阿里架构师心血总结微服务+分布式+大数据+Flink+机器学习文档!

前言:

关于程序员,一直以来有个默认的共识,这是个高薪的职业但也“高危”。加不完的班、关不掉的电脑、积重难返的身体负荷......在互联网大热狼性文化横行的今天,更是如此。那么面对优胜劣汰的技术环境,程序员该如何避免沦为“螺丝钉”?在过了35岁之后,又如何老而弥坚“尚能饭”?......接下来我们就为你详尽解读,优秀的工程师是学习哪些知识点以及如何攻克这些关卡的。

01-实战NginX

  • 第1章Nginx简介
  • 第2章Nginx服务器的安装与配置
  • 第3章Nginx的基本配置与优化
  • 第4章Nginx与PHP(FastCGI)的安装、配置与优化
  • 第5章Nginx与JSP. ASP.NET. Perl的安装与配置
  • 第6章Nginx HTTP负载均衡和反向代理的配置与优化
  • 第7章Nginx的Rewrite规则与实例
  • 第8章Nginx模块开发
  • 第9章Nginx的Web缓存服务与新浪网的开源NCACHE模块
  • 第10章Nginx在国内知名网站中的应用案例
  • 第11章Nginx的非典型应用实例
  • 第12章Nginx的核心模块
  • 第13章Nginx的标准HTTP模块
  • 第14章Nginx的其他HTTP模块
  • 第15章Nginx的邮件模块

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01-实战NginX

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02-微服务实战

  • 箅1章微服务概述
  • 第2章微服务设计原则
  • 第3章微服务之SpringBoot
  • 第4章微服务之Docker
  • 第5章微服务之Spring Cloud
  • 第6章微服务之Spring Cloud其他框架
  • 第7章微服务之自动化测试与质量管理
  • 第8章微服务之JHipster
  • 第9章微服务之自动化部署
  • 第10章微服务之日志收集与监控
  • 第11章完整示例
  • 第12章微服务核心功能推荐

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02-微服务实战

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02-微服务实战

这些PDF是进阶架构架构师的必备PDF,小编已经为大家整理出来了,

03-Redis核心原理和应用实践

  • 开筒:授人以鱼不若授人以渔一Redis 可以用来做什么?
  • 基础:万丈高楼平地起
  • Redis基础数据结构
  • 应用1:千帆竞发一分布式锁
  • 应用2:缓兵之计一延时队列
  • 应用3:节衣缩食一位图
  • 应用4:四两援千斤一HyperLogLog
  • 应用5:层峦叠嶂—布隆过滤器
  • 应用6:断尾求生一简单限流
  • 应用7:-毛环拔一漏斗限流
  • 应用8:近水楼台一GeoHash
  • 应用9:大海捞针一Scan
  • 原理1:鞭辟入里一线程 I0模型
  • 原理2:交头接耳一通信协议
  • 原理3:未雨绸缪一持久化
  • 原理4:雷厉风行一管道
  • 原理5:同舟共济一事务
  • 原理6:小道消息一PubSub
  • 原理7 :开源节流一小对象压缩
  • 原理8:有备无患一主从同步
  • 集群1:李代桃便一Sentinel
  • 集群2:分而治之一Codis
  • 集群3:众志成城一Cluster
  • 拓展1:耳听八方—Stream
  • 拓展2:无所不知—Info指令
  • 拓展3:拾逮漏补一再谈分布式锁
  • 拓展4:朝生要死一一过期策略
  • 拓展5:优胜劣汰一LRU
  • 拓展6:平波缓进一懒惰删除
  • 拓展7 :妙手仁心一优雅地使用 Jedis
  • 拓展8:居安思危一保护 Redis
  • 拓展9:隔墙有耳一Redis安全通信
  • 源码1 :极度深寒一探索 「字符串」内部结构
  • 源码2:极度深寒一探索 「字典」内部
  • 源码3:极度深寒一探索 「压缩列表」内部
  • 源码4:极度深寒一探索 「快速列表」内部
  • 源码5:极度深寒一-探索 「跳跃列表」内部结构
  • 源码6:极度深寒一一探索 「紧凑列表」内部
  • 源码7 :极度深寒一一探索 「基数树」内部
  • 尾声:百尺竿头一 继续深造指南

