IT圈子是一個需要不斷學習不斷進取的圈子，不學習不進步肯定是要被淘汰的，而且現在的IT圈子更加趨向於“多面手”全棧架構師這麼一個大形勢，小編這裡為大家整理了架構+大數據雙料架構師的進階必備的PDF，希望你可以一直學習，一直進步！（java崗位）
實戰NginX，取代Apache的高性 能Web服務器
第1章Nginx簡介
第2章Nginx服務器的安裝與配置
第3章Nginx的基本配置與優化
第4章Nginx與PHP(FastCGI)的安裝、配置與優化
第5章Nginx與JSP. ASP.NET. Perl的安裝與配置
第6章Nginx HTTP負載均衡和反向代理的配置與優化
第7章Nginx的Rewrite規則與實例
第8章Nginx模塊開發
第9章Nginx的Web緩存服務與新浪網的開源NCACHE模塊
第10章Nginx在國內知名網站中的應用案例
第11章Nginx的非典型應用實例
第12章Nginx的核心模塊
第13章Nginx的標準HTTP模塊
第14章Nginx的其他HTTP模塊
第15章Nginx的郵件模塊
微服務架構實戰
箅1章微服務概述
第2章微服務設計原則
第3章微服務之SpringBoot
第4章微服務之Docker
第5章微服務之Spring Cloud
第6章微服務之Spring Cloud其他框架
第7章微服務之自動化測試與質量管理
第8章微服務之JHipster
第9章微服務之自動化部署
第10章微服務之日誌收集與監控
第11章完整示例
第12章微服務核心功能推薦
這些PDF是進階雙料架構是的必備PDF，小編已經為大家整理出來了，如果需要只需要轉發這篇文章+私信小編【大數據】三字即可。
Redis深度歷險：核心原理和應用實踐
開筒:授人以魚不若授人以漁一Redis 可以用來做什麼?
基礎:萬丈高樓平地起
Redis基礎數據結構
應用1:千帆競發一分佈式鎖
應用2:緩兵之計一延時隊列
應用3:節衣縮食一位圖
應用4:四兩援千斤一HyperLogLog
應用5:層巒疊嶂—布隆過濾器
應用6:斷尾求生一簡單限流
應用7:-毛環拔一漏斗限流
應用8:近水樓臺一GeoHash
應用9:大海撈針一Scan
原理1:鞭辟入裡一線程 I0模型
原理2:交頭接耳一通信協議
原理3:未雨綢繆一持久化
原理4:雷厲風行一管道
原理5:同舟共濟一事務
原理6:小道消息一PubSub
原理7 :開源節流一小對象壓縮
原理8:有備無患一主從同步
集群1:李代桃便一Sentinel
集群2:分而治之一Codis
集群3:眾志成城一Cluster
拓展1:耳聽八方—Stream
拓展2:無所不知—Info指令
拓展3:拾逮漏補一再談分佈式鎖
拓展4:朝生要死一一過期策略
拓展5:優勝劣汰一LRU
拓展6:平波緩進一懶惰刪除
拓展7 :妙手仁心一優雅地使用 Jedis
拓展8:居安思危一保護 Redis
拓展9:隔牆有耳一Redis安全通信
源碼1 :極度深寒一探索 「字符串」內部結構
源碼2:極度深寒一探索 「字典」內部
源碼3:極度深寒一探索 「壓縮列表」內部
源碼4:極度深寒一探索 「快速列表」內部
源碼5:極度深寒一-探索 「跳躍列表」內部結構
源碼6:極度深寒一一探索 「緊湊列表」內部
源碼7 :極度深寒一一探索 「基數樹」內部
尾聲:百尺竿頭一 繼續深造指南
MySQL技術精粹架構、高級特性、性能優化與集群實戰
第1章MySQL架構介紹
第2章MySQL權限與安全
第3章數據備份與還原
第4章MySQL的高級特性
第5章MySQL鎖定機制
第6章使用MySQL Workbench管理數據庫
第7章SQL性能優化
第8章MySQL服務器性能優化
第9章MySQL性能監控
第10章MySQL Replication
第11章MySQL Cluster實戰
第12章企業中MySQL的高可用架構
這些PDF是進階雙料架構是的必備PDF，小編已經為大家整理出來了，如果需要只需要轉發這篇文章+私信小編【大數據】三字即可。
Hadoop+Spark大數據巨量分析與機器學習整合開發實戰
