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Offer来了:Java面试核心知识点精讲(框架篇)电子书

★ 《Offer来了:Java面试核心知识精讲(原理篇)》作者全新力作 ★ 目录细致,原理图和流程图直观形象 ★ 提出4周5天3小时学习法,迅速掌握面试重 ★ 快速掌握Spring、Spring Cloud、Netty、ZooKeeper、Kafka、Hadoop的核心知识 ★ 深度剖析HBase、Cassandra、ElasticSearch、Spark、Flink的重难 ★ 实用性强,是一本面向Java发者不可多得的面试指南 ★ 一书在手,Offer我有!

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作       者:王磊

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2020-05-01

字       数:18.8万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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本书是对Java程序员面试中常见的微服务、网络编程、分布式存储和分布式计算等必备知识的总结,包括Spring原理及应用、Spring Cloud原理及应用、Netty网络编程原理及应用、ZooKeeper原理及应用、Kafka原理及应用、Hadoop原理及应用、HBase原理及应用、Cassandra原理及应用、ElasticSearch原理及应用、Spark原理及应用、Flink原理及应用。 本书共11章,第1章讲解Spring原理及应用,涉及Spring IoC原理、Spring AOP原理、Spring MVC原理、事务、MyBatis缓存等内容;第2章讲解Spring Cloud原理及应用,涉及Spring Boot、Spring Cloud Config、Eureka、Consul、Hystrix、Zuul和Spring Cloud路监控等内容;第3章讲解Netty网络编程原理及应用;第4章讲解ZooKeeper原理及应用,涉及ZooKeeper选举机制、ZooKeeper数据模型和ZooKeeper应用场景等内容;第5章讲解Kafka原理及应用,涉及Kafka组成、Kafka数据存储设计、Kafka生产者并发设计、Kafka消费者并发设计,以及Kafka安装和应用等内容;第6章讲解Hadoop原理及应用,涉及HDFS、MapReduce、YARN等内容;第7章讲解HBase原理及应用,涉及HBase列式存储数据模型、HBase架构组成和HBase数据读写流程等内容;第8章讲解Cassandra原理及应用,涉及Cassandra数据模型、Gossip协议、NWR理论、一致性Hash、Cassandra数据副本策略和读写机制等内容;第9章讲解ElasticSearch原理及应用,涉及ElasticSearch数据模型、ElasticSearch分布式架构、ElasticSearch数据读写原理和段合并等内容;第10章讲解Spark原理及应用,涉及Spark特、Spark模块组成、Spark运行机制,以及Spark RDD、Spark Streaming、Spark SQL、DataFrame、DataSet、Spark Structured Streaming的原理和使用等内容;第11章讲解Flink原理及应用,涉及Flink核心概念、Flink架构、Flink事件驱动模型、Flink数据分析应用和Flink基于状态的内存计算等内容。 本书可作为Java程序员的技术面试参考用书,也可作为Java程序员、大数据发人员、技术经理和架构师的日常技术参考用书。<br/>【推荐语】<br/>★ 《Offer来了:Java面试核心知识精讲(原理篇)》作者全新力作 ★ 目录细致,原理图和流程图直观形象 ★ 提出4周5天3小时学习法,迅速掌握面试重 ★ 快速掌握Spring、Spring Cloud、Netty、ZooKeeper、Kafka、Hadoop的核心知识 ★ 深度剖析HBase、Cassandra、ElasticSearch、Spark、Flink的重难 ★ 实用性强,是一本面向Java发者不可多得的面试指南 ★ 一书在手,Offer我有!<br/>【作者】<br/>王磊,现任国内某知名互联网公司大数据技术架构师,有十余年丰富的物联网及大数据研发和技术架构经验,对物联网及大数据的原理和技术实现有深刻的理解。长期从事海外项目的研发和交付工作,对异地多活数据中心的建设及高可用、高并发系统的设计有丰富的实战经验。<br/>
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内容简介

