IT圈子是一个需要不断学习不断进取的圈子，不学习不进步肯定是要被淘汰的，而且现在的IT圈子更加趋向于“多面手”全栈架构师这么一个大形势，小编这里为大家整理了架构+大数据双料架构师的进阶必备的PDF，希望你可以一直学习，一直进步！（java岗位）

实战NginX，取代Apache的高性 能Web服务器

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

 

 

微服务架构实战

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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Redis深度历险：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

 

 

MySQL技术精粹架构、高级特性、性能优化与集群实战

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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Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战

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

 

 

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

 

 

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

 

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2部分Kubernetes高级篇

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3部分Kubernetes生态篇

第13章CoreOS

第14章Etcd

第15章Mesos

 

 

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