nutch編譯

① 大數據主要學什麼

大數據目前發展是比較好的，特別是在鴻蒙發布後物聯網時代的到來下，大數據相關崗位將會更多。想要轉行的話，大數據的確是個很好的方向。既然想要轉行大數據，那麼肯定要具備大數據的相關知識與技能。

這里介紹一下大數據要學習和掌握的知識與技能：

①java：一門面向對象的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵。

②spark：專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。

③SSM：常作為數據源較簡單的web項目的框架。

④Hadoop：分布式計算和存儲的框架，需要有java語言基礎。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。

⑤python：一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

② 大數據核心技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、Nosql資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。首先給出一個通用化的大數據處理框架，主要分為下面幾個方面：數據採集與預處理、數據存儲、數據清洗、數據查詢分析和數據可視化。

一、數據採集與預處理

對於各種來源的數據，包括移動互聯網數據、社交網路的數據等，這些結構化和非結構化的海量數據是零散的，也就是所謂的數據孤島，此時的這些數據並沒有什麼意義，數據採集就是將這些數據寫入數據倉庫中，把零散的數據整合在一起，對這些數據綜合起來進行分析。數據採集包括文件日誌的採集、資料庫日誌的採集、關系型資料庫的接入和應用程序的接入等。在數據量比較小的時候，可以寫個定時的腳本將日誌寫入存儲系統，但隨著數據量的增長，這些方法無法提供數據安全保障，並且運維困難，需要更強壯的解決方案。

Flume NG作為實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據，同時，對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG採用的是三層架構：Agent層，Collector層和Store層，每一層均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用來消費（收集）數據源到channel組件中，channel作為中間臨時存儲，保存所有source的組件信息，sink從channel中讀取數據，讀取成功之後會刪除channel中的信息。

NDC，Netease Data Canal，直譯為網易數據運河系統，是網易針對結構化資料庫的數據實時遷移、同步和訂閱的平台化解決方案。它整合了網易過去在數據傳輸領域的各種工具和經驗，將單機資料庫、分布式資料庫、OLAP系統以及下游應用通過數據鏈路串在一起。除了保障高效的數據傳輸外，NDC的設計遵循了單元化和平台化的設計哲學。

Logstash是開源的伺服器端數據處理管道，能夠同時從多個來源採集數據、轉換數據，然後將數據發送到您最喜歡的 「存儲庫」 中。一般常用的存儲庫是Elasticsearch。Logstash 支持各種輸入選擇，可以在同一時間從眾多常用的數據來源捕捉事件，能夠以連續的流式傳輸方式，輕松地從您的日誌、指標、Web 應用、數據存儲以及各種 AWS 服務採集數據。

Sqoop，用來將關系型資料庫和Hadoop中的數據進行相互轉移的工具，可以將一個關系型資料庫(例如Mysql、Oracle)中的數據導入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以將Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的數據導入到關系型資料庫(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 啟用了一個 MapRece 作業（極其容錯的分布式並行計算）來執行任務。Sqoop 的另一大優勢是其傳輸大量結構化或半結構化數據的過程是完全自動化的。

流式計算是行業研究的一個熱點，流式計算對多個高吞吐量的數據源進行實時的清洗、聚合和分析，可以對存在於社交網站、新聞等的數據信息流進行快速的處理並反饋，目前大數據流分析工具有很多，比如開源的strom，spark streaming等。

Strom集群結構是有一個主節點（nimbus）和多個工作節點（supervisor）組成的主從結構，主節點通過配置靜態指定或者在運行時動態選舉，nimbus與supervisor都是Storm提供的後台守護進程，之間的通信是結合Zookeeper的狀態變更通知和監控通知來處理。nimbus進程的主要職責是管理、協調和監控集群上運行的topology（包括topology的發布、任務指派、事件處理時重新指派任務等）。supervisor進程等待nimbus分配任務後生成並監控worker（jvm進程）執行任務。supervisor與worker運行在不同的jvm上，如果由supervisor啟動的某個worker因為錯誤異常退出（或被kill掉），supervisor會嘗試重新生成新的worker進程。

