多易大数据开发37期 2023

《2023大数据开发实战指南：Hadoop生态到Flink实时计算全链路解析》

本文结合个人工程实践，系统梳理大数据开发核心技术栈。以下是经过企业级项目验证的完整知识框架：

一、分布式系统核心组件

1. Hadoop生态

• HDFS源码级存储原理剖析（附NN/DN通信机制图解）

• YARN生产级资源调度策略：Capacity Scheduler队列配置模板

2. Spark性能优化

• RDD宽窄依赖调优方案：Shuffle过程数据倾斜八种应对策略

• SparkSQL执行计划解读：Join优化与AQE参数调优实录

3. 实时计算体系

• Flink Checkpoint精准一次语义实现原理（含WAL日志追踪案例）

• Kafka消费者组Rebalance问题定位手册（附__consumer_offsets解析）

二、数据仓库建设方法论

1. Hive数仓规范

• 元数据版本控制方案（Git+Metastore Hook实现）

• 动态分区并发写入优化：Tez引擎参数配置模板

2. 实时数仓架构

• Doris物化视图加速OLAP查询（Bitmap索引实战案例）

• Presto跨集群查询权限控制方案（Kerberos集成指南）

三、开发环境标准化

1. 集群部署规范

• 自动化部署脚本集（Ansible部署Hadoop 3.x集群）

• 多节点时钟同步异常处理手册（Chrony配置详解）

2. 工程化实践

• Maven多环境Profile配置模板（Dev/Test/Prod分级）

• Git Flow在数据平台开发中的应用（Hook校验示例）

四、学习路径规划

1. 进阶路线图

• 基础层：Linux核心命令→Java并发编程→网络IO模型

• 中间件层：ZooKeeper选举→Kafka副本同步→Redis持久化

• 计算层：MapReduce执行引擎→Spark内存管理→Flink状态后端

文中涉及的《分布式系统调试手册》《生产环境参数对照表》等文档模板，以及Ansible部署脚本集，可通过私信获取完整版本。若在技术选型或环境配置中遇到具体问题，欢迎交流解决方案。