深入理解分布式系统 分布式如何理解

学习spark需要学习hadoop吗

当然，起码hadoop框架内的mapreduce（分布式计算模块）和HDFS（分布式文件存储系统）你要学习，MR能够帮学习内容：Yarn分布式资源管理器助你深入理解分布式的计算思维，HDFS则是大数据领域内最为常用，最为常见的文件存储系统，Spark也同样要依托于HDFS进行很多的计算，另外还有Hadoop2.X里面的Yarn(一种可以用于多种框架的资源调度系统），Spark企业级应用都是基于Spark oOpenTelemetry 配置文件n Yarn模式的

深入理解分布式系统 分布式如何理解

深入理解分布式系统 分布式如何理解

深入理解HBASE（4）HFile

学习效果：熟练掌握SparkSQL的各种应用场景并灵活运用

1）HFile由DataBlock、Meta信息(Index、BloomFilter)、Info等信息组成。

5、熟悉TCP/IP、HTTP等网络协议，精通socket网络编程

2）整个DataBlock由一个或者多个KeyValue组成。

这里只介绍V2版本的，HFileV1的数据格式在0.92版本升级到V2版本。

1）文件分为三部分：Scanned block section,Non-scanned block section,以及Opening-time data section

Scanned block section：表示顺序扫描HFile时（包含所有需要被读取的数据）所有的数据块将会被读取，包括Leaf Index Block和Bloom Block；

Non-scanned block section：HFile顺序扫描的时候该部分数据不会被读取，主要包括Meta Block即BloomFilter和Intermediate Ll Data Index Blocks两部分；

Load-on-open-section：这部分数据在HBase的region server启动时，需要加载到内存中。包括FileInfo、Bloom filter block、data block index和meta block index；

Trailer：这部分主要记录了HFile的基本信息、各个部分的偏移值和寻址信息。

Leaf index block具体存储了DataBlock的offset、length、以及firstkey的信息。

RootDataIndex 存储的是每个Leaf index block的offset、length、Leaf index Block记录的个key，以及截至到该Leaf Index Block记录的DataBlock的个数。

定DataBlock的个数足够多，HFile文件又足够大的情况下，默认的128KB的长度的ROOTDataIndex仍然存在超过ck大小的情况时，会分成更多的层次。这样最终的可能是ROOT INDEX –> IntermediateLl ROOT INDEX(可以是多层) —〉Leaf index block

在ROOT INDEX中会记录Mid Key所对应的信息，帮助在做File Split或者折半查询时快速定位中间Row的信息。

HFile V2的写作流程：

1）Append KV到 Data Block。在每次Append之前，首先检查当前DataBlock的大小是否超过了默认的设置，如果不超出阈值，写入输出流。如果超出了阈值，则执行finishBlock()，按照Table-CF的设置，对DataBlock进行编码和压缩，然后写入HFile中。//以Block为单位进行编码和压缩，会有一些性能开销，可以参考 HBase实战系列1—压缩与编码技术

2）根据数据的规模，写入Leaf index block和Bloom block。

Leaf index Block，每次Flush一个DataBlock会在该Block上添加一条记录，并判断该Block的大小是否超过阈值(默认128KB)，超出阈值的情况下，会在DataBlock之后写入一个Leaf index block。对应的控制类：HFileBlockIndex，内置了BlockIndexCk、BlockIndexReader和BlockIndexWriter(实现了InlineBlockWriter接口)。

Bloom Block设置：默认使用MURMUR hash策略，每个Block的默认大小为128KB，每个BloomBlock可以接收的Key的个数通过如下的公式计算，接收的key的个数 与block的容量以及errorRate的之间存在一定的关系，如下的计算公式中，可以得到在系统默认的情况下，每个BloomBlock可以接纳109396个Key。

注意：影响BloomBlock个数的因素，显然受到HFile内KeyValue个数、errorRate、以及BlockSize大小的影响。可以根据应用的需求合理调整相关控制参数。

这样在加载数据的时候，只需加载不超过128KB的RootDataIndex以及IntermediateLlRootIndex，而避免加载如HFile V1的所有的Leaf index block信息，同样，也只需要加载BloomBlockIndex信息到内存，这样避免在HFile V1格式因为加载过大的DataBlockIndex造成的开销，加快Region的加载速度。

在HFile中根据一个key搜索一个data的过程：

1、先内存中对HFile的root index进行二分查找。如果支持多级索引的话，则定位到的是leaf/intermediate index，如果是单级索引，则定位到的是data block

2、如果支持多级索引，则会从缓存/hdfs（分布式文件系统）中读取leaf/intermediate index ck，在leaf/intermediate ck根据key值进行二分查找（leaf/intermediate index ck支持二分查找），找到对应的data block。

