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HDFS Federation 在美团点评的应用与改进

  • 2017 年 4 月 11 日
  • 本文字数:8299 字

    阅读完需:约 27 分钟

HDFS Federation 为 HDFS 系统提供了 NameNode 横向扩容能力。然而作为一个已实现多年的解决方案,真正应用到已运行多年的大规模集群时依然存在不少的限制和问题。本文以实际应用场景出发,介绍了 HDFS Federation 在美团点评的实际应用经验。

一 背景

2015 年 10 月,经过一段时间的优化与改进,美团点评 HDFS 集群稳定性和性能有显著提升,保证了业务数据存储量和计算量爆发式增长下的存储服务质量;然而,随着集群规模的发展,单组 NameNode 组成的集群也产生了新的瓶颈:

  • 扩展性:NameNode 内存使用和元数据量正相关,180GB 堆内存配置下,元数据量红线约为 7 亿,而随着集群规模和业务的发展,即使经过小文件合并与数据压缩,仍然无法阻止元数据量逐渐接近红线;
  • 可用性:随着元数据量越来越接近 7 亿,CMS GC 频率也越来越高,期间也曾发生过一次在 CMS GC 过程中由于大文件 getBlocklocation 并发过高导致的 promotion fail;
  • 性能:随着业务的发展,集群规模接近 2000 台,NameNode 响应的 RPC QPS 也在逐渐提高。越来越高并发的读写,与 NameNode 的粗粒度元数据锁,使 NameNode RPC 响应延迟和平均 RPC 队列长度也在慢慢提高;
  • 隔离性:由于 NameNode 没有隔离性设计,单一对 NameNode 负载过高的应用,会影响到整个集群的服务能力;

HDFS Federation 是 Hadoop-0.23.0 中为解决 HDFS 单点故障而提出的 namenode 水平扩展方案。该方案允许 HDFS 创建多个 namespace 以提高集群的扩展性和隔离性。基于以上背景,我们在 2015 年 10 月发起了 HDFS Federation 改造项目。

HDFS Federation 是以客户端为核心的解决方案,对 Hadoop 客户端影响较大,在落地应用时也有较多的限制,对上层应用模式有较强的依赖。本文分享了在此次改造的过程中,基于美团点评的业务背景,我们对 HDFS Federation 本身做出的改进和对拆分过程的流程化处理,希望能为需要落地 HDFS Federation 的同学提供一个参考。

二 上层应用与业务

基础架构方面,美团点评 Hadoop 版本为 2.4.1,使用了 Kerberos 作为认证支持;相关技术栈中,Spark 应用版本包含 1.1、1.3、1.4、1.5,同时使用了 Zeppelin 作为 Spark notebook 的开发工具;在查询引擎方面 Hive 有 0.13 和 1.2 两个版本,同时重度依赖 Presto 和 Kylin;除此之外,也对 dmlc 提供了平台性支持。

工具链建设方面,基于 Hadoop 生态,数据平台组自研了各类平台工具,其中受 Federation 影响的部分工具有:

  • 数仓管理:满足各类 Hive 表的 DDL 需求,同时支持 UDF 和文件上传建表;
  • 原始数据接入:支持日志抓取和 MySQL 数据接入数据仓库;
  • 非结构数据开发:支持作业托管,提供 MR/Spark 作业编译、管理、测试、部署一站式服务;
  • 数仓开发:支持 ETL 的一站式开发和管理,同时在任务状态、诊断、SLA 保证方面也有强力的支持;针对流程测试以及数据回收进行了隔离,使用统一的 test.db 和 backup.db;
  • 调度系统:自研的调度系统支撑了每天数万个调度作业,准确的处理作业间的强弱依赖关系,有效的保证了按天数据生产;
  • 查询平台:统一了 Hive 和 Presto 的查询入口;

