《考研调剂》专题

背景:末2本，考研本校跨隔壁学院，结果分数线涨30分被薄纱，分数线出之前在准备春招和复试两手抓。差不多3月中旬才开始看java相关，中间看了无数的面经，天天背八股，自己也经历了不知道多少轮拷打，终于在昨天上岸了，虽然并没很好，但是也是自己满意的薪水和城市(且不是外包)，无比感谢自己坚持下来，最后想和大家说，一定坚持自己这个阶段所做的事，不到最后一刻不要轻言放弃。

metrics.Y-Axis.Aggregation:对字段进行常见的统计。 metrics.Y-Axis.Aggregation:同 Pie。 纵坐标 Aggregation:所有图表都是基于 ES Aggregation 实现。 buckets 横坐标 Aggregation:。 Split Series:单图多系列。 Split Buckets:多图。 2. Line 同 Area，加 标准

1.1 定义 Docker 开发、打包、运行 APP 的平台。 把 APP 和底层设备隔离开来。 1.2 架构 1.2.1 重要概念 1.2.1.1 Image 文件和 meta data 的集合(root filesystem)。 分层，每层可以添加删除修改文件，成为一个新的 image。 不同的 image 可以共享相同的 layer。 image 本身是一个 read-only 的。 1.2

1.1 倒排索引原理 1.2 倒排索引构成 单词词典,记录所有文档的单词,记录单词到倒排列表之间的关联信息。 BTree,倒排索引项（Posting）。 文档 Id,用户获取原始信息 单词频率，记录该单词在该文档中出现的次数，用户后续相关性分析 位置，记录单词在文档中的分词位置，用于做词语检索。 偏移(Offset),记录单词在文档的开始和结束为止，用于高亮显示。 对每个属性建立倒排索引。 分词器

角色 功能 Queue 同一个Queue的生产者和消费者进行通信。

在没有 Yarn 的情况下，集群的资源无法在 MapReduce、Storm、Spark 等计算框架之间协调使用。有 Yarn 之后，集群上所有的资源以 Container 为单位， 交由 Yarn 统一管理。每个计算框架实现 ApplicationMaster 接口,便可向 Yarn 申请资源。 参考资料 Hadoop YARN配置参数剖析(1)—RM与NM相关参数 Hadoop YARN配置参

FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合中小文件（建议范围：4KB < file_size <500MB），对以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等。 2. 架构介绍 FastDFS由跟踪服务器(Tracker Server)、存储服务器(Storage Server)和客户端

1.1 Hadoop简介 2005年，Lucene 的创始人 Doug Cutting 主持开发完成了首款支持海量数据存储计算的分布式开源框架—Hadoop。Hadoop的初始定位是服务于大量的具有廉价硬件设备的服务器，且对存储的数据具有较高的容错性，随着 Hadoop功能的逐步完善，目前 Hadoop已经晋升为 Apache的顶级项目。Hadoop框架主要包括 Hadoop分布式文件系统（HDF

Redis 监控

1.2.2 Hbase 数据存储目录解析 目录 内容 .tmp 对表进行创建或删除操作时，将表放入 tmp 中。 WALs 操作日志。 archive 存储表的归档与快照，Hbase 在分割或合并操作时，将新生成 HFile 写入 archive 中，删除之前的 HFile 。 corrupt 损坏的日志文件。 data 存储系统表数据和用户表数据。 hbase.id 标识 hbase 进程。 h

MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。 MongoDB支持各种编程语言,RUBY，PYTHO

Hawq 技术解析

Impala 性能调整（翻译）

Greenplum数据库软件是业内首创的大规模并行处理（massively parallel processing (MPP)）的数据库软件产品，它包含大规模并行计算技术和数据库技术最新的研发成果：包括无共享/MPP，行列存储数据库，数据库内压缩，MapReduce，永不停机扩容，多级容错等等。该软件产品被业界认可为扩展能力最大的分析型（OLAP）数据库软件。已有100多家世界级重大客户采用该软件

Mysql主从分步与读写分离 LVS+Keepalived实现mysql的负载均衡 # 查看所有表 show tables # 查看表结构 desc <tablename> # 删除表 drop tables <tablename> # 创建表 create table user( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, username VARCHAR(100