前言

第1章 Spring原理及应用

1.1 Spring的特性

1.1.1 轻量

1.1.2 控制反转

1.1.3 面向容器

1.1.4 面向切面

1.1.5 框架灵活

1.2 Spring的模块

1.2.1 核心容器层

1.2.2 数据访问层

1.2.3 Web应用层

1.2.4 其他重要模块

1.3 Spring的核心JAR包

1.4 Spring的注解

1.4.1 Spring注解的使用

1.4.2 Spring的常用注解

1.5 Spring IoC的原理

1.5.1 Spring IoC简介

1.5.2 Spring Bean的装配流程

1.5.3 Spring Bean 的作用域

1.5.4 Spring Bean的生命周期

1.5.5 Spring 的4种依赖注入

1.5.6 自动装配的5种方式

1.6 Spring AOP的原理

1.6.1 Spring AOP简介

1.6.2 AOP的核心概念

1.6.3 AOP的2种代理方式

1.6.4 AOP的5种通知类型

1.6.5 AOP的代码实现

1.7 Spring MVC的原理

1.8 事务

1.8.1 本地事务

1.8.2 分布式事务

1.8.3 两阶段提交协议

1.9 MyBatis的缓存

1.9.1 MyBatis的一级缓存原理

1.9.2 MyBatis的二级缓存原理

1.10 Spring的生态

1.10.1 Spring Data

1.10.2 Spring的其他服务

第2章 Spring Cloud原理及应用

2.1 Spring Boot

2.1.1 Spring Boot的使用

2.1.2 Spring Boot Application Starters

2.1.3 Spring Boot的常用组件及其使用

2.2 Spring Cloud Config

2.2.1 Spring Cloud Config的原理

2.2.2 Config Server的定义和使用

2.2.3 Config Client

2.3 Spring Cloud Eureka

2.3.1 Spring Cloud Eureka的原理

2.3.2 Spring Cloud Eureka的使用

2.4 Spring Cloud Consul

2.4.1 Spring Cloud Consul的原理

2.4.2 Spring Cloud Consul的使用

2.5 Spring Cloud Feign

2.5.1 Feign的应用

2.5.2 Feign的常用注解

2.6 Spring Cloud Hystrix

2.6.1 Hystrix的特性

2.6.2 Hystrix的服务降级流程

2.6.3 Hystrix的使用

2.6.4 异步请求

2.6.5 Hystrix的常用配置

2.6.7 Hystrix Dashboard

2.7 Spring Cloud Zuul

2.7.1 Zuul的概念和特点

2.7.2 Zuul的原理

2.7.3 Zuul的使用

2.7.3 PreRequestFilter的定义和注入

2.7.4 Fallback Provider的服务容错

2.8 Spring Cloud的链路监控

2.8.1 Sleuth+Zipkin

2.8.2 Pinpoint

第3章 Netty网络编程原理及应用

3.1 Reactor线程模型

3.1.1 Java NIO

3.1.2 Reactor单线程模型

3.1.3 Reactor多线程模型

3.1.4 Reactor主从多线程模型

3.2 Netty的架构

3.2.1 Netty简介

3.2.2 Netty的架构设计

3.2.3 Netty的核心组件

3.2.4 Netty的原理

3.3 Netty的特性

3.3.1 I/O多路复用模型

3.3.2 数据零拷贝

3.3.3 内存重用机制

3.3.4 无锁化设计

3.3.5 高性能的序列化框架

3.4 Netty的使用

第4章 ZooKeeper原理及应用

4.1 ZooKeeper的原理

4.1.1 ZooKeeper的角色

4.1.2 ZAB协议

4.1.3 ZooKeeper的选举机制和流程

4.2 ZooKeeper的应用

4.2.1 ZooKeeper的数据模型

4.2.2 ZooKeeper的安装

4.2.3 ZooKeeper的应用场景

4.2.4 ZooKeeper节点的操作

第5章 Kafka原理及应用

5.1 Kafka的原理

5.1.1 Kafka的组成

5.1.2 Kafka的数据存储设计