自研的数据平台基本覆盖了 90% 的数据开发需求,借此,一方面有效的控制了 Hadoop 客户端的数量,收紧了用户入口,对于发放的客户端,配合 Kerberos,也具有很高的掌控力;另一方面实现了对用户行为的源码级掌控力。

数据开发方面,美团业务一直持续着爆发式增长,集群规模和数据生产流程增量每年都接近 double。业务发展也推动了组织结构的发展,进而也影响到了相应的大数据资产:

  • 一个 hadoop 账号可能经历过多个业务线,用户应用中,对其他 hadoop 账号的数据进行读写、move 较为常见,对这类行为也没有进行过梳理和限制;
  • 完成平台接入后,对生产流程管理的规范较多,但对用户代码的规范较少,用户代码风格多样;

三 应用与改进 3.1 Federation 的局限性

在解决 NameNode 扩展能力方面,社区虽然提供了 Federation ,但是,这个方案也有很强的局限性:

  1. HDFS 路径 scheme 需要变为 viewfs,viewfs 路径和其他 scheme 路径互不兼容,比如 DistributedFileSystem 无法处理 viewfs 为 scheme 的路径,也就是说如果启用,则需要将 Hive meta、ETL 脚本、MR/Spark 作业中的所有 HDFS 路径均的 scheme 改为 viewfs;
  2. 如果将 fs.defaultFS 的配置从 hdfs://ns1/ 变为 viewfs://ns/,将导致旧代码异常,通过对用户上万个源码的分析,常用的 HDFS 路径风格多样,包括 hdfs:///user、hdfs://ns1/user、/user 等,如果 fs.defaultFS 有所更改,hdfs:///user 将会由于缺失 nameservice 变为非法 HDFS 路径;
  3. viewfs 路径的挂载方式与 Linux 有所区别:
  • 如果一个路径声明了挂载,那么其同级目录都需要进行挂载,比如 /user/path_one 挂载到了 hdfs://ns1/user/path_one 上,那么 /user/path_two 也需要在配置中声明其挂载到哪个具体的路径上;
  • 如果一个路径声明了挂载,那么其子路径不能再声明挂载,比如 /user/path_one 挂载到了 hdfs://ns1/user/path_one 上,那么其子路径也自动并且必须挂载到 hdfs://ns1/user/path_one 上;
  1. 一次路径请求不能跨多个挂载点:
  • 由于 HDFS 客户端原有的机制,一个 DFSClient 只对应一个 nameservice,所以一次路径处理不能转为多个 nameservice 的多次 RPC;
  • 对于跨挂载点的读操作,只根据挂载配置返回假结果;
  • 对于跨挂载点的 rename(move 路径) 操作,会抛出异常;
  1. Federation 架构中,NameNode 相互独立,NameNode 元数据、DataNode 中块文件都没有进行共享,如果要进行拆分,需要使用 DistCp,将数据完整的拷贝一份,存储成本较高;数据先被读出再写入三备份的过程,也导致了拷贝效率的低效;
  2. Federation 是改造了客户端的解决方案,重度依赖客户端行为;方案中 NameNode 相互独立,对 Federation 没有感知;另外 hdfs 为 scheme 的路径,不受 Federation 挂载点影响,也就是说如果对路径进行了 namespace 拆分后,如果因为代码中的路径或客户端配置没有及时更新,导致流程数据写入老数据路径,那么请求依然是合法但不符合预期的;

对其中一些名词的解释:

  • 在 HDFS 中 namespace 是指 NameNode 中负责管理文件系统中的树状目录结构以及文件与数据块的映射关系的一层逻辑结构,在 Federation 方案中,NameNode 之间相互隔离,因此社区也用一个 namespace 来指代 Federation 中一组独立的 NameNode 及其元数据。
  • scheme 是 URI 命名结构([scheme:][//authority][path][?query][#fragment])中的一部分,用于标识 URI 所使用的协议,HDFS 路径也是一个 URI,常见的 scheme 为 hdfs,在 Federation 的方案中,HDFS 路径 scheme 为 viewfs。
  • 挂载点 (mount point),它在 HDFS Federation 中和 Linux 中的概念近似,指在 HDFS 客户端上下文中,将 viewfs 为 scheme 的一个路径,比如 viewfs://ns/user,映射到一个具体的 HDFS 路径上,比如 hdfs://ns2/user,这个路径可以是任意 scheme 的 HDFS 路径,这样对于 viewfs://ns/user 实际上会被转换为对 hdfs://ns2/user 的操作。

