper原理及應用、Kafka原理及應用、Hadoop原理及應用、HBase原理及應用、Cassandra原理及應用、ElasticSearch原理及應用、Spark原理及應用、Flink原理及應用。本書共11章，章講解Spring原理及應用，涉及Spring IoC原理、Spring AOP原理、Spring MVC原理、事務、MyBatis緩存等內容；第2章講解Spring Cloud原理及應用，涉及Spring Boot、Spring Cloud Config、Eureka、Consul、Hystrix、Zuul和Spring Cloud鏈路監(jiān)控等內容；第3章講解Netty網絡編程原理及應用；第4章講解ZooKeeper原理及應用，涉及ZooKeeper選舉機制、ZooKeeper數據模型和ZooKeeper應用場景等內容；第5章講解Kafka原理及應用，涉及Kafka組成、Kafka數據存儲設計、Kafka生產者并發(fā)設計、Kafka消費者并發(fā)設計，以及Kafka安裝和應用等內容；第6章講解Hadoop原理及應用，涉及HDFS、MapReduce、YARN等內容；第7章講解HBase原理及應用，涉及HBase列式存儲數據模型、HBase架構組成和HBase數據讀寫流程等內容；第8章講解Cassandra原理及應用，涉及Cassandra數據模型、Gossip協(xié)議、NWR理論、一致性Hash、Cassandra數據副本策略和讀寫機制等內容；第9章講解ElasticSearch原理及應用，涉及ElasticSearch數據模型、ElasticSearch分布式架構、ElasticSearch數據讀寫原理和段合并等內容；0章講解Spark原理及應用，涉及Spark特點、Spark模塊組成、Spark運行機制，以及Spark RDD、Spark Streaming、Spark SQL、DataFrame、DataSet、Spark Structured Streaming的原理和使用等內容；1章講解Flink原理及應用，涉及Flink核心概念、Flink架構、Flink事件驅動模型、Flink數據分析應用和Flink基于狀態(tài)的內存計算等內容。本書可作為Java程序員的技術面試參考用書，也可作為Java程序員、大數據開發(fā)人員、技術經理和架構師的日常技術參考用書。王磊，現任靠前某知名互聯網公司大數據技術架構師，有十余年豐富的物聯網及大數據研發(fā)和技術架構經驗，對物聯網及大數據的原理和技術實現有深刻的理解。長期從事海外項目的研發(fā)和交付工作，對異地多活數據中心的建設及高可用、高并發(fā)系統(tǒng)的設計有豐富的實戰(zhàn)經驗。
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