3、从缓存/hdfs中读取data block

4、在data block中遍历查找key。

1、 首先读取文件尾的4字节Version信息（FileTrailer的version字段）。

2、 根据Version信息得到Trailer的长度（不同版本有不同的长度），然后根据trailer长度，加载FileTrailer。

3、 加载load-on-open部分到内存中，起始的文件偏移地址是trailer中的loadOnOpenDataOffset，load-on-open部分长度等于（HFile文件长度 - HFileTrailer长度）

Load-on-open各个部分的加载顺序如下：

依次加载各部分的HFileBlock（load-on-open所有部分都是以HFileBlock格式存储）：data index block、meta index block、FileInfo block、generate bloom filter index、和delete bloom filter。HFileBlock的格式会在下面介绍。

在hfile中，所有的索引和数据都是以HFileBlock的格式存在在hdfs中，

HFile version2的Block格式如下两图所示，有两种类型，种类型是没有checksum；第二种是包含checksum。对于block，下图中的绿色和浅绿色的内存是block header；深红部分是block data；粉红部分是checksum。

种block的header长度= 8 + 2 4 + 8;

第二种block的header长度=8 + 2 4 + 8 + 1 + 4 2；

BlockType：8个字节的magic，表示不同的block 类型。

CompressedBlockSize：表示压缩的block 数据大小（也就是在HDFS中的HFileBlock数据长度），不包括header长度。

UncompressedBlockSize：表示未经压缩的block数据大小，不包括header长度。

PreBlockOffset：前一个block的在hfile中的偏移地址；用于访问前一个block而不用跳到前一个block中，实现类似于链表的功能。

CheckSumType：在支持block checksum中，表示checksum的类型。

bytePerCheckSum：在支持checksum的block中，记录了在checksumCk中的字节数；records the number of bytes in a checksum ck。

SizeDataOnDisk：在支持checksum的block中，记录了block在disk中的数据大小，不包括checksumCk。

DataBlock是用于存储具体kv数据的block，相对于索引和meta（这里的meta是指bloom filter）DataBlock的格式比较简单。

在DataBlock中，KeyValue的分布如下图，在KeyValue后面跟一个timestamp。

HFile中的index ll是不固定的，根据不同的数据类型和数据大小有不同的选择，主要有两类，一类是single-ll（单级索引），另一类是multi-ll（多级索引，索引block无法在内存中存放，所以采用多级索引）。

HFile中的index ck有两大类，分别是root index ck、nonRoot index ck。而nonRoot index ck又分为interMetadiate index ck和leaf index ck，但intermetadiate index ck和leaf index ck在内存中的分布是一样的。

对于meta block和bloom block，采用的索引是single-ll形式，采用single-ll时，只用root index ck来保存指向block的索引信息（root_index-->xxx_block）。

而对于data，当HFile的data block数量较少时，采用的是single ll(root_index-->data_block)。当data block数量较多时，采用的是multi-ll，一般情况下是两级索引，使用root index ck和leaf index ck来保存索引信息(root_index-->leaf_index-->data_block)；但当data block数量很多时，采用的是索引，使用root index ck、intermetadiate index ck和leaf index ck来保存指向数据的索引（root_index-->intermediate_index-->leaf_index-->data_block）。

所有的index ck都是以HFileBlock格式进行存放的，首先是一个HFileBlock Header，然后才是index ck的内容。

Root index适用于两种情况：

1、作为data索引的根索引。

2、作为meta和bloom的索引。

在Hfile Version2中，Meta index和bloom index都是single-ll，也都采用root索引的格式。Data index可以single-ll和multi-ll的这形式。Root index可以表示single-ll index也可以表示multi-ll的first ll。但这两种表示方式在内存中的存储方式是由一定别，见图。

对于multi-ll root index，除了上面index entry数组之外还带有格外的数据mid-key的信息，这个mid-key是用于在对hfile进行split时，快速定位HFile的中间位置所使用。Multi-ll root index在硬盘中的格式见图3.4。

Mid-key的信息组成如下：

1、Offset：所在的leaf index ck的起始偏移量

2、On-disk size：所在的leaf index ck的长度

3、Key：在leaf index ck中的位置。

学了作系统就能搞定并发性吗

无论是公链还是联盟链，至少需要四个模块组成：P2P 网络协议、分布式一致性算法（共识机制）、加密签名算法、账户与存储模型。

学习作系统可以帮助理解并发性的原理和机制，但不能完全保证能够“搞定”并发性问题。并发性是一个非常复杂的问题，需要深入理解并发编程的概念、技术和实践，以及对不同场景下的并发性问题进行分析和解决。作系统提供了一些基本的并发机制，如进程调度、内存管理、同步机制等，这些机制可以帮助程序员编写并发程序。但是，在多核处理器、分布式系统、网络环境下，并发性问题变得更加复杂，需要掌握更多的知识和技能。因此，学习作系统只是掌握并发性的基础，还需要进一步学习并发编程的相关技术和实践，如线程、锁、条件变量、消息队列、分2.心：不多说，任何职位都需要。布式锁等。同时，需要在实践中不断积累经验，才能真正掌握并发性问题的解决方法。