第1章大數據與機器學習
第2章VirtualBox虛擬機軟件的安裝
第3章Ubuntu Linux操作系統的安裝
第4章Hadoop Single Node Cluster的安裝
第5章Hadoop Muti Node Cluster的安裝
第6章Hadoop HDFS命令
第7章Hadoop MapReduce
第8章Spark的安裝與介紹
第9章Spark RDD
第10章Spark的集成開發環境
第11章創建推薦引擎
第12章StumbleUpon數據集
第13章決策樹二元分類
第14章運輯迴歸:元分類
第15章支持向量機SVM二元分類
第16章樸素貝葉斯元分類
第17章決策樹多元分類
第18章決策樹迴歸分析
第19章使用Apache Zeppelin 數據可視化
Spark大數據商業實戰三部曲_內核解密_商業案例_性能調優
上篇：內核解密
第1章電光石火間體驗Spark 2.2開發實戰
第2章Spark 2.2技術及原理
第3章Spark的靈魂: RDD和DataSet
第4章Spark Driver啟動內幕剖析
第5章Spark集群啟動原理和源碼詳解
第6章Spark Aplication提交給集群的原理和源碼詳解
第7章Shuffle原理和源碼詳解
第8章Job工作原理和源碼詳解
第9章Spark中Cache和checkpoint原理和源碼詳解
第10章Spark中BroadcastAccumulator原理和源碼詳解
第11章Spark與大數據其他經典組件整合原理與實戰
中篇：商業案例
第12章Spark商業案例之大數據電影點評系統應用案例
第13章Spark 2.2實戰之Dataset開發實戰企業人員管理系統應用案例
第14章Spark商業案例之電商交互式分析系統應用案例
第15章Spark商業案例之NBA籃球運動員大數據分析系統應用案例
第16章電商廣告點擊大數據實時流處理系統案例
第17章Spark在通信運營商生產環境中的應用案例
第18章使用Spark GraphX實現婚戀社交網絡多維度分析案例
下篇：性能調優
第19章對運行在YARN上的Spark進行性能調優
第20章Spark 算子調優最佳實踐
第21章Spark 頻繁遇到的性能問題及調優技巧
第22章Spark集群資源分配及並行度調優最佳實踐
第23章Spark集群中Mapper端、Reducer 端內存調優;
第24章使用Broadcast實現Mapper端Shufle聚合功能的原理和調優實戰:
第25章使用Accumulator高效地實現分佈式集群全局計數器的原理和調優案例:
第26章Spark下JVM性能調優最佳實踐
第27章Spark五大子框架調優最佳實踐:
第28章Spark2.2.0新-.代鎢絲計劃優化引擎;
第29章Spark Shufle調優原理及實踐
第30章Spark性能調優之數據傾斜調優一站式解決方案原理與實戰:
第31章Spark大數據性能調優實戰專業之路
Flink
第1章為何選擇Flink
第2章流處理架構
第3章Flink的用途
第4章對時間的處理
第5章有狀態的計算
第6章批處理:一種特殊的流處理
附錄其他資源
K8S
第1部分Kubernetes基礎筒
第1章Kubernetes介紹
第2章Kubernetes的架構和部署
第3章Kubernetes快速入門
第4章Pod
第5章Replication Controller
第6章Service
第7章數據卷
第8章訪問Kubernetes API
第2部分Kubernetes高級篇
第9章Kubernetes網絡
第10章Kubernetes安全
第11章Kubernetes資源管理
第12章管理和運維Kubernetes
第3部分Kubernetes生態篇
第13章CoreOS
第14章Etcd
第15章Mesos
這些PDF是進階雙料架構是的必備PDF，小編已經為大家整理出來了，如果需要只需要轉發這篇文章+私信小編【大數據】三字即可。
閱讀更多 Java雙料架構師 的文章