5.1.3 生产者并发设计

5.1.4 消费者并发设计

5.2 Kafka的应用

5.2.1 Kafka的安装

5.2.2 基于Spring Boot的Kafka应用

第6章 Hadoop原理及应用

6.1 HDFS

6.1.1 Client

6.1.2 NameNode

6.1.3 Secondary NameNode

6.1.4 DataNode

6.2 MapReduce

6.2.1 Job Client

6.2.2 JobTracker

6.2.3 TaskTracker

6.2.4 Task

6.2.5 Reduce Task的执行过程

6.2.6 Hadoop MapReduce的作业生命周期

6.3 YARN

6.3.1 ResourceManager

6.3.2 NodeManager

6.3.3 ApplicationMaster

6.3.4 Container

6.3.5 YARN的任务提交和运行流程

6.4 Hadoop的安装和应用

6.4.1 Hadoop的安装

6.4.2 Hadoop的应用

第7章 HBase原理及应用

7.1 HBase的原理

7.1.1 HBase的概念

7.1.2 行式存储和列式存储

7.1.3 HBase列式存储的数据模型

7.1.4 HBase的架构组成

7.1.5 HBase的数据读写流程

7.2 HBase的使用

7.2.1 HBase的安装

7.2.2 基于Spring Boot的HBase应用

第8章 Cassandra原理及应用

8.1 Cassandra的原理

8.1.1 Cassandra的特点

8.1.2 Cassandra的数据模型

8.1.3 Gossip协议

8.1.4 NWR理论

8.1.5 一致性Hash

8.1.6 Cassandra的数据副本策略

8.1.7 Cassandra数据存储

8.1.8 Cassandra的数据写入

8.1.9 Cassandra的数据读取

8.1.10 Cassandra的数据删除机制

8.1.11 Cassandra和HBase的核心差别

8.2 Cassandra的应用

8.2.1 Cassandra的安装

8.2.2 基于Spring Boot的Cassandra应用

第9章 ElasticSearch原理及应用

9.1 ElasticSearch的概念和原理

9.1.1 Lucene的介绍

9.1.2 ElasticSearch的特点

9.1.3 ElasticSearch的应用场景

9.1.4 ElasticSearch的数据模型

9.1.5 ElasticSearch分布式架构

9.1.6 ElasticSearch的写操作流程

9.1.7 ElasticSearch的读操作流程

9.1.8 ElasticSearch中的Translog

9.1.9 ElasticSearch段合并

9.1.10 ElasticSearch的集群扩容

9.2 ElasticSearch的应用

9.2.1 ElasticSearch的安装

9.2.2 ElasticSearch的配置和性能调优

9.2.3 ElasticSearch API的使用

第10章 Spark原理及应用

10.1 Spark的原理

10.1.1 Spark的特点

10.1.2 Spark的模块

10.1.3 Spark的运行原理

10.2 Spark的使用

10.2.1 Spark的安装

10.2.2 Spark RDD的使用

10.2.3 Spark Streaming的使用

10.2.4 Spark SQL、DataFrame、DataSet的使用

10.2.5 Spark Structured Streaming的使用

第11章 Flink原理及应用

11.1 Flink的原理

11.1.1 Flink的特点

11.1.2 Flink的核心概念

11.1.3 Flink架构介绍

11.1.4 Flink的事件驱动模型

11.1.5 Flink的数据分析应用

11.1.6 Flink的数据清洗和数据管道

11.1.7 Flink数据流处理基本概念

11.1.8 API分类

11.1.9 Flink基于状态的内存计算

11.1.10 Flink的编程模型

11.1.11 Flink窗口计算

11.1.12 Flink故障恢复

11.2 Flink的应用

11.2.1 Flink的安装

11.2.2 Flink实战案例

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