大数据的四种主要计算模式包括

学习内容：SparkGraphx图计算平台

大数据的四种主要计算模式包括：批处理模式、流处理模式、交互式处理模式、图处理模式。

1、批处理模式（Batch Pr数字媒体技术、大数据、人工智能专业，到底是做什么的？ocessing）：将大量数据分成若干小批次进行处理，通常是非实时的、离线的方式进行计算，用途包括离线数据分析、离线数据挖掘等。

2、流处理模式（Stream Processing）：针对数据源的实时性要求更高，实时计算每个（Event）或者一组的处理结果，能够进行非常低延迟的计算和响应，用途包括实时、实时等。

3、交互式处理模式（Interactive Processing）：这种模式的特点是快速响应交互请求，在数据中进行查询、分组、排序等等，处理的时间通常在数秒内，用途包括复杂报表生成、数据可视化、数据探索等。

4、图处理模式（Graph Processing）：针对数据之间的关系进行计算，通常以图的形式表示数据之间的联系，能够解决一些复杂的问题，如社交网络分析、路径规划、系统等。

这四种计算模式通常都需要在大规模分布式计算框架中实现，如Hadoop、Spark、Storm、Flink等，以应对大数据量的处理需求。

大数据时代是指当前面临的一个信息技术、经济发展水平的大背景，涵盖了大数据的生产、流转、分析、利用等全过程。与传统的计算机数据处理不同，大数据时代的数据规模、处理速度、多样化的数据类型和信息传输方式等方面都呈现出高速、海量的特点。

大数据技术主要涉及以下方面的学科

2、计算机科学：大数据分析和处理需要有扎实的计算机编程基础，掌握各种编程语言和开发工具，并熟悉分布式系统和数据库等技术。

3、数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的关系、规律和趋势的过程，需要深入理解各种数据挖掘算法和技术。

4、人工智能：人工智能技术中的机器学习、深度学习等方法也常常用于大数据分析和处理，并能够为大数据提供更深入、更高级的分析。

5、网络和通信：现代大数据技术需要支持海量数据的传输和处理，因此还需要掌握网络和通信技术，如云计算、分布式存储和通信协议等。

找工作面试ja开发相关工作需要看哪些书！！！感觉目前很懵

学习效果：能够基于HTML+CSS+JQuery进行前端开发

1、Ja 8实战

每一个BloomBlock会对应index信息，存储在Meta Index区域。

本书全面介绍了Ja 8 这个里程碑版本的新特性，包括Lambdas、流和函数式编程。有了函数式的编程特性，可以让代码更简洁，同时也能自动化地利用多核硬件。全书分四个部分：基础知识、函数式数据处理、高效Ja 8 编程和Ja 8，清晰明了地向读者展现了一幅Ja 与时俱进的现代化画卷。

2、JaEE开发的者：Spring Boot实战

在当今Ja EE 开发中，Spring 框架是当之无愧的。而Spring Boot 是Spring 主推的基于“习惯优于配置”的原则，让你能够快速搭建应用的框架，从而使得Ja EE 开发变得异常简单。

本书从Spring 基础、Spring MVC 基础讲起，从而无难度地引入Spring Boot 的学习。涵盖使用Spring Boot 进行Ja EE 开发的绝大数应用场景，包含：Web 开发、数据访问、安全控制、批处理、异步消息、系统集成、开发与部署、应用、分布式系统开发等。

3、Spring Cloud微服务实战

本书从时下流行的微服务架构概念出发，结合Spring Cloud的解决方案，深入浅出地剖析了其在构建微服务架构中所需的各个基础设施和技术要点，包括服务治理、容错保护、API、配置管理、消息总线等。作者不仅对如何使用各个组件做了详细介绍，还从原理上做了很多分析，可以帮助读者更好地理解Spring Cloud的运行原理，这有助于我们在实战中有效地排错和做进一步扩展。本书是微服务架构方面非常不错的实战书籍，强烈正在做微服务实践或打算实施微服务的团队作为参考资料。

4、Docker技术入门与实战

作为国内首本介绍容器技术实践的著作，本书详细讲解了 Docker 技术的来源和特点，并结合大量实践案例剖析了使用容器的经验技巧。同时，对于容器生态系统中具有代表性的开源项目，包括 Docker 三剑客、Mesos、Kubernetes 等，也进行了详细介绍和点评。无论是要快速应用容器技术，还是了解容器生态圈的相关项目，本书都很有帮助。