3.2 局限性带来的问题和解决

3.2.1 scheme 兼容性问题

scheme 的兼容问题要求在上线时全量替换业务方代码中的路径,虽然对业务方大多数源码具有掌控力,但是由于不可灰度带来的全量修改带来的测试、上线、修复工作的成本,全量操作带来的运维时间,以及对数据生产稳定性的影响都是不能接受的。为此,以能灰度启用 Federation 特性为目标,对 HDFS 客户端进行了修改:

  • 增加了 viewfs 和 hdfs 两种 scheme 路径的兼容性:

    • 修改了 org.apache.hadoop.fs.FileSystem.fixRelativePart(Path),该函数在 DistributedFileSystem 各类请求处理中均有调用,原本用于处理相对路径,而 ViewFileSystem 不会调用;在这里,如果遇到了 viewfs 为 scheme 的路径,则利用 ViewFileSystem 中的挂载信息返回真正的 hdfs 路径;
    • 修改了 org.apache.hadoop.fs.viewfs.ViewFileSystem.getUriPath(Path),该函数在 ViewFileSystem 各类请求处理中均有调用,原本用作判断路径 scheme 为 viewfs,同时处理相对路径;一方面,由于 Federation 的挂载配置中,只有通过挂载点查询真实路径的数据结构,逆向查询比较复杂,改动也比较大;另一方面,从运营角度看我们也不希望维持非常复杂的挂载配置。所以在这里,做了一个限定,对于 hdfs 为 scheme 的路径与其在 Federation 的挂载点路径相同,所以在此函数中如果遇到了 hdfs 为 scheme 的路径,直接使用 org.apache.hadoop.fs.Path.getPathWithoutSchemeAndAuthority(Path) 去掉 scheme 即可;
  • fs.defaultFS 变更会对原有代码带来影响,但是将其配置为 viewfs 为 scheme 的路径才能使 hdfs scheme 的应用逐渐收敛,因此,我们增加了用于指定默认 namespace 的配置 fs.defaultNS,使 hdfs:///user 这样即使没有提供 Authority 的路径也能路由到正确的 NameNode;

针对 scheme 局限性的改造,虽然提高了兼容性,使方案能够进行灰度,但却使 DistributedFileSystem 和 ViewFileSystem 耦合,又增加了一条 ViewFileSystem 挂载限制,因此只适合在过度期间应用。

3.2.2 挂载配置限制

viewfs 的挂载方式与 Linux 有所区别,如果完全继承现有 HDFS 不变,则需要非常多的挂在配置项,并且后续每次增加 Hive 库、用户目录,初期我们使用了运营手段解决了这个问题:

  • 将迁移路径放到独立的目录下,比如 /user/hivedata/xx.db,迁移到 /ns2/hivedata/xx.db,这样挂载声明则不会太过复杂;
  • 由于用户组路径大都应用于 MR、Spark 作业中,修改路径需要重新编译,因此初期应用时,只对 Hive 库路径;
  • 由于跨 namespace 不能进行 rename,所以分析 NameNode 审计日志,得到 Hive 库路径和用户组路径没有 rename 关系的库,只对这些库进行迁移;
  • 通过以上三个种手段,对于 ETL 流程这种不需要编译的代码,可以直接替换,对于 MR、Spark 作业来说推动修改的成本也有所降低;
  • 为了进一步降低后续拆分成本,我们在 ETL 和作业开发两个方面提供并推广了根据库表信息从 Hive meta 中取得库表 HDFS 路径的工具,减少了代码中对库表路径的硬编码;