當使用上游模塊的數據進行計算、統計、分析時，就可以使用消息系統，尤其是分布式消息系統。Kafka使用Scala進行編寫，是一種分布式的、基於發布/訂閱的消息系統。Kafka的設計理念之一就是同時提供離線處理和實時處理,以及將數據實時備份到另一個數據中心，Kafka可以有許多的生產者和消費者分享多個主題，將消息以topic為單位進行歸納；Kafka發布消息的程序稱為procer，也叫生產者，預訂topics並消費消息的程序稱為consumer，也叫消費者；當Kafka以集群的方式運行時，可以由一個服務或者多個服務組成，每個服務叫做一個broker，運行過程中procer通過網路將消息發送到Kafka集群，集群向消費者提供消息。Kafka通過Zookeeper管理集群配置，選舉leader，以及在Consumer Group發生變化時進行rebalance。Procer使用push模式將消息發布到broker，Consumer使用pull模式從broker訂閱並消費消息。Kafka可以和Flume一起工作，如果需要將流式數據從Kafka轉移到hadoop，可以使用Flume代理agent，將Kafka當做一個來源source，這樣可以從Kafka讀取數據到Hadoop。

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。它的作用主要有配置管理、名字服務、分布式鎖和集群管理。配置管理指的是在一個地方修改了配置，那麼對這個地方的配置感興趣的所有的都可以獲得變更，省去了手動拷貝配置的繁瑣，還很好的保證了數據的可靠和一致性，同時它可以通過名字來獲取資源或者服務的地址等信息，可以監控集群中機器的變化，實現了類似於心跳機制的功能。

二、數據存儲

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。

HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。HBase是一種Key/Value系統，部署在hdfs上，克服了hdfs在隨機讀寫這個方面的缺點，與hadoop一樣，Hbase目標主要依靠橫向擴展，通過不斷增加廉價的商用伺服器，來增加計算和存儲能力。

Phoenix，相當於一個Java中間件，幫助開發工程師能夠像使用JDBC訪問關系型資料庫一樣訪問NoSQL資料庫HBase。

Yarn是一種Hadoop資源管理器，可為上層應用提供統一的資源管理和調度，它的引入為集群在利用率、資源統一管理和數據共享等方面帶來了巨大好處。Yarn由下面的幾大組件構成：一個全局的資源管理器ResourceManager、ResourceManager的每個節點代理NodeManager、表示每個應用的Application以及每一個ApplicationMaster擁有多個Container在NodeManager上運行。

Mesos是一款開源的集群管理軟體，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等應用架構。

Redis是一種速度非常快的非關系資料庫，可以存儲鍵與5種不同類型的值之間的映射，可以將存儲在內存的鍵值對數據持久化到硬碟中，使用復制特性來擴展性能，還可以使用客戶端分片來擴展寫性能。

Atlas是一個位於應用程序與MySQL之間的中間件。在後端DB看來，Atlas相當於連接它的客戶端，在前端應用看來，Atlas相當於一個DB。Atlas作為服務端與應用程序通訊，它實現了MySQL的客戶端和服務端協議，同時作為客戶端與MySQL通訊。它對應用程序屏蔽了DB的細節，同時為了降低MySQL負擔，它還維護了連接池。Atlas啟動後會創建多個線程，其中一個為主線程，其餘為工作線程。主線程負責監聽所有的客戶端連接請求，工作線程只監聽主線程的命令請求。

Ku是圍繞Hadoop生態圈建立的存儲引擎，Ku擁有和Hadoop生態圈共同的設計理念，它運行在普通的伺服器上、可分布式規模化部署、並且滿足工業界的高可用要求。其設計理念為fast analytics on fast data。作為一個開源的存儲引擎，可以同時提供低延遲的隨機讀寫和高效的數據分析能力。Ku不但提供了行級的插入、更新、刪除API，同時也提供了接近Parquet性能的批量掃描操作。使用同一份存儲，既可以進行隨機讀寫，也可以滿足數據分析的要求。Ku的應用場景很廣泛，比如可以進行實時的數據分析，用於數據可能會存在變化的時序數據應用等。

在數據存儲過程中，涉及到的數據表都是成千上百列，包含各種復雜的Query，推薦使用列式存儲方法，比如parquent,ORC等對數據進行壓縮。Parquet 可以支持靈活的壓縮選項，顯著減少磁碟上的存儲。

三、數據清洗

MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算，」Map（映射）」和」Rece（歸約）」，是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統中。

