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今天给各位分享kafakajava的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、北大青鸟java培训：大数据分析的学习方式？
• 2、目前Java码农，还有必要从0基础学go语言吗？
• 3、Java程序员年薪拿到20万，他是怎么做到的
• 4、大数据工作都做什么。我对大数据感兴趣，想从事这方面的工作，但是不知道他具体是要做什么。求解~~
• 5、Kafaka入门（1）- Kafka简介和安装与启动（mac）
• 6、什么是零拷贝

北大青鸟java培训：大数据分析的学习方式？

现在学大数据分析的朋友越来越多，绝大部分人也会选择参加专业的培训班来学这门技术。

在这样的情况下，不少人就来留言问笔者说，想知道2020短期大数据分析培训难学吗?本文就详细跟大家讲讲，2020短期大数据分析培训难学吗，这个话题，河北计算机学院帮助解答大家心中的疑问。

1：我们先来了解一下，大数据分析要学什么东西。

要想成为合格的大数据分析师，就需要熟悉Linux/Unix平台开发，熟悉数据可视化;熟悉主流的云计算(阿里云、AWS)、大数据产品，具有相关行业用户行为分析经验;熟练使用数据分析工具和平台(如R，JupyterNotebook);精通算法设计、数据结构、算法分析与优化，良好的文献阅读能力。

2：除开以上技术之外，大数据分析师还需要熟练使用DB2/ORACLE/MYSQL/PostgreSQL等常见数据库开发技术;熟悉Linux平台，熟悉vim、emacs等编辑器，熟练使用常用命令,熟悉shell/perl/python/php等脚本语言的一种或多种;、熟悉大数据处理相关技术，如Hadoop、Spark、Hive、Hbase、Impala、Kafaka、Flume、Sqoop、Storm、Redis等。

3：不要看以上技能晦涩难懂，很难学好的样子，其实不然。

只要你能够找到科学的学习方式，成为合格的大数据分析师不会很难。

目前Java码农，还有必要从0基础学go语言吗？

技多又不压身，Java Python.go都是很好的语言，如果你有精力学一学没坏处，而且编程语言一通百通，你是Java程序员，学go语言学起来又不困难。

Java程序员年薪拿到20万，他是怎么做到的

有幸阅读了《刻意练习》这本书，收获的3大技巧

第一步：走出舒适区

第二步：寻找导师

第三步：刻意练习

Java程序员学习要求：

分布式、Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud、ZooKeeper、Kafaka、Redis、MQ。

基本就是两招：

1. 用到哪块学通哪块，要学精还是有难度的，第一二次上够用就行，任何知识都架不住多用啊，第三次之后逐一吃透即可。（不要急，也不要求多，这就是我的心态）

2. 多买一些基础书籍，我一般喜欢多看数目录，选择其中看不懂的反复读。

现在最主要的是吸收JAVA的思想和深度理解JAVA企业开发的优势和弊端。

临渊羡鱼，不如退而结网

第一家是为"用友"集团做ERP外包的软件公司。那时候，对于大部分专科生来说，毕业不失业，那就算走上正轨了。

这样从事ERP开发的公司，已经有了一套自己成熟的大型软件框架系统。自己在校了解学习的spring，hibernate等框架并没有得到实践的机会。反而因为数据库SQL的通用性，被安排了一份根据报表需求，专门写SQL的工作，就这样入职培训1个月后，顺利上岗。

那会儿自己只会"select

* from emp"，能用到分组查询"group by"

，就感觉很深入了。可是，甲方的需求不可能这么简单，各种复杂查询"啪啪啪"得打脸。没有人带，没有人问，面对项目负责人每天的怒骂，只能自己上网搜资料。磕磕绊绊，解决了连表查询，多字段排序，去重，合并等，感觉自己能力增长了不少，有点小膨胀，开始想"我要打十个！！"。甲方没有辜负我的内心想法，顺利完成前几个任务后，工作量开始陡然变大。之后的2个月，每天联系甲方的经理，了解业务；询问老同事，查询数据字典，了解字段含义，就这样，完成了人生工作里第一个项目。

大数据工作都做什么。我对大数据感兴趣，想从事这方面的工作，但是不知道他具体是要做什么。求解~~

大数据相关工作岗位很多，有大数据分析师、大数据挖掘算法工程师、大数据研发工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据爬虫工程师、大数据运营专员、大数据架构师、大数据专家、大数据总监、大数据研究员、大数据科学家等等。

