在Windows系统上使用Docker搭建Hadoop分布式环境可以参考以下步骤：

1. 安装Docker Desktop for Windows：确保你的Windows系统支持Hyper-V，并安装Docker Desktop。
2. 配置Docker for Windows为Linux容器：在Docker Desktop的设置中，将“Use the WSL 2 based engine”选项勾选上，并重启Docker。
3. 拉取Hadoop镜像：你可以使用已经准备好的Hadoop Docker镜像，例如sequenceiq/hadoop-docker。
4. 运行Hadoop容器：使用Docker命令行运行Hadoop。

以下是一个简单的示例，用于启动一个包含HDFS和YARN的基本Hadoop环境：

docker run -it --name hadoop-master --hostname hadoop-master sequenceiq/hadoop-docker:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 /etc/bootstrap.sh -bash

进入容器后，你可以通过运行Hadoop脚本来启动各个服务：

hadoop-daemon.sh start namenode
hadoop-daemon.sh start datanode
yarn-daemon.sh start resourcemanager
yarn-daemon.sh start nodemanager

为了连接到Hadoop的HDFS和YARN，你可能还需要配置端口映射，以便可以从宿主机访问这些服务。

注意：这只是一个基本的环境，如果你需要更复杂的配置，可能需要自定义Dockerfile或修改启动脚本。

关于JDBC和Kafka的超详细笔记，我无法提供完整的内容，因为这会涉及到大量的知识点。但我可以提供一个关于JDBC和KDBC的简单概述和一个Kafka分布原理的简要说明。

JDBC概述：

JDBC（Java Database Connectivity）是Java中用于数据库连接的API。它允许Java程序员使用标准的SQL语句来操作数据库。

Kafka概述：

Kafka是一个分布式流处理平台。它被广泛用于日志处理、消息系统、实时分析等场景。

JDBC连接数据库示例：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
 
public class JdbcExample {
    public static void main(String[] args) {
        String jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb";
        String username = "myuser";
        String password = "mypassword";
 
        try {
            Connection connection = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, username, password);
            // 使用connection进行数据库操作
            connection.close();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

Kafka分布式原理：

Kafka是通过分区（Partition）、副本（Replica）和控制器（Controller）实现的。

• 分区：Kafka将每个主题分割成多个分区，数据被分散存储在不同的分区中，从而提供了并行处理的能力。
• 副本：Kafka为每个分区维护副本集，副本分为leader副本和follower副本。leader负责处理读写请求，follower从leader复制数据。
• 控制器：Kafka集群中的一个broker会被选为控制器，负责管理副本的状态及分区领导者的选举。

这些是关于JDBC和Kafka的基本概述和示例，实际应用中还会涉及到更多的细节和配置。

题目中提到的“阿里JAVA架构师面试136题”可能是指一系列关于Java技术栈的面试问题，包括但不限于JVM、Spring框架、分布式系统和并发编程等方面。由于136题的具体内容非常广泛，我将提供每一个大类的典型问题和解答。

JVM:

1. 描述JVM的类加载器。
2. 如何进行JVM内存分配和垃圾回收。
3. 常见的JVM调优参数有哪些。
4. 如何分析JVM的堆栈跟踪信息。

Spring框架:

1. Spring框架中的IoC和AOP是什么。
2. 如何使用Spring MVC和Spring Boot。
3. 解释Spring的事务管理。
4. 说明Spring中Bean的生命周期。

分布式系统:

1. 分布式事务的解决方案。
2. 如何实现服务的负载均衡。
3. 分布式锁的实现方式。
4. 分布式会话管理的机制。

并发编程:

1. 线程和进程的区别。
2. 如何处理线程安全问题。
3. 如何使用并发工具如CountDownLatch和CyclicBarrier。
4. 解释volatile关键字的作用。

这些是关于JVM、Spring、分布式和并发编程的一些概览性问题，实际的面试中可能还会涉及到其他方面的知识点，如中间件（如RocketMQ、Kafka）、数据库（如MySQL、Redis）等。由于篇幅限制，以上答案仅供参考，具体解决方案需要根据面试官的提问和实际情况进行调整。

# 示例: Kubernetes微服务平台的Service部分
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-microservice
spec:
  selector:
    app: my-microservice
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 9376
  type: ClusterIP

