标签：面经 Java Streaming 30 Kafka 面试 算法 Spark 日志
前言
最近一个读者和我反馈，他坚持刷题2个月，终于去了他梦寐以求的大厂，薪资涨幅非常可观，期间面字节跳动还遇到了原题…
因为据我所知很多大厂技术面试的要求是：技术要好，计算机基础扎实，熟练掌握算法和数据结构，语言不重要，熟练度很重要。每一轮技术面试都可能考代码，不只考算法，但一定会考算法。
那你知道为什么要考算法么？其实核心是看候选人是不是足够聪明。考算法一般会分两步，第一步是直接让你说思路，第二步是让你直接上手写代码。很多大厂的算法题一般对应的是 LeetCode 中级模式，要通过面试，你肯定得花时间好好准备。
所以说算法是其中必要的一个环节！在面试中业务问题可以好好总结总结，但算法就必须依靠牢固的基础和刷题量。算法根基不扎实，不仅难过面试，对于代码性能的提升、编程语言的驾驭也会比别人弱很多。因此，现在算法基础不牢固的同学，都很难通过大厂的面试。但是只靠刷题去提升算法能力，进度太慢，而且还容易抓不住重点。
现在市面上的算法资料也五花八门，种类繁多，小编也整理了一份不同于市面且有意思的算法资料，不能说多全面，但是是小编花了很长时间整理归纳出来的，自我感觉还行。分享给同事及群里反响都不错，所以小编打算分享出来给大家，可以一起探讨完善
一、对Kafka的认识
1.Kafka的基本概念
2.安装与配置
3.生产与消费
4.服务端参数配置
二、生产者
1.客户端开发
2.原理分析
3.重要的生产者参数
三、消费者
1.消费者与消费组
2.客户端开发
四、主题与分区
1.主题的管理
2.初识KafkaAdminCilent
3.分区的管理
4.如何选择合适的分区数
五、日志存储
1.文件目录布局
2.日志格式的演变
3.日志索引
4.日志清理
5.磁盘存储
六、深入服务端
1.协议设计
2.时间轮
3.延时操作
4.控制器
5.参数解密
七、深入客户端
1.分区分配策略
2.消费者协调器和组协调器
3._consumer_offsets剖析
4.事务
八、可靠性探究
1.副本剖析
2.日志同步机制
3.可靠性分析
九、Kafka应用
1.命令行工具
2.Kafka Connect
3.Kafka Mirror Maker
4.Kafka Streams
十、Kafka监控
1.监控数据的来源
2.消费滞后
3.同步失效分区
4.监控指标说明
5.监控模块
十一、高级应用
1.过期时间(TTL)
2.延时队列
3.死信队列和重试队列
4.消息路由
5.消息轨迹
6.消息审计
7.消息代理
8.消息中间件选型
十二、Kafka与Spark的集成
1.Spark的安装及简单应用
2.Spark编程模型
3.Spark的运行结构
4.Spark Streaming简介
5.Kafka与Spark Streaming的整合
6.Spark SQL
7.Structured Streaming
8.Kafka与Structured Streaming的整合
最后
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标签：面经,Java,Streaming,30,Kafka,面试,算法,Spark,日志 来源： https://blog.csdn.net/m0_56604931/article/details/116981388
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