逆流而上：阿里巴巴技术成长之路

最全的java学习笔记(必看).pdf

大家好！我是小凯，一名在职的大学生，也是一名爱好编程的初学者。 从今天开始，将会在此平台分享一些自己对编程中遇到问题的解法，请大佬知道知道 不好勿喷 大家共同进步，共同成长。 创作辛苦，不喜勿喷

阿里Java开发完整版手册

阿里内部Java工程师所遵循的开发规范，涵盖编程规约、单元测试规约、异常日志规约、MySQL规约、工程规约、安全规约等，这是近万名阿里Java技术精英的经验总结. 还包含java基础泛型、反射、注解，java高级特性、设计模式等介绍等。

阿里巴巴码出高效v1.3.0

阿里巴巴java编码规范 --码处高效version1.3.0，java程序员首选

《阿里巴巴Java工作手册》学习笔记

最近浏览了一下阿里巴巴的Java开发手册，感觉内容确实非常的赞，发现了不少自己在编程中的误区，因此决定通过成文牢固掌握，文中将选取个人认为比较重要的部分进行描述与分析。”愿站在巨人的肩膀上，码出高效，码出质量“。

JAVA学习笔记（完整版）

作者：林信良 内容言简意赅，适合JAVA初学者 清晰PDF文档

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《逆流而上：Alibaba技术成长之路》是Alibaba集团荣耀背后的技术血泪史。本书通过分享业务运行过程中各个领域发生的典型“踩坑”案例，帮助大家快速提升自我及团队协作，学习到宝贵的处理经验及实践方案，为互联网生产系统的稳定共同努力。从基础架构、中间件、数据库、云计算、大数据等技术领域中不断积累经验，颠覆技术瓶颈，不断创新以适应不断增长的需求。 《逆流而上：Alibaba技术成长之路》主要面向互联网技术从业人员和在校师生，使读者能够通过此书基本了解阿里在各技术领域的能力，学习在如此规模下可能出现的问题以及解决方案的探讨和沉淀分享。

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阿里巴巴通用计算平台负责人/资深专家 关涛在2017杭州云栖大会中做了题为《MaxCompute 2.0： 阿里巴巴的大数据进化之路》的分享,就阿里巴巴 数据平台进化之路 MaxCompute 2.0 Moving forward做了深入的分析。

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阿里巴巴逆流而上

本书是阿里巴巴集团荣耀背后的技术血泪史。全书通过分享业务运行过 程中各个领域发生的典型“踩坑”案例，帮助大家快速提升自我及团队协作， 学习到宝贵的处理经验及实践方案，为互联网生产系统的稳定共同努力。从 ...