这个YAML文件定义了一个Kubernetes Service，它为名为my-microservice的微服务提供负载均衡。selector指定了该Service关联的Pod标签，这里是app: my-microservice。ports部分定义了Service对外暴露的端口和它转发到Pods的端口。type: ClusterIP表明这个Service在集群内部是可访问的。这样的配置是构建微服务架构时一个重要的组成部分。

import time
import random
from redis import Redis
 
# 连接到Redis
redis_client = Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 生产者：将任务推送到Redis列表中
def produce_tasks():
    for i in range(10):
        task = f"task_{i}"
        # 使用LPUSH将任务推入列表的左端
        redis_client.lpush("tasks_list", task)
        print(f"Produced: {task}")
        time.sleep(random.random())
 
# 消费者：从Redis列表中取出任务并执行
def consume_tasks():
    while True:
        # 使用BRPOP从列表的右端取出一个任务，超时设置为5秒
        task = redis_client.brpop("tasks_list", 5)
        if task:
            task_name = task[1]
            print(f"Consumed: {task_name}")
            # 这里可以添加任务处理的代码
            # handle_task(task_name)
        else:
            print("No tasks available")
 
# 启动生产者和消费者
produce_tasks()
consume_tasks()

这段代码演示了如何使用Redis的列表数据结构作为消息队列，来实现生产者和消费者模型。生产者函数produce_tasks将任务推入列表，消费者函数consume_tasks从列表中取出任务并处理。代码中使用了lpush和brpop命令，分别用于向列表左端添加元素和从列表右端取出元素并进行阻塞，从而实现了一个简单的分布式任务队列。

Java八股文是中国的一种说法，通常指的是支撑Java高并发，分布式系统和高性能等一系列知识的核心内容，主要包括Java并发工具JUC、高并发设计模式、多线程编程、分布式理论、分布式中间件等内容。

在Java中，JUC指的是java.util.concurrent包，它为并发编程提供了强大的工具集，例如线程池、锁、原子操作、并发集合等。

以下是一些关键的Java JUC类和工具：

1. ReentrantLock：可重入锁，是一种互斥锁，可以用来实现同步机制。
2. AtomicInteger：提供了一种用原子方式更新整数的方法。
3. ConcurrentHashMap：提供了一种线程安全的散列表，可以用于并发环境。
4. Executors：提供了一系列工厂方法用于创建不同类型的线程池。
5. Semaphore：信号量，用于控制同时访问资源的线程数量。
6. CountDownLatch：是一个同步工具类，在完成一组正在其他线程中执行的操作之前，它允许一个或多个线程一直等待。

以下是一个简单的使用ReentrantLock的例子：

import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
 
public class ReentrantLockExample {
    private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    private int count = 0;
 
    public void increment() {
        lock.lock();
        try {
            count++;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
 
    public int getCount() {
        return count;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        ReentrantLockExample example = new ReentrantLockExample();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(() -> {
                for (int j = 0; j < 100; j++) {
                    example.increment();
                }
            }).start();
        }
 
        // 等待所有线程完成
        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
 
        System.out.println(example.getCount());
    }
}

以上代码创建了一个简单的线程安全的计数器，使用ReentrantLock来保证线程安全。在实际开发中，应该尽可能使用JUC包中提供的原子操作类，因为它们通常比使用ReentrantLock更高效。

该项目是一个基于Spring Boot和Netty的分布式即时通讯系统。以下是该项目的核心部分代码示例：

// 使用Spring Boot创建WebSocket端点
@ServerEndpoint(value = "/websocket/{userId}")
@Component
public class WebSocketServer {
    private static final Logger log = LoggerFactory.log("WebSocketServer");
 
    private Session session;
    private String userId;
 
    @OnOpen
    public void onOpen(Session session, @PathParam("userId") String userId) {
        this.session = session;
        this.userId = userId;
        // 新用户上线，通知其他在线用户
        OnlineProcessor.addOnlineUser(userId, this);
        // ... 其他逻辑
    }
 
    @OnClose
    public void onClose() {
        // 用户下线，通知其他在线用户
        OnlineProcessor.removeOnlineUser(userId);
        // ... 其他逻辑
    }
 
    @OnMessage
    public void onMessage(String message) {
        // 处理接收到的消息
        // ... 逻辑处理
    }
 
    @OnError
    public void onError(Throwable error) {
        log.error("WebSocket发生错误", error);
    }
 
    // 发送消息给单个用户
    public void sendMessage(String message) {
        this.session.getAsyncRemote().sendText(message);
    }
}

