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本文是我学习 Kafka 时整理的笔记，涵盖核心架构、底层存储原理、副本与一致性机制、生产消费流程，以及日常排障的经验总结，适合面试复习和实际排查问题参考。

学大数据绕不开 MapReduce，它是 Hadoop 分布式计算的基石。这篇文章是我对 MapReduce 底层原理的总结，从计算模型讲到执行流程，再到参数调优和常见问题排查，希望能帮你把这块知识串起来。

本文是对 MySQL 核心知识的系统性总结，覆盖架构、InnoDB 索引、事务与 MVCC、锁、日志、缓冲池以及日常问题排查要点，作为个人技术笔记使用。

本文梳理 Nacos 的架构、服务发现（AP/Distro）、配置中心（长轮询）、集群一致性（Raft + Derby/MySQL）、与主流注册中心的对比，以及常见问题的排查思路。

本文总结 Redis 的核心底层原理：数据结构实现、单线程模型、持久化机制、过期与淘汰策略、缓存三大问题、高可用方案以及常见问题排查要点，作为个人技术笔记。

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本文是我学习 RocketMQ 时整理的笔记，围绕四大组件、存储与高可用架构、消息模型，以及线上常见的堆积、丢失、顺序与事务问题展开，适合面试复习和日常排查参考。

本文是对 Spark 核心知识的系统性总结，覆盖架构、RDD 与 DAG 调度、Shuffle、缓存与 Checkpoint、运行模式、常用参数以及日常问题排查要点，作为个人技术笔记使用。

Tez 是 Apache 旗下的 DAG 计算引擎，脱胎于 MapReduce，用于替代 MR 执行多阶段复杂作业。它把"多轮 MR 写盘"改成"一个 DAG 内存流转"，性能提升肉眼可见，也是 Hive 默认执行引擎之一。

Yarn 是 Hadoop 的资源调度层，负责把集群的 CPU 和内存"分蛋糕"。搞懂 Yarn，才能明白为什么任务一直卡在 ACCEPTED、为什么容器总被杀、为什么队列里任务挤成一堆。这篇文章从架构到排障完整梳理一遍。