5、精通Spring 4.x 企业应用开发实战

Spring 4.0是Spring在积蓄4年后，隆重推出的一个重大升级版本，进一步加强了Spring作为Ja领域开源平台的翘楚地位。Spring 4.0引入了众多Ja开发者翘首以盼的基于Groovy Bean的配置、HTML 5/WebSocket支持等新功能，全面支持Ja 8.0，低要求是Ja 6.0。这些新功能实用性强、易用性高，可大幅降低Ja应用，特别是Ja Web应用开发的难度，同时有效提升应用开发的优雅性。

6、Redis设计与实现

《Redis设计与实现》对Redis的大多数单机功能以及所有多机功能的实现原理进行了介绍，展示了这些功能的核心数据结构以及关键的算法思想。通过阅读本书，读者可以快速、有效地了解Redis的内部构造以及运作机制，这些知识可以帮助读者更好、更高效地使用Redis。

7、从Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践

《从Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理与实践》从分布式一致性的理论出发，向读者简要介绍几种典型的分布式一致性协议，以及解决分布式一致性问题的思路，其中重点讲解了Paxos和ZAB协议。同时，本书深入介绍了分布式一致性问题的工业解决方案——ZooKeeper，并着重向读者展示这一分布式协调框架的使用方法、内部实现及运维技巧，旨在帮助读者全面了解ZooKeeper，并更好地使用和运维ZooKeeper。

8、分布式系统常用技术及案例分析

本书的内容比较全面，涵盖分布式系统基础理论、常用技术以及经典的案例分析。全书篇幅较多，对分布式系统中的线程、通信、一致性、容错性、CAP理论、安全性、并发、RESTful风格架构、微服务、容器技术，以及分布式消息服务、分布式计算、分布式存储、分布式系统、分布式版本控制、RESTful、微服务等相关技术和知识点都作了详细的讲解，并辅以淘宝网和Twitter为代表的国内外知名互联网企业的大型分布式系统为案例，分析其架构设计以及演变过程，做到了理论和实践相结合。

9、架构探险——从零开始写Ja Web框架

《架构探险--从零开始写Ja Web框架》首先从一个简单的Web应用开始，让读者学会如何使用 IDEA、Men、Git等开发工具搭建JaWeb应用;接着通过一个简单的应用场景，为该Web应用添加若干业务功能，从需求分析与系统设计开始，带领读者动手完成该Web应用，完善相关细节，并对已有代码进行优化;然后基于传统Servlet框架搭建一款轻量级JaWeb框架，一切都是从零开始，逐个实现类加载器、Bean 容器、IoC 框架、MVC 框架，所涉及的代码也是整个框架的核心基础。

10、深度学习：Ja语言实现

人工智能以及深度学习正在改变着人们对软件的理解，正使得计算机更加智能。深度学习算法应用非常广泛，远远超出数据科学的范畴。本书首先介绍了一些机器学习算法的基础，随后就带领你进入一个引人入胜的机器智能的世界。你将领略到各种神经网络的魅力及挑战。我们将使用基于DL4J的Ja库，一起攻克图像处理、语音识别和自然语言处理等各种问题。同时，你也会接触到当今重要的其他开发平台，如Theano、TensorFlow和Caffe。通过本书的学习，你将具备用Ja攻克深度学习问题的能力，并为这个领域贡献自己的力量。

运维工程师需要什么技能？

1. 锻炼身体，劳逸结合，保持头脑清醒，提高工作效率。

运维工程师所需基础技能：

1、精通shell/Python/Perl等1至2种编程语言

2、熟练掌握常用数据结构和算法，并能灵活运用

3、熟悉网络基础知识

4、深入理解Linux作系统

加分技能：

1、熟悉开源的平台工具，比如：Ganglia、Nagios等

3、熟悉分布式计算或者存储系统，比如Hadoop/Hbase/Storm等

4、熟悉机器学习原理能付诸实践者更佳

软素质要求：

1、强烈的心与主动性，对所负责工作有owner意识，并能自我驱动成长

2、能承担较大工作压力，有较强分析、解决问题的能力

3、工作中需要胆大心细，具备探索创新精神

【扩展资料】

职业发展

1、运维人员的要求特别严苛，因为运维人员针对不同的问题，需要不断的补充扩大自己的知识和研究范畴。

2、在初级阶段，运维人员会体现出格外出众的主动性和心，面对陌生的业务会主动学习和拓展自己对业务对认识和相应的知识范畴，以能够足够的胜任业务的维护。

3、在逐步的发展阶段中，注重总结反省的工程师会逐渐成长为高阶运维人员，通常他们会有比较体系化的服务运维理解。也有一部分工程师由于出色的项目管理规划能力，逐渐成为项目。

4、再进一步的发展，高阶的运维人员对于产品的理解将非常的透彻，因而在这种情况下，高阶运维人员甚至可以成为产品的产品、产品研发的咨询顾问，在产品功能的设计与开发中起到至关重要的角色。

