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Kafka

Kafka streams : http://aseigneurin.github.io/2016/10/07/kafka-streams-scaling-up-or-down.html 
Spark Streaming+Kafka踩坑记：http://www.cnblogs.com/xlturing/p/6246538.html
Kafka tools工具使用：https://crazyof.me/blog/archives/1815.html

Spark

Spark Streaming从指定时间戳开始消费：http://www.klion26.com/spark-streaming-consume-kafka-message-from-specify-timestamp.html
Spark性能相关参数配置：http://spark-config.readthedocs.io/en/latest/index.html#id2
Spark算子：http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html
Spark Streaming direct approach(No receviers)分析，并且对比了recevier-based approach： http://www.jianshu.com/p/b4af851286e5
Spark Streaming 源码解析系列：
https://github.com/lw-lin/CoolplaySpark/tree/master/Spark%20Streaming%20%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%A7%A3%E6%9E%90%E7%B3%BB%E5%88%97

机器学习

用python进行机器学习：http://blog.csdn.net/lsldd/article/category/2709209

lightGBM和xgboost实例对比: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/06/which-algorithm-takes-the-crown-light-gbm-vs-xgboost/

Scala

yield用法：http://www.teahoo.net/IT/20161026908.html
集合方法大全：https://blog.csdn.net/bdmh/article/details/50070013
Josh Suereth大神写的scala教程：http://docs.scala-lang.org/zh-cn/overviews/core/implicit-classes.html
with用法：http://hongjiang.info/scala-type-system-compund-type/
Scala类型系统,类型参数化和变化型注解:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=50757095

 ElasticSearch

es深入系列文章：http://blog.csdn.net/column/details/deep-elasticsearch.html

 Java

ForkJoinPool类并行处理：http://blog.csdn.net/xuguoli_beyondboy/article/details/44288047

 python

python实现排序算法：http://python.jobbole.com/82270/
python数据类型详解（注意时间类型）： http://www.cnblogs.com/linjiqin/p/3608541.html