命中率百分之百的Big Data资料大全
“大数据”，是这两年频繁被提及的一个“热词”，尤其在各大互联网公司，Big Data已经成了“抢手货”。LinkedIn《中国互联网最热职位人才库报告》统计出了当前互联网行业最热门的六大需求职位， 分别是研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析岗位。
这些职位都是当下任何互联网公司要建立发展必不可少的岗位，尤其是数据分析人才，伴随着Big Data在互联网行业更多的应用而愈加重要。在这六类岗位中，又以数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，是严重稀缺岗位。
九章算法吐血整理的Big Data学习资料大全，希望对你学习Big Data有所帮助。
系统性网络课程推荐
《Data-Intensive Distributed Computing》
Github上的一个文字教程，作业设计的很好，对知识点的考察设计也很详细，不过没有视频。
《Big Data for Data Engineers Specialization》
Coursera上的一个视频课程，包括HDFS、MapReduce、Spark、Real-time Streaming 等大数据应用框架，共5节课程。
九章算法推出的一门针对零基础小白的课程，全中文授课，课程里面都是实战的工业界项目，主要学习MapReduce、Hadoop，主讲老师是硅谷的一位声音巨好听的美女工程师。
《The Ultimate Hands-On Hadoop - Tame your Big Data》
这是Udemy上的一个视频课程，帮助你掌握最流行的大数据技术，设计使用Hadoop和相关技术管理“大数据”的分布式系统，了解YARN，Tez，Mesos等等如何管理Hadoop集群。
《a Certification CBig Datourse (Coursera)》
Coursera上的在线专项课程，通过概述大数据的组织，分析和解释，来推动更好的业务决策，完成时间大概为5个月，被评为2019最好的big data课程之一。
《Microsoft Professional Program in Big Data》
这个课程会讲解Big Data的基础知识，使用Azure托管服务和Hadoop和Spark等开源系统来掌握一些必要的技能。
《Big Data Certification Course from University of Adelaide》
这是edX上的课程，该MicroMasters程序教你使用工具和分析方法，以便将数据用于决策，大规模收集和组织数据，并了解数据分析如何影响组织并带来变化。
IBM Cognitive Class 的《hadoop 系列课程》
内容很全，基本涵盖了所有的hadoop框架下的主流product。
《Introduction to Apache Spark (Spark v2.1)》
这是一个有关Spark的免费的课程，观看者需要学习为Apache Spark 2.1版构建简单的Spark应用程序。 除此之外， 该课程还介绍了使用DataFrames，数据集和用户定义函数（UDF）。
HADOOP 相关高频面试题
1.简单概述 hdfs 原理，以及各个模块的职责
1) 客户端向 nameNode 发送要上传文件的请求；
2) nameNode 返回给用户是否能上传数据的状态；
3) 加入用户端需要上传一个 1024M 的文件，客户端会通过 Rpc 请求 nameNode，并返回需要上传给 DataNode(分配机器的距离以及空间的大 小等)，nameNode 会选择就近原则分配机器；
4) 客户端请求建立 block 传输管道 channel 上传数据；
5) 在上传是 DataNode 会与其他的机器建立连接并把数据块传送到其他的机 器上；
6) DataNode 向 nameNode 汇报储存情况以及信息；
7) 当第一个快上传完后，再执行其他复制的传送。
2.fsimage 和 edit 的区别？
当 namenode 与 secondary namenode 进行数据同步时，就会用到了 fsimage 与 edit。
fsimage 是保存最新元数据信息的，当 fsimage 数据到一定大小时，会生成一 个新文件来保存元数据信息，这个新文件就是 edit，edit 会回滚最新数据。
3.hdfs 中的 block 默认保存几份？
不管是 hadoop1.x 还是 hadoop2.x 都是默认保存 3 份，通过参数 dfs.replication 进行修改，副本数目根据机器个数来确定。
4.谈谈数据倾斜，如何发生的，并给出优化方案
数据倾斜主要是两个数据相差的数量不在一个级别上，在执行任务时造成的数 据倾斜，可以通过分区的方法减少数据倾斜性能，例如：抽样和范围的分区、 自定义分区、数据大小倾斜的自定义侧咯。
5.怎样快速杀死一个 job？
1) 执行 hadoop job -list 拿到 job-id
2) Hadoop job kill hadoop-id
6.新增一个节点时怎样快速的启动？
Hadoop-daemon.sh start datanode
7.你认为用 java , streaming , pipe 方式开发 map/reduce，各有什么优点？