隨著業務數據量的增多，需要進行訓練和清洗的數據會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調度系統，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監控。

Oozie是用於Hadoop平台的一種工作流調度引擎，提供了RESTful API介面來接受用戶的提交請求(提交工作流作業)，當提交了workflow後，由工作流引擎負責workflow的執行以及狀態的轉換。用戶在HDFS上部署好作業(MR作業)，然後向Oozie提交Workflow，Oozie以非同步方式將作業(MR作業)提交給Hadoop。這也是為什麼當調用Oozie 的RESTful介面提交作業之後能立即返回一個JobId的原因，用戶程序不必等待作業執行完成（因為有些大作業可能會執行很久(幾個小時甚至幾天)）。Oozie在後台以非同步方式，再將workflow對應的Action提交給hadoop執行。

Azkaban也是一種工作流的控制引擎，可以用來解決有多個hadoop或者spark等離線計算任務之間的依賴關系問題。azkaban主要是由三部分構成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban將大多數的狀態信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、認證、調度以及對工作流執行過程中的監控等；Azkaban Executor Server用來調度工作流和任務，記錄工作流或者任務的日誌。

流計算任務的處理平台Sloth，是網易首個自研流計算平台，旨在解決公司內各產品日益增長的流計算需求。作為一個計算服務平台，其特點是易用、實時、可靠，為用戶節省技術方面（開發、運維）的投入，幫助用戶專注於解決產品本身的流計算需求。

四、數據查詢分析

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。Hive本身不存儲和計算數據，它完全依賴於HDFS和MapRece。可以將Hive理解為一個客戶端工具，將SQL操作轉換為相應的MapRece jobs，然後在hadoop上面運行。Hive支持標準的SQL語法，免去了用戶編寫MapRece程序的過程，它的出現可以讓那些精通SQL技能、但是不熟悉MapRece 、編程能力較弱與不擅長Java語言的用戶能夠在HDFS大規模數據集上很方便地利用SQL 語言查詢、匯總、分析數據。

Hive是為大數據批量處理而生的，Hive的出現解決了傳統的關系型資料庫(MySql、Oracle)在大數據處理上的瓶頸 。Hive 將執行計劃分成map->shuffle->rece->map->shuffle->rece…的模型。如果一個Query會被編譯成多輪MapRece，則會有更多的寫中間結果。由於MapRece執行框架本身的特點，過多的中間過程會增加整個Query的執行時間。在Hive的運行過程中，用戶只需要創建表，導入數據，編寫SQL分析語句即可。剩下的過程由Hive框架自動的完成。

Impala是對Hive的一個補充，可以實現高效的SQL查詢。使用Impala來實現SQL on Hadoop，用來進行大數據實時查詢分析。通過熟悉的傳統關系型資料庫的SQL風格來操作大數據，同時數據也是可以存儲到HDFS和HBase中的。Impala沒有再使用緩慢的Hive+MapRece批處理，而是通過使用與商用並行關系資料庫中類似的分布式查詢引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分組成），可以直接從HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和統計函數查詢數據，從而大大降低了延遲。Impala將整個查詢分成一執行計劃樹，而不是一連串的MapRece任務，相比Hive沒了MapRece啟動時間。

Hive 適合於長時間的批處理查詢分析，而Impala適合於實時互動式SQL查詢，Impala給數據人員提供了快速實驗，驗證想法的大數據分析工具，可以先使用Hive進行數據轉換處理，之後使用Impala在Hive處理好後的數據集上進行快速的數據分析。總的來說：Impala把執行計劃表現為一棵完整的執行計劃樹，可以更自然地分發執行計劃到各個Impalad執行查詢，而不用像Hive那樣把它組合成管道型的map->rece模式，以此保證Impala有更好的並發性和避免不必要的中間sort與shuffle。但是Impala不支持UDF，能處理的問題有一定的限制。

Spark擁有Hadoop MapRece所具有的特點，它將Job中間輸出結果保存在內存中，從而不需要讀取HDFS。Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數據集。

Nutch 是一個開源Java 實現的搜索引擎。它提供了我們運行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬蟲。

