安卓开发与大数据文档介绍内容

基础开发环境

• 开发工具：Android Studio（官方IDE）、Gradle（构建工具）、ADB（设备调试工具）
• 语言支持：Java/Kotlin（主语言）、C++（NDK开发）
• 调试工具：Logcat（日志）、Profiler（性能分析）、Layout Inspector（布局检查）

核心架构与组件

网络与数据处理

• 网络请求：Retrofit（REST API）、OkHttp（底层HTTP库）、WebSocket（长连接）
• 数据解析：Gson/Moshi（JSON）、Protobuf（高效序列化）
• 本地存储：Room（SQLite抽象）、SharedPreferences（轻量级键值对）

性能优化

• 内存优化：LeakCanary（内存泄漏检测）、ProGuard（代码混淆）
• 渲染优化：ConstraintLayout（扁平化布局）、ViewStub（按需加载）
• 耗电优化：Doze Mode（省电模式适配）、JobScheduler（精准调度）

大数据文档核心内容

基础概念与技术栈

• 核心特点：4V模型（Volume大量、Velocity高速、Variety多样、Value低密度）
• 技术分层：
  • 数据采集：Flume/Logstash/Kafka
  • 存储层：HDFS/HBase/Cassandra
  • 计算引擎：MapReduce/Spark/Flink
  • 分析工具：Hive/Pig/Impala

主流框架对比

数据处理流程

1. 数据采集：通过Flume/Kafka收集日志、传感器等多源数据
2. 数据清洗：使用Spark/Hive进行去重、格式转换、缺失值处理
3. 存储与分析：
   • 批处理：Hadoop MapReduce执行大规模ETL
   • 流处理：Flink实时计算用户行为指标
4. 可视化：Tableau/PowerBI生成报表，Zeppelin交互式分析

安卓与大数据结合实践

数据采集与传输

• 方案：安卓端集成SDK（如Firebase Analytics/自建SDK）
• 实现：
  • 事件埋点：通过Bundle封装用户行为数据
  • 数据传输：Retrofit+Protobuf压缩后上传至Kafka集群

实时数据分析

• 场景：用户画像更新、实时推荐系统
• 技术链：

  安卓：推送Token（如FCM）→ 大数据平台：Spark Streaming消费消息 → 更新HBase用户标签库

  

A/B测试与效果评估

• 流程：
  • 安卓：多渠道打包（Google Play/华为应用市场）
  • 大数据：Spark计算不同版本的转化率 → 结果存入MySQL → BI可视化展示

问题与解答

问题1：安卓应用如何优化网络请求性能？

解答：

1. 请求合并：使用OkHttp拦截器合并高频请求（如5秒内多次相同API调用）
2. 压缩传输：强制使用Gzip压缩（OkHttpClient.setGzip(true)）
3. 缓存策略：
   • 本地缓存：Room数据库存储未过期数据（如10分钟）
   • 内存缓存：LruCache存储频繁访问的小数据（如用户配置）
4. 失败重试：自定义Retrofit回调实现指数退避重试机制（最大重试3次，间隔2/4/8秒）

问题2：大数据处理中如何选择批处理与流处理？

解答：
| 对比维度 | 批处理（Hadoop） | 流处理（Flink/Spark Streaming） |
|—————-|——————————-|———————————-|
| 数据延迟 | 分钟级~小时级 | 毫秒级~秒级 |
| 吞吐量 | 高（适合TB/PB级数据） | 中等（依赖硬件资源） |
| 容错成本 | 高（全量重算） | 低（仅重算失败分区） |
| 典型场景 | 日志批量分析、离线报表生成 | 实时监控告警、动态定价系统 |

选择建议：

• 对时效性要求低但需全局一致性的任务（如每日销售统计）用批处理
• 需要即时反馈且允许部分数据丢失的场景（如实时广告点击监测）用流处理