这段代码定义了一个WebSocket服务端点，用于处理用户的连接、断开连接和接收消息。它还展示了如何维护在线用户列表和如何向特定用户发送消息。

为了保持回答简洁，我省略了一些细节，如处理在线用户的具体逻辑（例如添加、移除在线用户、群发消息等）。这些细节可以在GitHub项目中查看完整的实现。

由于这本手册涵盖了从基础设施、数据库、缓存、消息队列到分布式服务等多个领域，并且涉及的内容非常广泛，因此无法在一篇文章中全部阐述。但我可以提供一些关键概念和设计原则的简单概述。

1. 基础设施：确保服务器硬件选型满足需求，使用云服务时应关注弹性与隔离。
2. 数据库：选择合适的数据库索引、查询和表结构设计，考虑读写分离和分库分表策略。
3. 缓存：合理配置缓存策略，如缓存穿透、缓存雪崩、缓存预热、缓存更新等问题。
4. 消息队列：使用消息队列解耦系统，保证消息的有序性、一致性和最终一致性。
5. 分布式服务：设计高可用的分布式服务架构，如使用服务注册与发现、负载均衡、断路器模式等。
6. 安全性：保障系统安全，如数据加密、身份验证和访问控制。
7. 监控：实时监控系统性能指标，如TPS、RT、CPU使用率、内存使用率等，并建立故障处理机制。
8. 扩展性：设计满足未来需求扩展的架构，如模块化、可插拔组件、流量控制和负载预警。

由于篇幅限制，这里只能给出这些概念性的指导。如果你需要更详细的内容，如特定技术点的实战代码、示例等，可以进一步提出具体的技术问题。

在ElasticSearch中，分布式查询通常涉及多个节点协同工作以处理单个查询请求。以下是分布式查询的简化过程：

1. 客户端发送查询请求到某个节点（协调节点）。
2. 协调节点将查询分发到所有相关的数据节点。
3. 数据节点执行查询并将结果返回给协调节点。
4. 协调节点对所有节点的结果进行整合和排序，然后返回最终结果给客户端。

这个过程是完全透明的，用户不需要手动干预。以下是一个使用ElasticSearch Java API的简单查询示例：

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(/*...*/);
 
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("index_name"); // 指定索引名
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("field_name", "value")); // 查询条件
searchSourceBuilder.size(10); // 设置返回结果数量
 
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
for (SearchHit hit : searchResponse.getHits().getHits()) {
    // 处理查询结果
    System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
 
client.close();

在这个例子中，我们创建了一个RestHighLevelClient实例来与ElasticSearch集群进行交互。我们构建了一个搜索请求，指定了要搜索的索引和查询条件，然后发送请求并打印返回的结果。

注意：实际的分布式查询过程可能涉及更复杂的细节，例如分片的定位、数据的并行处理、结果的聚合和排序等，但用户通常不需要关心这些细节，因为ElasticSearch会自动处理。

在大数据和Hadoop生态系统中，分布式文件系统（HDFS）是核心组件之一，它负责存储数据。Hadoop集群是由多个计算机组成的网络，这些计算机一起工作处理大数据。

以下是一个简单的Python代码示例，它使用Hadoop文件系统（HDFS）的Python库hdfs来与HDFS交互。

首先，你需要安装hdfs库。可以使用pip安装：

pip install hdfs

然后，你可以使用以下代码与HDFS交互：

from hdfs import InsecureClient
 
# 创建一个HDFS客户端实例，假设你的HDFS环境是安全的，且配置了Kerberos认证
# 如果你的HDFS没有开启Kerberos认证，可以使用InsecureClient
client = InsecureClient('http://<your_hdfs_namenode_host>:<your_hdfs_namenode_port>', user='<your_username>')
 
# 创建一个文件夹
client.makedirs('/myfolder')
 
# 列出HDFS根目录下的文件和文件夹
for status in client.list_status('/'):
    print(status.name)
 
# 创建一个文件并写入数据
client.create('/myfile.txt', b'Hello, HDFS!')
 
# 读取刚才写入的数据
with client.read('/myfile.txt', encoding='utf-8') as reader:
    content = reader.read()
    print(content)
 
# 删除文件和文件夹
client.delete('/myfile.txt')
client.rmdir('/myfolder')

这个代码示例展示了如何使用Python与HDFS交互，包括创建文件夹、列出文件、创建和读取文件、以及删除文件和文件夹。注意，你需要替换<your_hdfs_namenode_host>和<your_hdfs_namenode_port>为你的Hadoop Namenode的实际主机地址和端口号，<your_username>为你的用户名。