Solr用Java編寫、運行在Servlet容器（如Apache Tomcat或Jetty）的一個獨立的企業級搜索應用的全文搜索伺服器。它對外提供類似於Web-service的API介面，用戶可以通過http請求，向搜索引擎伺服器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通過Http Get操作提出查找請求，並得到XML格式的返回結果。

Elasticsearch是一個開源的全文搜索引擎，基於Lucene的搜索伺服器，可以快速的儲存、搜索和分析海量的數據。設計用於雲計算中，能夠達到實時搜索，穩定，可靠，快速，安裝使用方便。

還涉及到一些機器學習語言，比如，Mahout主要目標是創建一些可伸縮的機器學習演算法，供開發人員在Apache的許可下免費使用；深度學習框架Caffe以及使用數據流圖進行數值計算的開源軟體庫TensorFlow等，常用的機器學習演算法比如，貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、協同過濾等。

五、數據可視化

對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。主流的BI平台比如，國外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內的SmallBI和新興的網易有數（可點擊這里免費試用）等。

在上面的每一個階段，保障數據的安全是不可忽視的問題。

基於網路身份認證的協議Kerberos，用來在非安全網路中，對個人通信以安全的手段進行身份認證，它允許某實體在非安全網路環境下通信，向另一個實體以一種安全的方式證明自己的身份。

控制許可權的ranger是一個Hadoop集群許可權框架，提供操作、監控、管理復雜的數據許可權，它提供一個集中的管理機制，管理基於yarn的Hadoop生態圈的所有數據許可權。可以對Hadoop生態的組件如Hive，Hbase進行細粒度的數據訪問控制。通過操作Ranger控制台，管理員可以輕松的通過配置策略來控制用戶訪問HDFS文件夾、HDFS文件、資料庫、表、欄位許可權。這些策略可以為不同的用戶和組來設置，同時許可權可與hadoop無縫對接。

③ 大數據時代發展歷程是什麼

大數據技術發展史：大數據的前世今生

今天我們常說的大數據技術，其實起源於Google在2004年前後發表的三篇論文，也就是我們經常聽到的「三駕馬車」，分別是分布式文件系統GFS、大數據分布式計算框架MapRece和NoSQL資料庫系統BigTable。

你知道，搜索引擎主要就做兩件事情，一個是網頁抓取，一個是索引構建，而在這個過程中，有大量的數據需要存儲和計算。這「三駕馬車」其實就是用來解決這個問題的，你從介紹中也能看出來，一個文件系統、一個計算框架、一個資料庫系統。

現在你聽到分布式、大數據之類的詞，肯定一點兒也不陌生。但你要知道，在2004年那會兒，整個互聯網還處於懵懂時代，Google發布的論文實在是讓業界為之一振，大家恍然大悟，原來還可以這么玩。

因為那個時間段，大多數公司的關注點其實還是聚焦在單機上，在思考如何提升單機的性能，尋找更貴更好的伺服器。而Google的思路是部署一個大規模的伺服器集群，通過分布式的方式將海量數據存儲在這個集群上，然後利用集群上的所有機器進行數據計算。 這樣，Google其實不需要買很多很貴的伺服器，它只要把這些普通的機器組織到一起，就非常厲害了。

當時的天才程序員，也是Lucene開源項目的創始人Doug Cutting正在開發開源搜索引擎Nutch，閱讀了Google的論文後，他非常興奮，緊接著就根據論文原理初步實現了類似GFS和MapRece的功能。

兩年後的2006年，Doug Cutting將這些大數據相關的功能從Nutch中分離了出來，然後啟動了一個獨立的項目專門開發維護大數據技術，這就是後來赫赫有名的Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系統HDFS和大數據計算引擎MapRece。

當我們回顧軟體開發的歷史，包括我們自己開發的軟體，你會發現，有的軟體在開發出來以後無人問津或者寥寥數人使用，這樣的軟體其實在所有開發出來的軟體中佔大多數。而有的軟體則可能會開創一個行業，每年創造數百億美元的價值，創造百萬計的就業崗位，這些軟體曾經是Windows、Linux、Java，而現在這個名單要加上Hadoop的名字。

如果有時間，你可以簡單瀏覽下Hadoop的代碼，這個純用Java編寫的軟體其實並沒有什麼高深的技術難點，使用的也都是一些最基礎的編程技巧，也沒有什麼出奇之處，但是它卻給社會帶來巨大的影響，甚至帶動一場深刻的科技革命，推動了人工智慧的發展與進步。

