zookeeper学习图谱下载

AI100_小助手 2018-04-22 05:35:09

zookeeper学习知识点，脑图
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Java及⼤数据学习路线 1.Java学习路线 1.1JavaSE Java基础 Java8新特性数据库MySQL与SQL语⾔ JDBC 1.2JavaWeb HTML基础与CSS JavaScript DOM 与 jQuery XML与Tomcat HTTP协议服务器端组件Servlet JSP EL表达式 JSTL 会话控制Cookie和Session 服务器端组件Filter 服务器端组件Listener 国际化异步数据传输框架Ajax ⽂件的上传下载 1.3JavaEE框架系统整体分层解耦框架spring 轻量级Web框架springmvc 轻量级持久层框架mybatis 服务器操作系统Linux 内存数据库Redis 项⽬架构、jar包管理⼯具Maven 1.4JavaEE⾼级 SVN/IDEA开发⼯具分布式版本管理⼯具Git与Github Mysql⾼级 Mycat实现MySQL的分布式、分库分表、读写分离 Nginx反向代理、负载均衡、动静分离 JVM内存模型、参数调优 JUC线程⾼级分布式架构注册中⼼Zookeeper 虚拟化应⽤容器Docker 全⽂检索引擎ElasticSearch 消息队列RabbitMQ 前端VUE/ES6 2⼤数据学习路线 2.1JavaSE Java基础 Java8新特性数据库MySQL与SQL语⾔ JDBC 2.2JavaEE核⼼ HTML、CSS、JS、XML Tomcat服务器、HTTP协议、JSP、Servlet组件 EL表达式、会话控制、⽂件的上传下载 Filter组件、Listener组件、异步传输框架AJax 系统整体分层解耦框架spring 轻量级Web框架springmvc 轻量级持久层框架mybatis 项⽬架构、jar包管理⼯具Maven 服务器操作系统Linux 内存数据库Redis Mysql⾼级命令解析器Shell 2.3Hadoop⽣态体系⼤数据存储框架Hadoop 分布式服务管理框架zookeeper hadoop⾼可⽤HA 数据仓库hive 数据查询框架impala+kudu+clouderManager ⽇志采集传输框架flume/idea 分布式发布-订阅消息系统Kafka+监控器kafkaManager+kafkaMonitor 分布式⾮关系型数据库Hbase+Hbase⼆级索引创建⼯具Phoenix 任务调度框架Azkaban 数据查询框架Kylin+druid ⼤数据图形化⼯具Hue 分布式版本管理⼯具Git与Github 2.4 Spark/Flink⽣态体系全⽂检索+⽇志搜集+数据可视化ELK 多范式编程语⾔Scala SparkCore/Spark SQL/Spark Streaming/Spark mlib Spark内核和优化 JVM/JUC python 数据结构⼤数据框架Flink 3 Java基础图谱 4 软件开发介绍软件开发软件，即⼀系列按照特定顺序组织的计算机数据和指令的集合。有系统软件和应⽤软件之分。 4.1 ⼈机交互⽅式图形化界⾯(Graphical User Interface GUI)这种⽅式简单直观，使⽤者易于接受，容易上⼿操作。命令⾏⽅式(Command Line Interface CLI)：需要有⼀个控制台，输⼊特定的指令，让计算机完成⼀些操作。较为⿇烦，需要记录住⼀些命令。 Pascal之⽗Nicklaus Wirth： "Algorithms+Data Structures=Programs" 4 .2常⽤的DOS命令 dir : 列出当前⽬录下的⽂件以及⽂件夹 md : 创建⽬录 rd : 删除⽬录 cd : 进⼊指定⽬录 cd… : 退回到上⼀级⽬录 cd: 退回到根⽬录 del : 删除⽂件 exit : 退出 dos 命令⾏补充：echo javase>1.doc

1.zookeeper介绍、安装方式和应用场景2.zookeeper的单机安装和配置文件介绍3.zookeeper的集群安装4.zookeeper的数据结构、节点类型、数据持久化5.zookeeper命令行相关操作6.zookeeper的基本特性、watch监听和会话...

大数据（Big Data）是指规模庞大、复杂度高且难以用传统数据处理方法进行捕捉、管理和处理的数据集合。它通常具有以下三个特征：数据量大：大数据指的是数据集的规模非常庞大，远远超出了传统数据处理工具的能力范围。这些数据集可能包含数十亿甚至数万亿的记录。复杂度高：大数据往往包含多种类型和格式的数据，例如结构化数据（如关系型数据库中的数据）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文本、图像和音频等）。这些数据的复杂性使得处理和分析变得更加困难。处理速度快：大数据处理要求在短时间内处理和分析大规模的数据。传统的数据处理方法往往无法满足实时或近实时处理的需求。大数据的出现主要是由于以下几个因素的影响：数据的爆发性增长：随着互联网的普及和各种传感器、设备的广泛应用，数据的产生和积累呈现爆发式增长的趋势。新型数据源的涌现：除了传统的结构化数据，越来越多的非结构化和半结构化数据源涌现，例如社交媒体数据、日志文件、传感器数据、地理位置数据等。技术的进步：大数据处理的技术工具和技术方法得到了快速发展，例如分布式计算、云计算、并行处理、机器学习和人工智能等技术的应用，使得大数据的存储、管理和分析变得可行和高效。大数据的处理和分析可以带来许多潜在的好处，包括更深入的洞察力、更准确的决策支持、更精细的个性化服务、更高效的资源利用和创新等。在各个领域，如商业、医疗、金融、交通、科学研究等，大数据正发挥着重要的作用，并为我们带来了新的机遇和挑战。

介绍：对于一个高级工程师来说，权限系统的设计是必不可少需要掌握技能内容：每个Shiro的知识点详细的讲义；详细的资料(统一鉴权模块、shiro的创建机制、Shiro相关数据库脚本、shiro知识体系图谱)、每个知识点的源代码学习目标： 1、权限系统的整体概念；2、shiro权限框架的核心组件；3、springboot下shiro的使用； 4、shiro认证鉴权的缓存机制；5、分布式下使用shrio处理统一会话；6、密码重试次数，并发登录控制；7、前后端分离的鉴权方式；8、建立分布式统一鉴权系统技术栈：权限：shiro；分层构建：maven；主架构：spring-boot；服务架构：dubbo、zookeeper；缓存：redission；持久化：mybatis；事务：JTA；令牌管理：JWT 学习收获：记得住认证、鉴权的意义；记得住shiro的常用组件；会设计权限系统；能解决前后端分离鉴权的问题；能解决会话统一管理的问题；会运用shrio解决并发登录控制、密码重试限制；能搭建分布式统一的鉴权系统适用人群：想系统学习Shiro框架系统,有一定(1-3年)Java开发经验的人群

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