五体大字系统进阶课讲什么

1、Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!

2、Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux *** 作系统，Windows *** 作系统是封闭的 *** 作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础 *** 作命令。

3、Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS为海量的数据提供了存储，MapRece为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与 *** 作!

4、Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapRece任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级 *** 作等。

5、Avro与Protobuf

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapRece任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级 *** 作等。

6、ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

7、HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

8、phoenix

phoenix是用Java编写的基于JDBCAPI *** 作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

9、Redis

phoenix是用Java编写的基于JDBCAPI *** 作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

Java中的锁主要包括synchronized锁和JUC包中的锁，这些锁都是针对单个JVM实例上的锁，对于分布式环境如果我们需要加锁就显得无能为力。在单个JVM实例上，锁的竞争者通常是一些不同的线程，而在分布式环境中，锁的竞争者通常是一些不同的线程或者进程。如何实现在分布式环境中对一个对象进行加锁呢？答案就是分布式锁。

目前分布式锁的实现方案主要包括三种：

基于数据库实现分布式锁主要是利用数据库的唯一索引来实现，唯一索引天然具有排他性，这刚好符合我们对锁的要求：同一时刻只能允许一个竞争者获取锁。加锁时我们在数据库中插入一条锁记录，利用业务id进行防重。当第一个竞争者加锁成功后，第二个竞争者再来加锁就会抛出唯一索引冲突，如果抛出这个异常，我们就判定当前竞争者加锁失败。防重业务id需要我们自己来定义，例如我们的锁对象是一个方法，则我们的业务防重id就是这个方法的名字，如果锁定的对象是一个类，则业务防重id就是这个类名。

基于缓存实现分布式锁：理论上来说使用缓存来实现分布式锁的效率最高，加锁速度最快，因为Redis几乎都是纯内存 *** 作，而基于数据库的方案和基于Zookeeper的方案都会涉及到磁盘文件IO，效率相对低下。一般使用Redis来实现分布式锁都是利用Redis的 SETNX key value 这个命令，只有当key不存在时才会执行成功，如果key已经存在则命令执行失败。

基于Zookeeper：Zookeeper一般用作配置中心，其实现分布式锁的原理和Redis类似，我们在Zookeeper中创建瞬时节点，利用节点不能重复创建的特性来保证排他性。

在实现分布式锁的时候我们需要考虑一些问题，例如：分布式锁是否可重入，分布式锁的释放时机，分布式锁服务端是否有单点问题等。

上面已经分析了基于数据库实现分布式锁的基本原理：通过唯一索引保持排他性，加锁时插入一条记录，解锁是删除这条记录。下面我们就简要实现一下基于数据库的分布式锁。

id字段是数据库的自增id，unique_mutex字段就是我们的防重id，也就是加锁的对象，此对象唯一。在这张表上我们加了一个唯一索引，保证unique_mutex唯一性。holder_id代表竞争到锁的持有者id。

如果当前sql执行成功代表加锁成功，如果抛出唯一索引异常(DuplicatedKeyException)则代表加锁失败，当前锁已经被其他竞争者获取。

解锁很简单，直接删除此条记录即可。

是否可重入 ：就以上的方案来说，我们实现的分布式锁是不可重入的，即是是同一个竞争者，在获取锁后未释放锁之前再来加锁，一样会加锁失败，因此是不可重入的。解决不可重入问题也很简单：加锁时判断记录中是否存在unique_mutex的记录，如果存在且holder_id和当前竞争者id相同，则加锁成功。这样就可以解决不可重入问题。

锁释放时机 ：设想如果一个竞争者获取锁时候，进程挂了，此时distributed_lock表中的这条记录就会一直存在，其他竞争者无法加锁。为了解决这个问题，每次加锁之前我们先判断已经存在的记录的创建时间和当前系统时间之间的差是否已经超过超时时间，如果已经超过则先删除这条记录，再插入新的记录。另外在解锁时，必须是锁的持有者来解锁，其他竞争者无法解锁。这点可以通过holder_id字段来判定。

数据库单点问题 ：单个数据库容易产生单点问题：如果数据库挂了，我们的锁服务就挂了。对于这个问题，可以考虑实现数据库的高可用方案，例如MySQL的MHA高可用解决方案。

使用Jedis来和Redis通信。

可以看到，我们加锁就一行代码：

jedisset(String key, String value, String nxxx, String expx, int time);