我覺得，我們在做軟體開發的時候，也可以多思考一下，我們所開發軟體的價值點在哪裡？真正需要使用軟體實現價值的地方在哪裡？你應該關注業務、理解業務，有價值導向，用自己的技術為公司創造真正的價值，進而實現自己的人生價值。而不是整天埋頭在需求說明文檔里，做一個沒有思考的代碼機器人。

Hadoop發布之後，Yahoo很快就用了起來。大概又過了一年到了2007年，網路和阿里巴巴也開始使用Hadoop進行大數據存儲與計算。

2008年，Hadoop正式成為Apache的頂級項目，後來Doug Cutting本人也成為了Apache基金會的主席。自此，Hadoop作為軟體開發領域的一顆明星冉冉升起。

同年，專門運營Hadoop的商業公司Cloudera成立，Hadoop得到進一步的商業支持。

這個時候，Yahoo的一些人覺得用MapRece進行大數據編程太麻煩了，於是便開發了Pig。Pig是一種腳本語言，使用類SQL的語法，開發者可以用Pig腳本描述要對大數據集上進行的操作，Pig經過編譯後會生成MapRece程序，然後在Hadoop上運行。

編寫Pig腳本雖然比直接MapRece編程容易，但是依然需要學習新的腳本語法。於是Facebook又發布了Hive。Hive支持使用SQL語法來進行大數據計算，比如說你可以寫個Select語句進行數據查詢，然後Hive會把SQL語句轉化成MapRece的計算程序。

這樣，熟悉資料庫的數據分析師和工程師便可以無門檻地使用大數據進行數據分析和處理了。Hive出現後極大程度地降低了Hadoop的使用難度，迅速得到開發者和企業的追捧。據說，2011年的時候，Facebook大數據平台上運行的作業90%都來源於Hive。

隨後，眾多Hadoop周邊產品開始出現，大數據生態體系逐漸形成，其中包括：專門將關系資料庫中的數據導入導出到Hadoop平台的Sqoop；針對大規模日誌進行分布式收集、聚合和傳輸的Flume；MapRece工作流調度引擎Oozie等。

在Hadoop早期，MapRece既是一個執行引擎，又是一個資源調度框架，伺服器集群的資源調度管理由MapRece自己完成。但是這樣不利於資源復用，也使得MapRece非常臃腫。於是一個新項目啟動了，將MapRece執行引擎和資源調度分離開來，這就是Yarn。2012年，Yarn成為一個獨立的項目開始運營，隨後被各類大數據產品支持，成為大數據平台上最主流的資源調度系統。

同樣是在2012年，UC伯克利AMP實驗室（Algorithms、Machine和People的縮寫）開發的Spark開始嶄露頭角。當時AMP實驗室的馬鐵博士發現使用MapRece進行機器學習計算的時候性能非常差，因為機器學習演算法通常需要進行很多次的迭代計算，而MapRece每執行一次Map和Rece計算都需要重新啟動一次作業，帶來大量的無謂消耗。還有一點就是MapRece主要使用磁碟作為存儲介質，而2012年的時候，內存已經突破容量和成本限制，成為數據運行過程中主要的存儲介質。Spark一經推出，立即受到業界的追捧，並逐步替代MapRece在企業應用中的地位。

一般說來，像MapRece、Spark這類計算框架處理的業務場景都被稱作批處理計算，因為它們通常針對以「天」為單位產生的數據進行一次計算，然後得到需要的結果，這中間計算需要花費的時間大概是幾十分鍾甚至更長的時間。因為計算的數據是非在線得到的實時數據，而是歷史數據，所以這類計算也被稱為大數據離線計算。

而在大數據領域，還有另外一類應用場景，它們需要對實時產生的大量數據進行即時計算，比如對於遍布城市的監控攝像頭進行人臉識別和嫌犯追蹤。這類計算稱為大數據流計算，相應地，有Storm、Flink、Spark Streaming等流計算框架來滿足此類大數據應用的場景。 流式計算要處理的數據是實時在線產生的數據，所以這類計算也被稱為大數據實時計算。

在典型的大數據的業務場景下，數據業務最通用的做法是，採用批處理的技術處理歷史全量數據，採用流式計算處理實時新增數據。而像Flink這樣的計算引擎，可以同時支持流式計算和批處理計算。