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03-Redis核心原理和应用实践

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03-Redis核心原理和应用实践

04-MySQL深度解析

第1章MySQL架构介绍

第2章MySQL权限与安全

第3章数据备份与还原

第4章MySQL的高级特性

第5章MySQL锁定机制

第6章使用MySQL Workbench管理数据库

第7章SQL性能优化

第8章MySQL服务器性能优化

第9章MySQL性能监控

第10章MySQL Replication

第11章MySQL Cluster实战

第12章企业中MySQL的高可用架构

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04-MySQL深度解析

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04-MySQL深度解析

学习资料是用来学习的,而不是用来收藏的,小编已经将这么文档整理好了,如果您需要的话,

05-Hadoop+Spark大数据架构技术

  • 第1章大数据与机器学习
  • 第2章VirtualBox虚拟机软件的安装
  • 第3章Ubuntu Linux操作系统的安装
  • 第4章Hadoop Single Node Cluster的安装
  • 第5章Hadoop Muti Node Cluster的安装
  • 第6章Hadoop HDFS命令
  • 第7章Hadoop MapReduce
  • 第8章Spark的安装与介绍
  • 第9章Spark RDD
  • 第10章Spark的集成开发环境
  • 第11章创建推荐引擎
  • 第12章StumbleUpon数据集
  • 第13章决策树二元分类
  • 第14章运辑回归:元分类
  • 第15章支持向量机SVM二元分类
  • 第16章朴素贝叶斯元分类
  • 第17章决策树多元分类
  • 第18章决策树回归分析
  • 第19章使用Apache Zeppelin 数据可视化

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05-Hadoop+Spark大数据架构技术

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05-Hadoop+Spark大数据架构技术

06-Spark大数据商业实战三部曲_内核解密_商业案例_性能调优

上篇:内核解密

第1章电光石火间体验Spark 2.2开发实战

第2章Spark 2.2技术及原理

第3章Spark的灵魂: RDD和DataSet

第4章Spark Driver启动内幕剖析

第5章Spark集群启动原理和源码详解

第6章Spark Aplication提交给集群的原理和源码详解

第7章Shuffle原理和源码详解

第8章Job工作原理和源码详解

第9章Spark中Cache和checkpoint原理和源码详解

第10章Spark中BroadcastAccumulator原理和源码详解

第11章Spark与大数据其他经典组件整合原理与实战

中篇:商业案例

第12章Spark商业案例之大数据电影点评系统应用案例

第13章Spark 2.2实战之Dataset开发实战企业人员管理系统应用案例

第14章Spark商业案例之电商交互式分析系统应用案例

第15章Spark商业案例之NBA篮球运动员大数据分析系统应用案例

第16章电商广告点击大数据实时流处理系统案例

第17章Spark在通信运营商生产环境中的应用案例

第18章使用Spark GraphX实现婚恋社交网络多维度分析案例

下篇:性能调优

第19章对运行在YARN上的Spark进行性能调优

第20章Spark 算子调优最佳实践

第21章Spark 频繁遇到的性能问题及调优技巧

第22章Spark集群资源分配及并行度调优最佳实践

第23章Spark集群中Mapper端、Reducer 端内存调优;

第24章使用Broadcast实现Mapper端Shufle聚合功能的原理和调优实战:

第25章使用Accumulator高效地实现分布式集群全局计数器的原理和调优案例:

第26章Spark下JVM性能调优最佳实践

第27章Spark五大子框架调优最佳实践:

第28章Spark2.2.0新-.代钨丝计划优化引擎;

第29章Spark Shufle调优原理及实践

第30章Spark性能调优之数据倾斜调优一站式解决方案原理与实战:

第31章Spark大数据性能调优实战专业之路

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06-Spark大数据商业实战三部曲_内核解密_商业案例_性能调优

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06-Spark大数据商业实战三部曲_内核解密_商业案例_性能调优

07-Flink

  • 第1章为何选择Flink
  • 第2章流处理架构
  • 第3章Flink的用途
  • 第4章对时间的处理
  • 第5章有状态的计算
  • 第6章批处理:一种特殊的流处理
  • 附录其他资源

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07-Flink

08-K8S

  • 第1部分Kubernetes基础筒
  • 第1章Kubernetes介绍
  • 第2章Kubernetes的架构和部署
  • 第3章Kubernetes快速入门
  • 第4章Pod
  • 第5章Replication Controller
  • 第6章Service
  • 第7章数据卷
  • 第8章访问Kubernetes API
  • 第9章Kubernetes网络
  • 第10章Kubernetes安全
  • 第11章Kubernetes资源管理
  • 第12章管理和运维Kubernetes
  • 第13章CoreOS
  • 第14章Etcd
  • 第15章Mesos

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08-K8S

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08-K8S

学习资料是用来学习的,而不是用来收藏的,小编已经将这么文档整理好了,如果您需要的话可以查看图片中的获取方式

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