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阿里巴巴大数据之路——数据技术篇.pdf

阿⾥巴巴⼤数据之路 阿⾥巴巴⼤数据之路——数据技术篇 数据技术篇 ⼀、整体架构 ⼀、整体架构 　　 　　从下⾄上依次分为数据采集层、数据计算层、数据服务层、数据应⽤层 　　 数据采集层：以DataX为代表的数据同步⼯具和同步中⼼ 　　 数据计算层：以MaxComputer为代表的离线数据存储和计算平台 　　 数据服务层：以RDS为代表的数据库服务（接⼝或者视图形式的数据服务） 　　 数据应⽤层：包含流量分析平台等数据应⽤⼯具 ⼆、数据采集（离线数据同步） ⼆、数据采集（离线数据同步） 　　数据采集主要分为⽇志采集和数据库采集。⽇志采集暂略（参考书籍原⽂）。我们主要运⽤的是数据库采集（数据库同步）。 　　通常情况下，我们需要规定原业务系统表增加两个字段：创建时间、更新时间（或者⾄少⼀个字段：更新时间） 　　数据同步主要可以分为三⼤类：直连同步、数据⽂件同步、数据库⽇志解析同步 　　1.直连同步 　　　　通过规范好的接⼝和动态连接库的⽅式直接连接业务库，例如通过ODBC/JDBC进⾏直连 　　　　当然直接连接业务库的话会对业务库产⽣较⼤压⼒，如果有主备策略可以从备库进⾏抽取，此⽅式不适合直接从业务库到数仓的情景 　　2.数据⽂件同步 　　　　从源系统⽣成数据⽂本⽂件，利⽤FTP等传输⽅式传输⾄⽬标系统，完成数据的同步 　　　　为了防⽌丢包等情况，⼀般会附加⼀个校验⽂件 ，校验⽂件包含数据量、⽂件⼤⼩等信息 　　　　为了安全起见还可以加密压缩传输，到⽬标库再解压解密，提⾼安全性 　　3.数据库⽇志同步 　　　　主流数据库都⽀持⽇志⽂件进⾏数据恢复（⽇志信息丰富，格式稳定），例如Oracle的归档⽇志 　　（数据库相关⽇志介绍，参考：） 　　 4.阿⾥数据仓库同步⽅式 　　　　1）批量数据同步 　　　　要实现各种各样数据源与数仓的数据同步，需要实现数据的统⼀，统⼀的⽅式是将所有数据类型都转化为中间状态，也就是字符串类型。以此来实现数据格式的统⼀。 　　　　产品——阿⾥DataX：多⽅向⾼⾃由度异构数据交换服务产品，产品解决的主要问题：实现跨平台的、跨数据库、不同系统之间的数据同步及交互。 　　　　产品简介： 　　　　开源地址： 　　　　更多的介绍将会通过新开随笔进⾏介绍！（当然还有其他主流的数据同步⼯具例如kettle等！） 　　　　2）实时数据同步 　　　　实时数据同步强调的是实时性，基本原理是通过数据库的⽇志（MySQL的bin-log，Oracle的归档⽇志等）实现数据的增量同步传输。 　　　　产品——阿⾥TimeTunnel（简称TT）。TT产品本质是⼀个⽣产者、消费者模型的消息中间件 　　　　3）常见问题 　　　　　　1.增量数据与全量数据的合并 　　　　　　　　主要的场景是数据同步中周期全量同步，对应的解决⽅案是每次只同步变更的数据，然后和上⼀周期合并，形成最新的全量数据（选择此⽅案的原因是绝⼤多 数⼤数据平台不⽀持update操作） 　　　　　　　　具体的⽅案主要有union的联合操作（可以通过⽣成增量中间表detal）与阿⾥主推的全外连接full outer join+全量覆盖insert overwrite的形式。实例参考如下： SQL的Join语法有很多， inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的⾏， left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录， right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录， 假设我们有两张表。Table A 是左边的表。Table B 是右边的表。其各有四条记录，其中有两条记录name是相同的，如下所⽰： A表 id name 1 Pirate 2 Monkey 3 Ninja 4 Spaghetti B表 id name 1 Rutabaga 2 Pirate 3 Darth Vade 4 Ninja 让我们看看不同JOIN的不同。 FULL [OUTER] JOIN (1) SELECT * FROM TableA FULL OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name TableA.name = TableB.name 的情况，A和B的交集有两条数据，那么 FULL OUTER JOIN的结果集， 应该是2+2+2=6条，即上⾯的交集，再加剩下的四条数据，没有匹配，以null补全。 结果集 (TableA.) (TableB.) id name id name 1 Pirate 2 Pirate 2 Monkey null null 3 Ninja 4 Ninja 4 Spaghetti null null null null 1 Rutabag

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2019云栖大会-阿里巴巴神龙（X-Dragon）架构演进之路，让我们一起来窥探阿里巴巴虚拟化架构飞升之路。