参考资料：

Linux基础（重中之重！）

无论你找的是什么运维，不会linux你就丧失了至少一半的竞争几率。可想而知，懂linux是件多么必要的事情。

二、运维工程师必要的软技能

运维工程师这个行业并不是所有人都适合做的，你能需要有如下品质：

1.安全意识：作为运维工程师的你必须要有安全意识，保障你系统的安全性、稳定性，堤防系统被入侵，保障账号密码/私钥的安全极其重要。

4.抗压能力：重大灾难发生时，你会面临这样的情况：客户催你解决、应用催你解决、老板紧盯你…，这时，你需要有一颗冷静的头脑，分析出最快解决问题的方案并加以实施。如若压力一来，你方寸大乱，然问题迟迟不能解矣。

资料拓展运维工程师(Operations)在国内又称为运维开发工程师(Devops)，在国外称为SRE（SiteReliability Engineering）。负责维护并确保整个服务的高可用性，同时不断优化系统架构、提升部署效率、优化资源利用率提高整体的ROI。

运维工程师面对的挑战是大规模集群的管理问题，如何管理好几十万台上的服务，同时保障服务的高可用性，是运维工程师面临的挑战。在一些规模较大的公司(比如：Google、FaceBook、百度、阿里、腾讯等)，运维工程师和系统是有一定的区别：

系统：主要负责机房网络、等硬件基础设施的运行和维护。

参考资料：

1.IDC机房Linux业务的配置，维护，，调优，故障排除等；

2. 大用户量下高性能系统部署方案的制定及实施；

3. 保障与数据库安全，检查并消除安全漏洞；

4. 数据备份、数据、应急响应、故障排除、编写数据分析报告等；

5.精通Linux系统及常见服务的安装配置，熟悉常见的负载均衡实现方案并有实际实施经验；

6. 精通Linux系统如Redhat、Gentoo、精通Apache、NginX、MySQL、FTP、DNS、Squid等常用服务的安装、配置和维护；

7. 精通和灵活运用1种以上的脚本语言，包括：Shell、PERL、PHP、Python等；

8. 能够熟练排查运维过程中出现的服务故障、系统故障、网络故障；

6. 优先考虑：精通LAMP架构，熟悉PHP，有相关大中型在线系统开发及维护经验；

运维以技术为基础，通过技术保障产品提供更高质量的服务。运维工作的职责及在业务中的位置决定了运维工程师需要具备更加广博的知识和深入的技术能力：1，扎实的计算机基础知识，包括计算机系统架构，作系统，网络技术等；2，通用应用方面需要了解作系统、网络、安全，存储，CDN，DB等，知道其相关原理；3，编程能力，小到运维工具的开发大到大型运维系统/平台的开发都需要有良好的编程能力；4，数据分析能力：能够整理、分析系统运行的各项数据，从中发现问题及找到解决方向；5，丰富的系统知识，包括系统工具、典型系统架构、常见的平台选型等；6，综合利用工具和平台的能力。

的方法就是去看一些网站的了 已经很全了

岗位职责：

1、负责公司网络总体系统及子系统的维护；

2、负责网络整体架构规划、实施、优化、安全；

3、负责整体网络的作规范文档编写，整合系统资源；

4、负责整体网络的风险评估与备份系统实现；

5、研究主流的互联网应用技术，并负责将此是现在公司业务系统测试及应用；

7、主动发现问题，提出合理化建设，积极提出优化手段和建议。

任职资格：

1、大专学历，3年以上工作经验；

2、能够承受一定的工作压力，具备良好的沟通协调能力及突发单独处理能力；

3、熟悉unix/linux作系统；

4、熟悉Linux下不同数据库的安装和调试，熟练使用shell脚步语言；

5、精通L.A..M.P架构，对L.A..M.P架构的部署、搭建、优化、排错等方面有丰富的经验。对高负载、大访问量 情况下的L.A..M.P架构有运维经验者优先。

