10.6K ·GitHub
Что это?
Подобранная база знаний на китайском языке для изучения big data-разработки и подготовки к big data-собеседованиям: основы Java, теория распределённых систем и глубокие разборы Hadoop, Hive, Spark, Flink, HBase, Kafka и Zookeeper.
Подобранная база знаний на китайском языке для изучения big data-разработки и подготовки к big data-собеседованиям: основы Java, теория распределённых систем и глубокие разборы Hadoop, Hive, Spark, Flink, HBase, Kafka и Zookeeper.Это программный проект или сборник учебных заметок?Это подборка статей и заметок в markdown, организованных по темам, а не библиотека или инструмент — посты из блога/публичного аккаунта автора, выстроенные в структурированный учебный маршрут.
Это подборка статей и заметок в markdown, организованных по темам, а не библиотека или инструмент — посты из блога/публичного аккаунта автора, выстроенные в структурированный учебный маршрут.Как организован материал?Он делится на четыре раздела: основы (Java, NIO, многопоточность, JVM, теория распределённых систем, Zookeeper, RPC, Netty), глубокие разборы фреймворков (Hadoop, Hive, Spark, Flink, HBase, Kafka, Zookeeper), практические продвинутые статьи и раздел подготовки к собеседованиям с подборками вопросов.
Он делится на четыре раздела: основы (Java, NIO, многопоточность, JVM, теория распределённых систем, Zookeeper, RPC, Netty), глубокие разборы фреймворков (Hadoop, Hive, Spark, Flink, HBase, Kafka, Zookeeper), практические продвинутые статьи и раздел подготовки к собеседованиям с подборками вопросов.Весь ли контент доступен свободно?В основном да, но глубокие сводки '系统性总结' по Hadoop, Hive, Spark, Flink и HBase помечены как эксклюзив для подписчиков платного сообщества автора '知识星球' (Zhihu Planet).
В основном да, но глубокие сводки '系统性总结' по Hadoop, Hive, Spark, Flink и HBase помечены как эксклюзив для подписчиков платного сообщества автора '知识星球' (Zhihu Planet).С чего новичку начать?README отсылает новичков к отдельной статье-роадмапу '八千里路云和月|从零到大数据专家学习路径指南', где расписан весь путь с нуля до архитектора big data.
README отсылает новичков к отдельной статье-роадмапу '八千里路云和月|从零到大数据专家学习路径指南', где расписан весь путь с нуля до архитектора big data.Есть ли банк вопросов для собеседований?Да, есть отдельный раздел '大数据开发面试篇' с собранными комплектами вопросов для собеседований ('面试系列合集'), а также отдельный раздел по алгоритмам big data для подготовки.
Да, есть отдельный раздел '大数据开发面试篇' с собранными комплектами вопросов для собеседований ('面试系列合集'), а также отдельный раздел по алгоритмам big data для подготовки.Какие big data-фреймворки здесь охвачены?Hadoop, Hive, Spark, Flink, HBase, Kafka и Zookeeper — по каждому есть свой обзор маршрута изучения и статьи с глубоким разбором.
Hadoop, Hive, Spark, Flink, HBase, Kafka и Zookeeper — по каждому есть свой обзор маршрута изучения и статьи с глубоким разбором.Проект ещё обновляется?Здесь есть ежегодные подборки статей вроде '2020精品文章合集' и '2021精品文章合集' — значит, проект активно поддерживался как минимум до 2021 года, а практический/продвинутый контент добавлялся со временем.
Здесь есть ежегодные подборки статей вроде '2020精品文章合集' и '2021精品文章合集' — значит, проект активно поддерживался как минимум до 2021 года, а практический/продвинутый контент добавлялся со временем.Почему он называется 'God of Big Data'?Название отражает подачу проекта как пошагового пути к мастерству в big data ('成神之路' — «путь к тому, чтобы стать богом»): от основ Java до полного стека big data и готовности к собеседованиям.
Название отражает подачу проекта как пошагового пути к мастерству в big data ('成神之路' — «путь к тому, чтобы стать богом»): от основ Java до полного стека big data и готовности к собеседованиям.What are similar projects?BigData-Notes, flink-learning, hello-algorithm, technology-talk, Java, zju-icicles, JavaFamily, Android
BigData-Notes, flink-learning, hello-algorithm, technology-talk, Java, zju-icicles, JavaFamily, AndroidWhich topics is it in?flink, hdfs, hive, bigdata, hadoop, zookeeper, spark, kafka, study-guide, interview-questions, computer-science, knowledge-base
flink, hdfs, hive, bigdata, hadoop, zookeeper, spark, kafka, study-guide, interview-questions, computer-science, knowledge-base