除了大數據批處理和流處理，NoSQL系統處理的主要也是大規模海量數據的存儲與訪問，所以也被歸為大數據技術。 NoSQL曾經在2011年左右非常火爆，涌現出HBase、Cassandra等許多優秀的產品，其中HBase是從Hadoop中分離出來的、基於HDFS的NoSQL系統。

我們回顧軟體發展的歷史會發現，差不多類似功能的軟體，它們出現的時間都非常接近，比如Linux和Windows都是在90年代初出現，Java開發中的各類MVC框架也基本都是同期出現，Android和iOS也是前腳後腳問世。2011年前後，各種NoSQL資料庫也是層出不群，我也是在那個時候參與開發了阿里巴巴自己的NoSQL系統。

事物發展有自己的潮流和規律，當你身處潮流之中的時候，要緊緊抓住潮流的機會，想辦法脫穎而出，即使沒有成功，也會更加洞悉時代的脈搏，收獲珍貴的知識和經驗。而如果潮流已經退去，這個時候再去往這個方向上努力，只會收獲迷茫與壓抑，對時代、對自己都沒有什麼幫助。

但是時代的浪潮猶如海灘上的浪花，總是一浪接著一浪，只要你站在海邊，身處這個行業之中，下一個浪潮很快又會到來。你需要敏感而又深刻地去觀察，略去那些浮躁的泡沫，抓住真正潮流的機會，奮力一搏，不管成敗，都不會遺憾。

正所謂在歷史前進的邏輯中前進，在時代發展的潮流中發展。通俗的說，就是要在風口中飛翔。

上面我講的這些基本上都可以歸類為大數據引擎或者大數據框架。而大數據處理的主要應用場景包括數據分析、數據挖掘與機器學習。數據分析主要使用Hive、Spark SQL等SQL引擎完成；數據挖掘與機器學習則有專門的機器學習框架TensorFlow、Mahout以及MLlib等，內置了主要的機器學習和數據挖掘演算法。

此外，大數據要存入分布式文件系統（HDFS），要有序調度MapRece和Spark作業執行，並能把執行結果寫入到各個應用系統的資料庫中，還需要有一個大數據平台整合所有這些大數據組件和企業應用系統。

圖中的所有這些框架、平台以及相關的演算法共同構成了大數據的技術體系，我將會在專欄後面逐個分析，幫你能夠對大數據技術原理和應用演算法構建起完整的知識體系，進可以專職從事大數據開發，退可以在自己的應用開發中更好地和大數據集成，掌控自己的項目。

希望對您有所幫助！~

④ 編程語言有哪些

一場編程語言之戰

@Author：Runsen

本人懂一點Python，Java，根據自己想法而來，純屬虛構。

現狀

進入2020年3月，新的編程語言排行榜新鮮出爐，TIOBE最新發布了3月編程語言排行榜。

從榜單中我們可以看到，前三名分別為Java、C、Python。相較於上個月，Python繼續以1.85%上升至10.11%，以10.11%的份額穩居第三。

我們先了解下比較常見的編程語言的，如Java，Python，JavaScript，C/C++，Go，C#各編程語言的用途。

「眾口難調」，面對多種多樣的編程語言，大家眾說紛紜，每種編程語言都有兆念棚其存在的意義，編程之戰從未停止，「戰火」一觸即發。

家庭內戰

最近，編程語言家族開了一場「家庭聚會」，都是在討論自己的排名。

下面是家庭成員的對話。

老三Py：最近，我可厲害了。從2015年，人工智慧的開始，人人學我，基本上我成為最無敵的大佬。

老四C++：可不是嘛，老三，你的爬蟲，數據分析，機器學習，深度學習高悉，自然語言處理再加上你的Django，flask等Web開發等，就連你的PyQt也想佔領我的QT圖形界面市場，都是你這個流氓，害得我從老三變成老四。

老三Py：那都是你太難寫了，學我就是幾分鍾就能入門的，誰叫你這么難懂，什麼面向對象，你的一百行代碼，我十幾行就搞定了，誰還會學你，很快，我就是老大，你就是我的小弟。