6、熟悉Linux下不同的存储解决方案，同时管理超过50太以上的linux组，有整体管理经验者优先；

8、具备的工作能力，良好的沟通能力和团队精神，高度的心，工作积极主动

语言和工程实现

深入立即开发语言（Ja/Golang等）

业务部门使用开发框架

并发、多线程和锁

资源模型理解：网络、内存、CPU

故障处理能力（分析瓶颈、熟悉相关工具、还原现场、提供方案）

各类底层数据库和存储系统的特性和优化

问题定位工具

容量管理

Tracing 链路

Metrics 度量工具

Logging 日志系统

运维架构能力

Linux 精通，理解 Linux 负载模型，资源模型

熟悉常规中间件（MySQL Nginx Redis Mongo ZooKeeper 等），能够调优

Linux 网络调优，网络 IO 模型以及在语言里面实现

资源编排系统（Mesos / Kubernetes）

理论

机器学2、由科内提出业绩评价意见，报送部里进行评价考核。习中相关理论和典型算法

熟悉分布式理论（Paxos / Raft / BigTable / MapReduce / Spanner 等），能够为场景决策合适方案

资源模型（比如 Queuing Theory、负载方案、雪崩问题）

资源编排系统（Mesos / Kubernetes）

1、需要掌握桌面系统的日常维护工作，如查杀，网络连接，常用软件安装等。

2、需要了解网络交换机、路由器的日常配置。

3、需要了解目前的主流技术，熟悉windous、Unix、Linx等常用作系统的作。

OpenTelemetry、Spring Cloud Sleuth、Kafka、Jager实现分布式跟踪

学习目标：HDFS原理剖析、HDFS编程

分布式跟踪可让您深入了解特定服务在分布式软件系统中作为整体的一部分是如何执行的。它跟踪和记录从起点到目的地的请求以及它们经过的系统。

在本文中，我们将使用 OpenTelemetry、Spring Cloud Sleuth、Kafka 和 Jaeger 在三个 Spring Boot 微服务 中实现分布式跟踪。

我们先来看看分布式中的一些基本术语。

跨度：表示系统内的单个工作单元。跨度可以相互嵌套以模拟工作的分解。例如，一个跨度可能正在调用一个 REST 端点，然后另一个子跨度可能是该端点调用另一个，等等在不同的服务中。

Trace：所有共享相同根跨度的跨度，或者更简单地说，将所有跨度创建为原始请求的直接结果。跨度的层次结构（每个跨度在根跨度旁边都有自己的父跨度）可用于形成有向无环图，显总之，大数据技术是涉及多个学科领域的综合性学科，需要广泛的知识面和深入的专业技能，未来有很大的发展空间和挑战。示请求在通过各种组件时的路径。

OpenTelemetry ，也简称为 OTel，是一个供应商中立的开源 Observability 框架，用于检测、生成、收集和导出遥测数据，例如 跟踪 、 指标 和 日志 。作为 云原生 计算基金会 (CNCF) 的孵化项目，OTel 旨在提供与供应商无关的统一库和 API 集——主要用于收集数据并将其传输到某处。OTel 正在成为生成和管理遥测数据的世界标准，并被广泛采用。

Sleuth 是一个由 Spring Cloud 团队管理和维护的项目，旨在将分布式跟踪功能集成到 Spring Boot 应用程序中。它作为一个典型Spring Starter的 . 以下是一些开箱即用的 Sleuth 工具：

Sleuth 添加了一个，以确保在请求中传递所有跟踪信息。每次调用时，都会创建一个新的 Span。它在收到响应后关闭。

Sleuth 能够跟踪您的请求和消息，以便您可以将该通信与相应的日志条目相关联。您还可以将跟踪信息导出到外部系统以可视化延迟。

Jaeger 最初由 Uber 的团队构建，然后于 2015 年开源。它于 2017 年被接受为云原生孵化项目，并于 2019 年毕业。作为 CNCF 的一部分，Jaeger 是云原生 架构 中公认的项目。它的源代码主要是用 Go 编写的。Jaeger 的架构包括：

与 Jaeger 类似，Zipkin 在其架构中也提供了相同的组件集。尽管 Zipkin 是一个较老的项目，但 Jaeger 具有更现代和可扩展的设计。对于此示例，我们选择 Jaeger 作为后端。

让我们设计三个 Spring Boot 微服务：

这三个微服务旨在：

这是为了观察 OpenTelemetry 如何结合 Spring Cloud Sleuth 处理代码的自动检测以及生成和传输跟踪数据。上面的虚线捕获了微服务导出的跟踪数据的路径，通过OTLP（OpenTelemetry Protocol）传输到OpenTelemetry Collector，收集器依次处理并将跟踪数据导出到后端Jaeger进行存储和查询。

使用 monorepo，我们的项目结构如下：

第 1 步：添加 POM 依赖项

这是使用 OTel 和 Spring Cloud Sleuth 实现分布式跟踪的关键。我们的目标是不必手动检测我们的代码，因此我们依靠这些依赖项来完成它们设计的工作——自动检测我们的代码，除了跟踪实现、将遥测数据导出到 OTel 收集器等。

第 2 步：OpenTelemetry 配置

OpenTelemetry 收集器端点

对于每个微服务，我们需要在其中添加以下配置application.yml（请参阅下面部分中的示例片段）。spring.sleuth.o.exporter.otlp.endpoint主要是配置OTel Collector端点。它告诉导出器，在我们的例子中是 Sleuth，通过 OTLP 将跟踪数据发送到指定的收集器端点://o-collector:4317。注意o-collector端点 URL 来自o-collector图像的 docker-come 服务。