数据分析师：

工作内容：

a.临时取数分析，比如双11大促活动分析；产品的流量转化情况、产品流程优化分析，等等；

b.报表需求分析--比如企业常见的日报、周报、月报、季报、年报、产品报表、流量转化报表、经营分析报表、KPI报表等等；

c.业务专题分析：

精准营销分析（用户画像分析、营销对象分析、营销策略分析、营销效果分析）；

风控分析（策略分析，反欺诈分析，信用状况分析）；

市场研究分析（行业分析、竞品分析、市场分析、价格分析、渠道分析、决策分析等等）；

工具和技能：

工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、X-Mind、Excel、PPT

技能：需掌握SQL数据库、概率统计、常用的算法模型（分类、聚类、关联、预测等，每一类模型的一两种最典型的算法）、分析报告的撰写、商业的敏感性等等；

数据挖掘工程师：

工作内容：

a.用户基础研究：用户生命周期刻画（进入、成长、成熟、衰退、流失）、用户细分模型、用户价值模型、用户活跃度模型、用户意愿度识别模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、用户激活模型等

b.个性化推荐算法：基于协同过滤（USERBASE/ITEMBASE）的推荐，基于内容推荐，基于关联规则Apriot算法推荐，基于热门地区、季节、商品、人群的推荐等

c.风控模型：恶意注册模型、异地识别模型、欺诈识别模型、高危会员模型、

电商领域（炒信模型、刷单模型、职业差评师模型、虚假发货模型、反欺诈模型）

金融领域（欺诈评分模型、征信评分模型、催收模型、虚假账单识别模型等）

d.产品知识库：产品聚类分类模型、产品质量评分模型、违禁品识别模型、假货识别模型等

e.文本挖掘、语义识别、图像识别，等等

工具和技能：

工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、Mlib等等

技能：需掌握SQL数据库、概率统计、机器学习算法原理（分类、聚类、关联、预测、神经网络等）、模型评估、模型部署、模型监控；

数据产品经理：

工作内容：

a.大数据平台建设，让获取数据、用数据变得轻而易举；构建完善的指标体系，实现对业务的全流程监控、提高决策效率、降低运营成本、提升营收水平；

b.数据需求分析，形成数据产品，对内提升效率、控制成本，对外增加创收，最终实现数据价值变现；

c.典型的大数据产品：大数据分析平台、个性化推荐系统、精准营销系统、广告系统、征信评分系统（如芝麻评分）、会员数据服务系统（如数据纵横），等等；

工具和技能：

工具： 除了掌握数据分析工具，还需要掌握 像 原型设计工具Auxe、画结构流程的X-Mind、visio、Excel、PPT等

技能：需掌握SQL数据库、产品设计，同时，熟悉常用的数据产品框架

数据研发工程师：

工作内容：

a.大数据采集、日志爬虫、数据上报等数据获取工作

b.大数据清洗、转换、计算、存储、展现等工作

c.大数据应用开发、可视化开发、报表开发等

工具和技能：

工具：hadoop、hbase、hive、kafaka、sqoop、java、python等

技能：需掌握数据库、日志采集方法、分布式计算、实时计算等技术

Kafaka入门（1）- Kafka简介和安装与启动（mac）

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。kafka 是一个高性能的消息队列，也是一个分布式流处理平台。

kafka中文网

kafka官网

Producer ：Producer即生产者，消息的产生者，是消息的入口。

kafka cluster ：

Broker ：Broker是kafka实例，每个服务器上有一个或多个kafka的实例，姑且认为每个broker对应一台服务器。一个集群由多个broker组成，集群内的broker都有一个不重复的编号，如图中的broker-0、broker-1等……

Topic ：消息的主题，可以理解为消息的分类，kafka的数据就保存在topic。在每个broker上都可以创建多个topic。

Partition ：Topic的分区，每个topic可以有多个分区，分区的作用是做负载，提高kafka的吞吐量。 同一个topic在不同的分区的数据是不重复的 ，partition的表现形式就是一个一个的文件夹！

Replication : 每一个分区都有多个副本 ，副本的作用是做备胎。当主分区（Leader）故障的时候会选择一个备胎（Follower）上位，成为Leader。在kafka中默认副本的最大数量是10个，且副本的数量不能大于Broker的数量，follower和leader绝对是在不同的机器，同一机器对同一个分区也只可能存放一个副本（包括自己）。

Message ：每一条发送的消息主体。

Consumer ：消费者，即消息的消费方，是消息的出口。

Consumer Group ：将多个消费组成一个消费者组。在kafka的设计中 同一个分区的数据只能被同一消费者组中的某一个消费者消费 。Partition 的分配问题，即确定哪个 Partition 由哪个 Consumer 来消费。Kafka 有两种分配策略，一个是 RoundRobin，一个是 Range，默认为Range。

一个消费者组内也可以订阅多个topic

多个消费组可以订阅同一个topic 。

Zookeeper ：kafka集群依赖zookeeper来保存集群的的元信息，来保证系统的可用性。

使用brew进行安装，非常方便。

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的 分布式应用程序协调服务 ，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它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、组服务等。

kafka是基于zookeeper的，启动kafka之前，需要先启动zookeeper

查看启动是否成功

启动kafka

查看启动是否成功

查看topic列表

新起一个终端，作为生产者，用于发送消息，每一行算一条消息，将消息发送到kafka服务器

新起一个终端作为消费者，接收消息

服务关闭的顺序是先kafka，然后zookeeper

再过半小时，你就能明白kafka的工作原理了

Kafka架构原理，也就这么回事！

什么是零拷贝

零拷贝描述的是客户端与服务器之间数据传输过程中，需要拷贝的问题

**客户端**

普通拷贝：用户发起指令给内核，内核拷贝磁盘的文件到内核缓冲区，然后由内核缓冲区拷贝到用户缓冲区，然后再由用户缓冲区拷贝到内核缓冲区，内核缓冲区通过网络发送到服务器，经过三次拷贝