开发 mapReduce 只用过 java 与 Hive，不过使用 java 开发 mapreduce 显得 笨拙、效率也慢，基于 java 慢的原因在于 Hive，但这样方便查询与设计。
8.简单概述 hadoop 的 join 的方法
Hadoop 常用的 jion 有 reduce side join , map side join , SemiJoin。不过 reduce side join 与 map side join 比较常用，但都比较耗时。
9.hdfs 的数据压缩算法
Hadoop 的压缩算法有很多，其中比较常用的就是 gzip 算法与 bzip2 算法， 都可以可通过 CompressionCodec 来实现
10.hadoop 的调度
Hadoop 的调度有三种。fifo 调度，是 hadoop 默认的，这种方式是按照作业 的优先级高低与到达时间先后执行；公平调度器，保证分配用户的公平，获取 共享集群；容量调度器，让程序都能获得执行能力，在队列中获得资源。
Big Data常用算法总结
1、Bloom Filter
由一个很长的二进制向量和一系列 hash 函数组成
优点：可以减少 IO 操作，省空间
缺点：不支持删除，有误判
如果要支持删除操作，改成计数布隆过滤器
2、SkipList（跳表）
核心思路： 由多层组成，每层都是一个有序链表，最底层包含所有元素，元素 数逐层递减。
并行编程情况下可以用锁或者 CAS 操作。CAS（compare and swap），解决 多线程并行情况下使用锁造成性能损耗的一种机制，CAS 操作包含三个操作数 ——内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)。
如果内存位置的值与预期原值相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值；否则，处理器不做任何 操作。无论哪种情况，它都会在 CAS 指令之前返回该位置的值。
用 CAS 实现的插入：
3、LSM 树（Log-Structured Merge-Tree)
与 B+树相比，牺牲部分读性能，大幅提高写性能。
宗旨：把大量随机写改为批量序列写。
在内存中维护多个小的有序结构，在查找时要二分遍历这些结构，不断把小树 合并为大树，进行批量插入。为了优化查找，可以使用 Bloom Filter，判断小 结构中有没有目标数据。
4、HashTree
用于快速定位海量数据中少量变化的内容；对每一项数据进行 Hash，多项组合之后再 Hash，再 Hash，最后到 Top Hash。
5、Cuckoo 哈希
使用两个哈希函数 H1（X）和 H2（X），插入 X 时，同时计算 H1（X）和 H2(X)，如果任意一个桶为空，将 X 插入相应位置；如果都满了，选一个桶把 y 踢掉，放入 X，对 y 执行上述过程。设定最大替换次数，达到次数时增大桶的 数量或者重选 Hash 函数。
Big Data书籍推荐
《Manning Big Data》
教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构，以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具，来创建系统。架构理论很实用，需要有一定实战基础会更容易理解。
《Big Data: The Numbers Game Deciphered》
要想学习简明扼要的关于大数据世界的概述，可以阅读这本只有11页的电子书，这本书以数据科学领域的最新发展为背景，讲述了数据科学领域需要具备的技术/非技术类的技能和一些学习资源。
《8 Essential Concepts of Big Data and Hadoop》
这本指南比较便捷，可以快速了解大数据和Hadoop的8个基本概念。
《Hadoop in Action》
看了以后能比较快地用起来，是本不错的大纲类书籍，适合把Hadoop当做工具，或者是Hadoop集群维护、从配置角度优化Hadoop的时候用。
《Hadoop: The Definitive Guide》
本书对Hadoop系统本身及相关方面都做了比较详细的分析，不过比较枯燥，不易读。
《Secret to Unlocking Tableau's Hidden Potential》
Tableau使分析变得简单易行，不仅适用于分析师，也适用于高层管理人员，IT专业人员以及其他所有人员。书中讲解了能够充分发挥Tableau功能的技巧，以及有用的黑客技巧。
《Top 25 Interview Questions and Answers: Big Data Analysis》
即便你是一位很厉害的数据专家，在求职面试中，你依然需要绞尽脑汁让面试官对你印象深刻，否则你依然很难得到你一直梦寐以求的那个职位，这本书灰机了大数据面试最常问的问题和答案，相信可以助你一臂之力。
Hadoop 技术内幕系列：
《深入解析 Hadoop common 和 HDFS 架构设计与实现原理》
《深入解析 YARN 架构设计与实现原理》
《深入理解 MapReduce 架构设计与实现原理》
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