跟踪数据概率抽样

spring.sleuth.o.config.trace-id-ratio-based属性定义了跟踪数据的采样概率。它根据提供给采样器的分数对一部分迹线进行采样。概率抽样允许 OpenTelemetry 跟踪用户通过使用随机抽样技术降低跨度收集成本。如果该比率小于 1.0，则某些迹线将不会被导出。对于此示例，我们将采样配置为 1.0、。

有关其他 OTel Spring Cloud Sleuth 属性，请参阅常见应用程序属性。

我们需要项目根目录下的 OTel 配置文件o-config.yaml。内容如下。此配置文件定义了 OTel 接收器、处理器和导出器的行为。正如我们所看到的，我们定义了我们的接收器来 gRPC 和 HTTP，处理器使用批处理和导出器作为 jaeger 和日志记录。

第 3 步：docker-come 将所有内容串在一起

让我们看看我们需要启动哪些 docker 容器来运行这三个微服务并观察它们的分布式跟踪，前三个微服务在上面的部分中进行了解释。

运行docker-come up -d以调出所有九个容器：

第 4 步：数据在行动

快乐之路

现在，让我们启动customer-serv-bff流程的入口点，以创建新客户。

启动 Jaeger UI， [= Traces按钮，这是我们看到的创建客户跟踪：它跨越三个服务，总共跨越六个，持续时间 82.35 毫秒。

除了 Trace Timeline 视图（上面的屏幕截图），Jaeger 还提供了一个图形视图（Trace Graph在右上角的下拉菜单中选择）：

三个微服务在 docker 中的日志输出显示相同的跟踪 id，以红色突出显示，并根据其应用程序名称显示不同的跨度 id（应用程序名称及其对应的跨度 id 以匹配的颜色突出显示）。在 的情况下customer-serv，相同的 span id 从 REST API 请求传递到 Kafka 发布者请求。

customer-serv让我们在 docker 中暂停我们的PostgreSQL 数据库，然后重复从customer-serv-bff. 500 internal server error正如预期的那样，我们得到了。检查 Jaeger，我们看到以下跟踪，异常堆栈跟踪抱怨SocketTimeoutException，再次如预期的那样。

识别长期运行的跨度

Jaeger UI 允许我们搜索超过指定持续时间的跟踪。例如，我们可以搜索所有耗时超过 1000 毫秒的跟踪。然后，我们可以深入研究长期运行的跟踪以调查其根本原因。

在这个故事中，我们从 OpenTelemetry、Spring Cloud Sleuth 和 Jaeger 的角度解压了分布式跟踪，验证了 REST API 调用和 Kafka pub/sub 中分布式跟踪的自动检测。我希望这个故事能让你更好地理解这些跟踪框架和工具，尤其是 OpenTelemetry，以及它如何从根本上改变我们在 分布式系统 中进行可观察性的方式。

岗位职责简单描述怎么写

一、运维工程师必须掌握的硬技能

岗位职责简单描述怎么写

常见业务设计方案，多种并发模型，以及相关 Scalable 设计

岗位职责简单描述怎么写，它指一个岗位所需要去完成的工作内容以及应当承担的范围，无论兼任还是兼管均指不同职务之间，岗位职责是一个具象化的工作描述，那么岗位职责简单描述怎么写？

岗位职责简单描述怎么写1

1、制作依据

职位职责的制定是根据职位的工作特性和范围而定的。它是对工作的特定任务、权限和职责的特定描述。它被设立为完成某些任务。它是根据工作种类、职衔、职衔和职级综合考虑制订的，是权利的统一。

2、制作过程

职位职责的制定有一定的程序。一是确定工作范围和任务，以及要达到的目标和实际规格，明确工作职责。

首先、要明确要做什么，细分职位要担负的任务，并展开分类说明。

其次、明确要做什么，职位职责应给出宏观的工作方式。例如，科长的工作职责可以写成“在子公司的指导下工作”。

第三、管理权责，还要写明了管理权限。例如，科长需写“负责科内全盘工作”，职权写“有权提议本科人员调配使用权”。

3、写作方法

职位职责需大家一目了然，所以在写职位职责的时候，一定要坚称通俗易懂，明晰全盘，让人一看就明白你在做什么它。有哪些权利和。比如可以写一个公司宣传部成员的工作职责。

主要职责：

1、在科长的下，认真贯彻学习知识与工作内容，工作制度，按照岗位制做好工作，完成科长交办的各项任务。

2、环绕宣传部和大本营的实际要求，组织鼓动大本营定期进行调研活动，为决策提供。

3、协助科长提高与各级单位的沟通，做好工作。

4、按照职责范围，负责起草相关总结、报告、经验、机构文件、谈话、活动蓝图等资料。

5、配合科长与上司宣传部、各大传媒、记者维持沟通，做好协调和服务。

6、开展组织和展开情势任务、交通运输、安全生产、改革发展平稳等方面的'宣传教育活动。

7、聚焦公司中心工作，做好专题宣传、对外发表、通讯员培训，做好协助、服务和后勤工作。

8、结合具体，透彻思维做好工作的途径和方式。进行宣传工作，配合科长增进对基层单位执行情形的检查、指导和监督。

主要权限:

对职责范围内工作有执行权和建议权。

与考核：

1、对职责范围内的工作完成情况和取得效果负责。

3、按照“岗位聘书”约定的“工作内容”对履行职责进行考核。

4、结语

岗位职责是一个岗位职责、义务、权限的写实，不能因人而异，要根据岗位实际情况制定。在撰写过程中，必须经过严格的调研论证和详细研讨，做到严谨细致、通俗易懂，才能让岗位上的人干工作有方向，行使权力和履行义务有标准。

岗位职责简单描述怎么写2

职位描述：

工作职责：

1、负责参与和指导一个或多个子领域的端业务研发工作；

2、分析和深入发掘现有系统的不足，定位系统瓶颈，提高系统性能和稳定性；

3、深入思考研发过程中的各项问题，促进团队工作效率和开发质量的提升；

4、根据业务实际需求，为团队引入新技术和新方案；

5、以自身良好的项目管理与协调沟通能力，负责跨团队的重点项目的推进工作。

任职要求：

1、具备丰富的架构设计经验，能够准确、全面的理解业务，并根据业务发展设计合理的架构方案；

2、具备海量数据和大规模分布式系统的设计和开发经验；

3、具备良好的基本功，熟练使用各种的数据结构和算法，在计算机领域具有较完整的知识体系，并能结合到实际工作中；

4、具备丰富的编码和CodeReview经验及良好的编码习惯：结构清晰、命名规范、逻辑性强、代码冗余率低；对于Ja/Python/Golang/C++至少精通其中一种；

5、具备良好的沟通能力、组织能力及团队协作精神；

6、有以下经验者优先：

1、负责过多条业务线或整个产品线的业务架构工作，组织过中等以上规模项目的；

2、具备多种语言研发经验、深入了解语言特点并能灵活运用的；

3、对多种数据库中间件、消息中间件及其他大规模分布式系统的基础架构组件有深入理解的。

岗位职责简单描述怎么写3

职位描述：

岗位职责：

1、配合年度新品项目，参与产品研发、产品设计、销售策略建议，营销专题策划工作；

2、负责重要营销、新品上市、促销活动的策划与落地跟进工作；组织产品运营数据分析和市场状况分析，根据分析结果指导运营策略制定和实施；

3、负责推进渠道终端的助销工作，包括不限于策划营销活动、开发助销工具、开发买赠礼品、终端线下推广物料策划等工作；

4、负责制定月度、季度营销活动的工作；

5、负责市场调研，同行业不同阶段新产品信息及动向、竞争对手信息、目标市场分析、市场营销定位的把握，及时跟进市调信息；

6、负责组织渠道调研和活动打法研究，梳理和创建活动作的全流程，做好活动执行预案，制定有效的营销策略；

7、负责提升终端视觉、美陈、动销，促销活动组织效果的品牌化；

8、负责营销体系管理制度和流程的建设。

9、熟悉线上渠道的各种推广手段及规则，懂得针对不同的推广渠道，开展营销活动，协调各方面资源配合执行；

10、具备互联网原创精神，善于运用媒体（H5/视频、音频、直播、海报等、创意，满足客户对互联网营销的需求；

任职条件：

1、本科以上学历，熟练运用办公软件，市场营销、广告学、传播学等相关专业优先；

2、3-5年以上营销策划相关工作经验，熟悉快消品行业属性；

3、年龄25-35之间，男女不限，具备渠道营销、终端促销、市场调研、渠道活动管理的实经验；

4、具备优??的营销策划能力和推进执行的能力；

5、具备消费者需求洞察、熟悉线下营销推广的能力；

6、知识结构较全面，具有较好的、管理经验，能够迅速掌握与公司业务有关的各种知识；

7、有较强的组织、协调、沟通、能力及人际交往能力，敏锐的洞察力，有很强的判断与决策能力，和执行能力，应变和解决问题的能力，有服务意识；

8、人品端正，形象气质佳，性格良好，职业化素养高，工作细致负责，具备的思考，理解，学习，抗压，团队合作和适应能力；对个人的职业规划清晰；

9、具备良好的沟通协调能力，逻辑思维清晰且兼具较好的文案撰写能力。

10、组织过大型媒体活动、如企业发布会、产品发布会等，

大数据是干什么的？

7、利用syslong收集各个关键出口设备情况，充分利用snmp协议，规划并架设一整套网络系统；

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在比特大类的代码中，基本上使用的都是 ECDSA。ECDSA 是 ECC 与 DSA 的结合，整个签名过程与 DSA 类似，所不一样的是签名中采取的算法为 ECC（椭圆曲线函数）。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。