以上的运维手段,能满足美团侧常规的拆分需求,但是随着点评侧数据融合,点评侧数据也作为整体集群的一个 namespace 加入进来。然而点评侧平台掌控力没有深入到源码级别,因此无法统一推动更改 HDFS 路径,所以如果不对挂载逻辑进行修改,在合并重复路径时,需要将美团侧 /user 路径合并到点评侧 /user 路径中,但是由于跨 namespace 无法进行 rename,势必会造成用户作业的失败。因此,我们对挂载逻辑进行了修改,使其同 Linux 的挂载方式相同。

3.2.3 同 namespace, 不同挂载点不能 rename

业务方很多 Hive 库表数据会先生成在测试库表或用户目录中,验证完成后将数据加载到对应时间分区中,在挂载配置中,业务方 Hive 库、Hive 测试库、用户组目录一般不会挂载到同一目录下,因此即使三者在同一 namespace 下,由于不同挂载点间不能 rename 的限制,也无法进行加载。在源码分析的过程中,发现以下注释:

复制代码
// Note we compare the URIs. the URIs include the link targets.
// hence we allow renames across mount links as long as the mount links
// point to the same target.
if (!resSrc.targetFileSystem.getUri().equals(          resDst.targetFileSystem.getUri())) {  throw new IOException("Renames across Mount points not supported");
}
*/
//
// Alternate 3 : renames ONLY within the the same mount links.
//
if (resSrc.targetFileSystem !=resDst.targetFileSystem) {  throw new IOException("Renames across Mount points not supported");
}

可以发现社区是有考虑相同 namespace 路径可以进行 rename 操作的(注释掉的原因没有找到),因此,我们将这段逻辑打开,替换掉了“renames ONLY within the the same mount links”。

3.2.4 存储成本与拷贝效率问题

使用 Federation 方案时,集群节点规模为 2000 多台,元数据已达 6 亿,存储使用已近 80%,按照规划,存储容量不足以支撑全部待迁移数据,但是拆成多次操作周期和运维成本都比较高,因此我们计划调研 FastCopy。

FastCopy 是 facebook 开源的数据拷贝方案,他通过以下方式在不增加存储成本的情况下对数据进行拷贝:

  1. 通过 getBlockLocation 获取源文件块分布;
  2. 通过 ClientProtocol(HDFS 包中的接口,下同)创建目标文件;
  3. 通过 ClientProtocol addBlock,在参数中,指定源块分布作为 favoredNodes,常规情况下 NameNode 会优先选择 favoredNodes 中的 DataNode 作为块的保存位置,特殊情况下(比如存储空间不足,DataNode 负载过高等)也有可能返回不同位置;
  4. 整理源和目标块位置,使相同 DataNode 的位置能一一对应;
  5. 通过 ClientDatanodeProtocol 向源 DataNode 发送 copyBlock 请求;
  6. 在 DataNode 中,如果 copyBlock 请求中的源和目标相同,则通过在 Linux 文件系统中建立硬链的方式完成拷贝,否则通过原有逻辑完成拷贝;

但是,在计划合入时,该方案也有自身的问题:

  • 社区 path 为 HDFS-2139,一直处于未合入状态,且当时 patch 内容相对 facebook 的方案来说,部分细节没有考虑,例如文件 lease,无法构造硬链时的降级,DFS Used 的统计问题等;

  • facebook 的源码相对成熟,但其源码基于 0.20(facebookarchive/hadoop-20),已有四年没有更新,已经有很多源码发生变化,DFS Used 的统计问题也没有解决;

  • 虽然 facebook 将 FastCopy 合入 DistCp,但也有部分缺陷:

    • 每个路径生成一个 maper,每个 mapper 只处理一个路径,如果目录层次过高,容易导致数据倾斜,如果目录层次太低,容易产生过多 mapper;
    • 只对迁移路径进行属主同步,其父目录没有处理;
    • 与 DistCp 耦合定制比较复杂;