这个set()方法一共五个形参：

第一个为key,我们使用key来当锁，因为key是唯一的。

第二个为value，这里写的是锁竞争者的id，在解锁时，我们需要判断当前解锁的竞争者id是否为锁持有者。

第三个为nxxx，这个参数我们填的是NX，意思是SET IF NOT EXIST，即当key不存在时，我们进行set *** 作；若key已经存在，则不做任何 *** 作。

第四个为expx，这个参数我们传的是PX，意思是我们要给这个key加一个过期时间的设置，具体时间由第五个参数决定；

第五个参数为time，与第四个参数相呼应，代表key的过期时间。

总的来说，执行上面的set()方法就只会导致两种结果：1当前没有锁（key不存在）,那么久进行加锁 *** 作，并对锁设置一个有效期，同时value表示加锁的客户端。2已经有锁存在，不做任何 *** 作。

上述解锁请求中， SET_IF_NOT_EXIST (不存在则执行)保证了加锁请求的排他性，缓存超时机制保证了即使一个竞争者加锁之后挂了，也不会产生死锁问题：超时之后其他竞争者依然可以获取锁。通过设置value为竞争者的id，保证了只有锁的持有者才能来解锁，否则任何竞争者都能解锁，那岂不是乱套了。

解锁的步骤：

注意到这里解锁其实是分为2个步骤，涉及到解锁 *** 作的一个原子性 *** 作问题。这也是为什么我们解锁的时候用Lua脚本来实现，因为Lua脚本可以保证 *** 作的原子性。那么这里为什么需要保证这两个步骤的 *** 作是原子 *** 作呢？

设想：假设当前锁的持有者是竞争者1，竞争者1来解锁，成功执行第1步，判断自己就是锁持有者，这是还未执行第2步。这是锁过期了，然后竞争者2对这个key进行了加锁。加锁完成后，竞争者1又来执行第2步，此时错误产生了：竞争者1解锁了不属于自己持有的锁。可能会有人问为什么竞争者1执行完第1步之后突然停止了呢？这个问题其实很好回答，例如竞争者1所在的JVM发生了GC停顿，导致竞争者1的线程停顿。这样的情况发生的概率很低，但是请记住即使只有万分之一的概率，在线上环境中完全可能发生。因此必须保证这两个步骤的 *** 作是原子 *** 作。

是否可重入 ：以上实现的锁是不可重入的，如果需要实现可重入，在 SET_IF_NOT_EXIST 之后，再判断key对应的value是否为当前竞争者id，如果是返回加锁成功，否则失败。

锁释放时机 ：加锁时我们设置了key的超时，当超时后，如果还未解锁，则自动删除key达到解锁的目的。如果一个竞争者获取锁之后挂了，我们的锁服务最多也就在超时时间的这段时间之内不可用。

Redis单点问题 ：如果需要保证锁服务的高可用，可以对Redis做高可用方案：Redis集群+主从切换。目前都有比较成熟的解决方案。

利用Zookeeper创建临时有序节点来实现分布式锁：

其基本思想类似于AQS中的等待队列，将请求排队处理。其流程图如下：

解决不可重入 ：客户端加锁时将主机和线程信息写入锁中，下一次再来加锁时直接和序列最小的节点对比，如果相同，则加锁成功，锁重入。

锁释放时机 ：由于我们创建的节点是顺序临时节点，当客户端获取锁成功之后突然session会话断开，ZK会自动删除这个临时节点。

单点问题 ：ZK是集群部署的，主要一半以上的机器存活，就可以保证服务可用性。

Zookeeper第三方客户端curator中已经实现了基于Zookeeper的分布式锁。利用curator加锁和解锁的代码如下：

分布式锁三种实现方式：1、基于数据库实现分布式锁；2、基于缓存（Redis等）实现分布式锁；3、基于Zookeeper实现分布式锁。从性能角度（从高到低）来看：“缓存方式>Zookeeper方式>=数据库方式”。

1。悲观锁：利用selectwhereforupdate排他锁。

所谓乐观锁与前边最大区别在于基于CAS思想，是不具有互斥性，不会产生锁等待而消耗资源， *** 作过程中认为不存在并发冲突，只有updateversion失败后才能觉察到。我们的抢购、秒杀就是用了这种实现以防止超卖。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

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