• 处理大数据的基础架构，OLTP和OLAP的区别，数据库与Hadoop、Spark、Hive和Flink大数据技术

    处理大数据的基础架构，OLTP和OLAP的区别，数据库与Hadoop、Spark、Hive和Flink大数据技术

    2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开
    测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要学，当然，像很多金融企业、安全机构啥的，他们必须要用oracle数据库
    这oracle比sql安全，强大多了，所以你需要学习，最重要的，你要是考网络警察公务员，这玩意你不会就别去报名了，耽误时间！
    与此同时，既然要考网警之数据分析应用岗，那必然要考数据挖掘基础知识，今天开始咱们就对数据挖掘方面的东西好生讲讲 最最最重要的就是大数据，什么行测和面试都是小问题，最难最最重要的就是大数据技术相关的知识笔试

    文章目录

    处理大数据的基础架构

    处理大数据的基础架构主要有以下几种：

    分布式计算框架。
    如Hadoop、Spark、Hive和Flink等，这些框架可以处理大规模的数据，并支持分布式存储和计算。

    分布式文件系统。
    如HDFS（Hadoop Distributed File System）和Google File System等，这些系统可以存储大规模的文件，并支持分布式访问和读取。

    数据库集群。
    如MySQL集群、PostgreSQL集群等，这些集群可以提高数据处理效率和可用性，并支持分布式事务处理。

    NoSQL数据库。
    如MongoDB、Cassandra和Redis等，这些数据库可以处理半结构化和非结构化的数据，并支持高并发写入和读取。

    云平台。
    如Amazon AWS、Google Cloud和阿里云等，这些云平台可以提供虚拟化资源、弹性伸缩和自动化运维等功能，使得处理大数据更加灵活和高效。

    这些基础架构可以相互组合和扩展，以适应不同的大数据处理场景和需求。

    之后我们一个个来学习上述提到的东西，形成一个大数据处理的框架，备考大数据类的试题

    冲

    Hadoop、Spark、Hive和Flink

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    小数据问题不大

    OLTP是啥？

    OLTP( On-Line Transaction Processing ) 联机事务处理过程，
    通常也可以成为面向交易的处理系统。

    个人理解为主要场景针对用户人机交互频繁，数据量小，操作快速响应的实时处理系统中。
    Mysql以及Oracle等数据库软件可以理解为OLTP的工业应用软件体现。

    OLAP( On-Line Analytical Processing)，联机分析处理过程。
    个人理解为主要场景针对大批量数据，实时性无要求，基于数仓多维模型，进行分析操作的系统中。
    Hadoop体系中MapReduce、Hive、Spark、Flink等都可以进行为OLAP实现。

    原来如此了，数据库做不了大数据的分析类的问题

    T是事务
    A是分析

    为什么要大数据？

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    06年写Java的MapReduce程序，难理解

    后来写sql得了，很简单
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    yarn出来就调度一把
    美滋滋
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    docker现在听说得很多：隔离空间
    yarn是container集装箱

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    只写sql然后转译为hive那边的Java

    还有pyspark，写Python很容易
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    相当于是兼容超级多的程序

    批处理，这些是【离线一大批】

    下面是流式计算【实时快速处理】
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    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    两家很骚，后来俩都能处理了
    各种技术你看看是不是穿起来了………………
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    你是做那一层呢？
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    kafka传输技术，快速

    我们从传输开始学起

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    TB级别量的数据，后续可以对接很多大数据处理技术框架

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    有点厉害了

    现有的消息模型？

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    半结构化的东西

    kafka是分布式消息系统
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    使得kafka有扩展性
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    offset不可重复
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    map消息
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    不给key那就随机分配
    否则分区
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    同样的key，同样的key放一起
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    follower就去复制数据，同步，保持数据的可恢复性
    这样的话，就不会丢失了
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    broker就是一台服务器，负责读写
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    主分区由broker读写

    kafka监听器

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    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
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    docker去部署kafka的内外网监听端口
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    kafka的消息模型

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    处于性能和开销的考虑
    否则还要维护锁，加锁，减锁
    否则就会引入竞争，麻烦
    最大化我们要提升性能和吞吐量
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    这种是一对一
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    不同分区之间的消费顺序不知道
    offset早的是先消费
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    你想要保证顺序会设置key同

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    tcp？
    ack确认信息
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    先读信息，至少读一次
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    给位置，最多读一次，可以不读
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    生产者api

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    生产者只大量生产，不管消费，现在就是中国缓冲区满了，老百姓没钱消费，导致生产过剩

    需要通过一带一路出去消费，这时候美国不乐意
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    物流系统？
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    就是网购系统，一次精确消费

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    我扣款那边就要收款
    我失败他不能收款
    我付款了，他不能允许说没收到

    这就是原子性

    数据库就这样的特性
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    kafka序列化

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    前序、中序、后序序列化
    跟买电脑一样
    一堆零件，你送到了，找师傅安装

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    实际上
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    要卡主时间顺序的

    骚

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    注册制
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    header标识一下
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    实际订餐和菜品看不到

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    如果前面完不成，后面就gg
    网络延时导致的

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    异步重试顺序如何保证

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    一会上菜，半天看不到，gg
    消息积压很恶心

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    不看所有信息，只看id
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    又有问题，看日志
    有几个商户的订单贼多，都放一个partition，怎么办？

    那按照用户编号来放，这样，某个订单就走同一个partition

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    这样好多了
    后面呢？
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    促销……
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    太骚了
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    哈哈哈技术太难了
    消息积压有不同的原因

    单表存了太多的菜品
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    并发太大，俩请求同事查到，id不存在
    同时插入，第二个就gg
    加锁？

    Redis分布式锁怎么说？
    不行，消费着网络超时gg

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    尝试插入，不行就改key
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    主从服务器
    有订单，但是没有菜
    主从数据库同步延时
    就查不到数据
    或者查不到最新数据
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    精确传才行

    kafka默认就是容易重复

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    不存在插入，存在就更新

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    公用数据库和kafka系统

    在不同环境中切换容易出错
    所以配置要搞清楚

    cpu容易挂的话，gg

    kafka是牛逼的，很少出问题，大多都是逻辑出了问题。

    总结

    提示：重要经验：

    1）
    2）学好oracle，即使经济寒冬，整个测开offer绝对不是问题！同时也是你考公网络警察的必经之路。
    3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。

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