所以,综合以上内容,我们完善了 HDFS-2139,并更新了 issue,在合入 facebook 实现的基础上解决了 DFS Used 的统计问题;除了这个 patch,我们也实现了独立的 FastCopy MR 作业,解决了上述问题。最终,在拆分时 15 小时完成 14+PB 数据拷贝,保证了方案的可行性。

另外需要注意的是,对于 HDFS 来说,无法感知哪个块是通过硬链构造的,因此,一旦源和目标文件同时存在时,开启 balancer,会因为块的迁移导致存储使用的增加,因此,迁移期间,一般建议暂停相关 namespace 的 balancer。

3.2.5 重度依赖客户端

基于以上几点改进,虽然降低了拆分成本和兼容性,使 Federation 的应用成为可迭代方案,但是如果没有对客户端强大的掌控力,客户端实例不能完全更新,HDFS 路径硬编码不能得到彻底梳理,反而会造成数据生产方面的混乱,成为此方案的掣肘。

经过美团侧数据平台的多年运营,对客户端以及业务代码有非常强的掌控力,有效避免了上述问题的发生。

3.3 计算和查询引擎的问题和解决

一方面,虽然 Federation 已出现了多年,但 Hive、Spark 等上层应用对 Federation 的支持仍然存在问题;另一方面,随着应用的逐渐加深,虽然有些问题并不是代码 bug,但在美团点评的应用场景下,仍然产生了一定问题;我们针对这些问题,也进行了探索和改进。

3.3.1 安全问题

安全方面,计算引擎包括 MR 和 Spark,在提交作业时,会向 NameNode 发送 RPC,获取 HDFS token,在 ViewFileSystem 中,会向所有 namespace 串行的申请 token,如果某个 namespace 的 NameNode 负载很高,或者发生故障,则任务无法提交,YARN 的 ResourceManager 在 renew token 时,也会受此影响。随着美团点评的发展 YARN 作业并发量也在逐渐提高,保存在 HDFS 上的 YARN log 由于 QPS 过高,被拆分为独立的 namespace,但由于其并发和 YARN container 并发相同,NameNode 读写压力还是非常大,经常导致其 RPC 队列打满,请求超时,进而影响了作业的提交。针对此问题,我们做出了一下改进:

  • container 日志由 NodeManager 通过 impersonate 写入 HDFS,这样客户端在提交 Job 时,就不需要 YARN log 所在 namespace 的 token;
  • ViewFileSystem 在获取 token 时,增加了参数,用于指定不获取哪些 namespace 的 token;
  • 由于作业并不总是需要所有 namespace 中的数据,因此当单个 namespace 故障时,不应当影响其他 namespace 数据的读写,否则会降低整个集群的分区容忍性和可用性,ViewFileSystem 在获取 token 时,即使失败,也不影响作业提交,而是在真正访问数据时作业失败,这样在不需要的 token 获取失败时,不影响作业的运行;

另外,客户端获取到的 token 会以 namespace 为 key,保存在一个自定义数据结构中 (Credentials);ResourceManager renew 时,遍历这个数据结构;而 NodeManager 在拉取 jar 包时,根据本地配置中的 namespace 名去该数据结构中获取对应 token。因此需要注意的是,虽然 namespace 配置和服务端不同不影响普通 HDFS 读写,但提交作业所使用的 namespace 配置需要与 NodeManager 相同,至少会用到的 namespace 配置需要是一致的。

3.3.2 已存在 patch 问题

https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-12253

https://issues.apache.org/jira/browse/TEZ-2600

https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-11364

https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-10790

https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-6152

https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-11920

https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-7529

3.3.3 其他问题

Hive create table … as … 会导致临时文件所在目录和表目录不在同一 namespace,导致 move 结果失败,目前已修复,思路同 HIVE-6152,将临时文件生成在表目录中;