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阿⾥巴巴⼤数据之路-⼤数据领域建模综述 阿⾥巴巴⼤数据之道-⼤数据领域建模综述 为什么要数据建模？ Linux 的创始⼈ Torvalds 有⼀段关于"什么才是优秀程序员"的话："烂程序员关⼼的是代码，好程序员关⼼的 是数据 结构和它们之间的关系。" 数据建模的好处 性能 ：良好的数据模型能帮助我们快速查询所需要的数据，减少 数据的 110 吞吐。 成本 ： 良好的数据模型能极⼤地减少不必要的数据冗余，也能实 现计算结果复⽤，极⼤地降低⼤数据系统中的存储和计算成本。 效率 ：良好的数据模型能极⼤地改善⽤户使⽤数据的体验，提⾼ 使⽤数据的效率。 质量 ： 良好的数据模型能改善数据统计⼝径的不⼀致性，减少数 据计算错误的可能性。 OLTP 和 OLAP 建模区别 OLTP 主要数据操作是随机读写 主要采⽤满⾜ 3NF 的实体关系模型存储数据 在事务处理中解决数据的冗余和⼀ 致性问题 OLAP 主要数据操作是批量读写 事务处理中 的⼀致性不是 OLAP 所关注的 关注数据的整合，以及在⼀次性 的复杂⼤数据查询和处理中的性能 建模⽅法论 ER模型 简述 数据仓库之⽗ Bill lnmon 提出的建模⽅法是从全企业的⾼度设计⼀ 个 3NF 模型，⽤实体关系（ Entity Relationship, ER）模型 描述企业业 务，在范式理论上符合 3NF。数据仓库中的 3NF 与 OLTP 系统中的 3NF 的区别在于，它是站在企业⾓度⾯向主题 的抽象，⽽不是针对某个具体 业务流程的实体对象关系的抽象。 特点 需要全⾯了解企业业务和数据。 实施周期⾮常长。 对建模⼈员的能⼒要求⾮常⾼。 建模步骤 ⾼层模型 ⼀个⾼度抽象的模型，描述主要的主题以及主题间的 关系，⽤于描述企业的业务总体概况。 中层模型 在⾼层模型的基础上，细化主题的数据项。 物理模型（也叫底层模型） 在中层模型的基础上，考虑物理存 储，同时基于性能和平台特点进⾏物理属性的设计，也可能做⼀ 些表的合并、分区的设计 等。 维度模型 简述 维度模型是数据仓库领域的 Ralph Kimball ⼤师所倡导的，他的 The Data 阳rehouse 岛olkit-The Complete Guide to Dimensional Modeling 是 数据仓库⼯程领域最流⾏的数据仓库建模的经典。 特点 从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务 具有较好的⼤规模复 杂查询的响应性能 其典型的代表是星形模型，以及在⼀些特殊场景下 使⽤的雪花模型 模型分类 雪花模型 星型模型 星座模型 建模步骤 选择需要进⾏分析决策的业务过程 业务过程可以是单个业务事 件，⽐如交易的⽀付、退款等；也可以是某个事件的状态，⽐如 当前的账户余额等；还可以是⼀ 系列相关业务事件组成的业务流 程，具体需要看我们分析的是某些事件发⽣情况，还是当前状态， 或是事件流转效率。 选择粒度 在事件分析中，我们要预判所有分析需要细分的程度，从⽽决定选择的粒度。粒度是维度的⼀个组合。 识别维表 选择好粒度之后，就需要基于此粒度设计维表，包括 维度属性，⽤于分析时进⾏分组和筛选。 选择事实 确定分析需要衡量的指标。 Data Vault 模型 简述 Data Vault 是 Dan Linstedt 发起创建的⼀种模型，它是 ER 模型的衍 ⽣，其设计的出发点也是为了实现数据的整合，但不能直 接⽤于数据分 析决策。 特点 可审计的基础数据层 数据的历史 性、可追溯性和原⼦ ⽽不要求对数据进⾏过度的⼀致性处理和整合 基于主题概念将企业数据进⾏结构化组织 组成部分 Hub 是企业的核⼼业务实体，由实体 key、数据仓库序列代理 键、装载时间、数据来源组成。 Link 代表 Hub 之间的关系。这⾥与 ER 模型最⼤的区别是将关 系作为⼀个独⽴的单元抽象，可以提升模型的扩展性。它可以直 接描述 1 : 1 、 l :n 和 n:n 的关系，⽽不需要做任何变更。它由 Hub 的代理键、装载时间、数据来源组成。 Satellite 是 Hub 的详细描述内容， ⼀个 Hub 可以有多个 Satellite。 它由 Hub 的代理键、装载时间、来源类型、详细的 Hub 描述 信 息组成。 模型实例 Anchor 模型 简介 Anchor 对 Data Vault 模型做了进⼀步规范化处理， Lars. Ri:innback 的初衷是设计⼀个⾼度可扩展的模型，其核⼼思想是所有 的扩展只是添 加⽽不是修改，因此将模型规范到 6NF，基本变成了 k-v 结构化模型。 组成部分 Anchors 类似于 Data Vault 的 Hub ，代表业务实体，且只有主键。 Attributes 功能类似于 Data Vault 的 Satellite