零拷贝：直接通过内核空间不经过用户空间进行发送（实现方式：1、api，2、内核空间的内存地址和用户空间的内存地址映射到同一块）（使用场景： Java NIO、Netty，kafaka，rocketMq)

**服务端**

常见的IO 多路复用方式有【select、poll、epoll】

就是很多个网络I/O复用一个或少量的线程来处理这些连接

select/poll模型是通过轮询遍历（fd_set集合）所有内核缓冲器内的文件描述符（fd），发现就绪的文件描述符(fd)，则处理fd数据；select 在单个进程中能打开的 fd 是有限制的，默认是1024

【 什么是 fd：在 linux 中，内核把所有的外部设备都当成是一个文件来操作，对一个文件的读 写会调用内核提供的系统命令，返回一个 fd( 文件描述符)。而对于一个 socket 的读写也会有 相应的文件描述符，成为 socketfd 】

epoll 是基于事件驱动方式来代替顺序扫描，是监听就绪的fd，轮询就绪的fd的方式

【由于 epoll 能够通过事件告知应用进程哪个 fd 是可读的，所以我们也称这种 IO 为异步非 阻塞 IO ，当然它是伪异步的，因为它还需要去把数据从内核同步复制到用户空间中，真正的    异步非阻塞，应该是数据已经完全准备好了，我只需要从用户空间读就行（AIO）】

epoll的两种触发机制（水平触发（默认）和边缘触发）

边缘触发把如何处理数据的控制权完全交给了开发者，比如，读取一个http的请求，开发者可以决定只读取http中的headers数据就停下来，开发者有机会更精细的定制这里的控制逻辑

nio中所有的通信都是面向缓冲区的，操作数据之前先要开辟一个Buffer的缓冲区指定缓冲区大小ByteBuffer.allocate(1024)

一台机器理论能支持的连接数

首先，在确定最大连接数之前，大家先跟我来先了解一下系统如何标识一个tcp 连接。系统用一个四元组来唯一标识一个TCP 连接： (source_ip, source_port, destination_ip,destination_port)。即(源IP，源端口，目的 IP，目的端口)四个元素的组合。只要四个元素的组合中有一个元素不一样，那就可以区别不同的连接，

比如：

你的IP 地址是 11.1.2.3, 在 8080 端口监听

那么当一个来自 22.4.5.6 ，端口为 5555 的连接到达后，那么建立的这条连接的四元组为 :

(11.1.2.3, 8080,

22.4.5.6, 5555)

这时，假设上面的那个客户（22.4.5.6）发来第二条连接请求，端口为 6666，那么，新连接 的四元组为(11.1.2.3, 8080,

22.4.5.6, 5555)

那么，你主机的 8080 端口建立了两条连接；

通常来说，服务端是固定一个监听端口，比如 8080，等待客户端的连接请求。在不考虑地址重用的情况下，及时 server 端有多个ip，但是本地监听的端口是独立的。所以对于tcp 连接的4 元组中，如果destination_ip 和destination_port 不变。那么只有source_ip 和source_port 是可变的，因此最大的 tcp 连接数应该为 客户端的ip 数 乘以 客户端的端口数。在 IPV4 中， 不考虑 ip 分类等因素，最大的 ip 数为 2 的 32 次方 ；客户端最大的端口数为 2 的 16 次方， 也就是 65536.   也就是服务端单机最大的tcp 连接数约为 2 的48 次方。

当然，这只是一个理论值，以linux 服务器为例，实际的连接数还取决于

1、内存大小（因为每个 TCP 连接都要占用一定的内存）、

2、文件句柄限制，每一个 tcp 连接都需要占一个文件描述符，一旦这个文件描述符使用完了，新来的连接会返回一个“Can’t open so many files”的异常。如果大家知道对于操作系统最大可以打开的文件数限制，就知道怎么去调整这个限制

a)可以执行【ulimit -n】得到当前一个进程最大能打开1024 个文件，所以你要采用此默认配置最多也就可以并发上千个 TCP 连接。

b) 可以通过【vim /etc/security/limits.conf】去修改系统最大文件打开数的限制

softnofile 2048

hard nofile 2048

表示修改所有用户限制、soft/hard 表示软限制还是硬限制，2048 表示修改以后的值

c) 可以通过【cat /proc/sys/fs/file-max】查看linux 系统级最大打开文件数限制，表示当前这个服务器最多能同时打开多少个文件

当然，这块还有其他很多的优化的点，这里不是这节课的目标

3.  带宽资源的限制

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