Hive 表的元数据中,SERDEPROPERTIES 中,可能会存在对 HDFS 路径的依赖,在梳理路径硬编码时,容易忽略掉;

Spark 1.1 在启用 viewfs 时,会产生不兼容问题;

开源分布式机器学习项目 dmlc 目前也尚不兼容 viewfs;

四 拆分流程与自动化

随着 namespace 拆分经验的积累,其流程也逐渐清晰和明确:

  1. 当 namespace 的 NameNode 逐渐接近瓶颈(包括 RPC 和元数据量)时,对 hadoop 用户对应的用户组目录和 Hive 库目录进行分析,得出元数据量(通过分析 fsimage)和一天内 RPC 量(通过分析审计日志),进而得出需要拆分的用户数据;
  2. 对于需要拆分的数据,分析其和不需要拆分数据的 rename 关系,如果存在 rename 关系,则需要重新选择拆分数据;
  3. 如果需要,则搭建新 namespace 环境;
  4. 关闭相关 namespace balancer;
  5. 根据 fsimage,分析出待拆分路径元数据分布,得出一个路径列表,使列表中每个路径下的文件块数基本接近;
  6. 基于第四步的结果进行首轮拷贝,首轮拷贝中针对不需要比较验证的情况作出了优化:FastCopy MR 工具会递归的拷贝路径,如果目标路径已存在说明之前已拷贝成功过,则不进行拷贝;
  7. 之后进行多轮补充拷贝:通过 ls -r 得到文件和目录列表;拷贝过程中开启 -delete -update,非递归的进行检测与拷贝,这样对于源目录有更新的文件和目录会进行覆盖(包括权限和属主的更新),源目录新增的目录和文件会进行拷贝,源目录删除的文件和目录会进行删除;这样,可以会每一层的目录进行检测,可以同步目录权限和属主发生的变化,同时也不会产生较大的数据倾斜;
  8. 准备好新挂载配置,找一个非工作时间,进行最终一轮的操作:

a. 禁止源目录的权限(FastCopy 使用 hdfs 身份运行不受影响);

b. 进行最后一轮补充拷贝;

c. 由于数据大多数情况下基于硬链进行拷贝,所以存在文件长度相同,但内容有问题的可能性极低,拷贝完成后,可以通过 du 路径,校验并逐渐找到数据长度不一致的文件,进行重考;

d. 对客户端分发新挂载配置;

e. 对 NodeManager 分发 新挂载配置,并进行 decommission,重启(YARN 已支持 recovery);

f. 更新 Hive meta;

g. 开放目标目录权限;
9. 观察一周,如果没有问题则删除源目录;
10. 重启 balancer;

以上是已经固定下来的步骤,其中第 1、2、5、6、7 步,第 8 步中的 a~c 是可以进行自动化的,这也是后续工作过程中,有待完善的部分。

五 总结

HDFS Federation 作为以客户端配置为核心的 NameNode 横向扩容解决方案,对业务背景有较强的依赖,另一方面方案本身也有较多的局限性。本文以美团点评实际应用场景出发,介绍了方案局限性在业务背景下的影响,分享了对局限性的解决和实施经验。对 HDFS Federation 应用到已运营较长时间的大规模 HDFS 集群有一定的借鉴意义。

六 参考文献

  1. NameNode 内存全景, 2016 .
  2. NameNode 内存及请求情况简单分析, 2016 .
  3. HDFS Federation, 2016, .
  4. HDFS Federation, 2011 .
  5. AN INTRODUCTION TO HDFS FEDERATION, 2011 .
  6. HDFS Federation 设计动机与基本原理, 2012 .

作者介绍

美团点评离线存储团队,深耕 Hadoop 生态中 HDFS、HBase、CarbonData、Alluxio 等泛存储领域,致力于为美团点评提供稳定、高效、易用的大数据存储服务。

2017 年 4 月 11 日 17:032870

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