老四C++對老大Java說：大哥，有人想謀權篡位。

老大Java：現在，確實是老三的時代，現在個個數據分析師只會Python，都喊出了：人生苦短，我用Python。要怪就怪數據分析人員編程水平太低了，寫來寫去就是py代碼，完全學不會其他語言。

老二C鄙視的說：就算寫Python太厲害，也最多就是一個導包俠，沒有什麼了不起的。老三，話說你有什麼本事當老大，我都不敢謀權篡位。

老三Py：不如我們比一比，看看現在開發者需要我多些還是老大多先。

老大Java：好，比就比。誰怕誰，我到底看看你有什麼本事。

老三Py：我代碼簡單，寫起來輕松易懂，比如我列印一句HelloWorld，就是一個，就是這么簡單。就問你們服不服？

老大Java：列印一個HelloWorld，我確實需要好幾行代碼，還要聲明一個HelloWorld對象。

老二C:我還要定義一個main的主函數，列印一個HelloWorld確實有點多。

老四C++：我是抄老二的，寫個HelloWorld比老二還要多。

老三Py：看見沒有，這就是差距，誰會寫那麼多代碼，直接簡單粗暴我就是一個列印HelloWorld。

老大Java：老三，你這樣不行啊，萬物都是對象，寫一行代碼，我覺得都要聲明一個對象。

老三Py：什麼對象，我能列印出來就Ok了。

其他人：確實老三寫的代碼太簡單了，連小學生基本都能學會，我們自愧不如，老三，你還要什麼本事嗎？

老三Py：要說我牛逼莫過我的第三方庫，超過上萬個，安裝也簡單，一個就輕松搞定，還給人看到安裝進度條，你們說我牛不牛逼。

老大Java：這我可不服，你去的maven倉庫看看

我的jar包任何一種場景都有，我的生態系早就完善，怎麼不如你老三？

老三Py：你在pom.xml安裝什麼任何信息告訴族則別人，而且你的dependency鬼死那麼長，人家願意寫嗎？

老二C和老四C++：我們gcc和cmake添加第三方庫還要編譯才可以。

老三Py：我的requests，selenium，beautifulsoup，pyquery，lxml，Scrapy，Crawley，Pyspider等一系列爬蟲庫和爬蟲框架厲害到爆，幾乎所有爬蟲都是我來編寫的，你們的爬蟲市場早沒有你們的份了。

老大Java：我的WebMagic，Nutch，Heritrix，Jsoup，SeimiCrawler，JLiteSpider爬蟲編寫的代碼確實比你多了好幾倍，以前爬蟲的市場都是基本用我，現在給你佔去，悲哀。

老二C老四C++：爬蟲，小心爬進監獄，現在首例爬蟲禁令，禁止爬取微信公眾號，都是老三你的爬蟲造成多少假流量，造成多少網站奔潰，就說12306有盡20%以上都是爬蟲訪問流量，有多少人搶票，再提價出售，官方發票，又被他們搶了，你以前讓多少人搶不票，這背後引發了一系列的骯臟的資產鏈。

老三Py：這關我毛事，現在的網路蜘蛛爬取，多少網站雙手叫好，這都是他們的問題。

其他人：你除了爬蟲，還有什麼？

老三Py：我的數據分析三劍客numpy，pandas，matplotlib，在加上Seaborn，Scipy，StatModels，Pyecharts，Bokeh，Blaze，Plotly，NetWorkX，Biopython，SymPy和gwpy等數據科學庫簡直無敵，都喊出了，從excel學Python了。

老大Java：數據分析我雖然也有jar提供，但是我派了我的兒子scala去幫我完善。

老二C老四C++：這東西不是SPSS，stata，tableau，powerbi，excel，Echart，FineReport等強大的數據分析工具就可以解決了，都是用我們和老大開發的，幹嘛還要寫代碼。

老三Py：我一把屠龍劍Pycharm，一把倚天劍anaconda，一個開發，一個數據分析，雙劍合並，威力無敵。

老大Java：比IDE開發工具，我可不怕，我有Eclipse，MyEclipse，IntellijIDEA，NetBeans功能厲害到爆。

老二C老四C++：Dev-C++，C-free，CLion，Code::Blocks，CodeLite，C++Builder，我們覺得同樣沒問題。

老三Py：我的Web開發Django社區非常龐大，江湖上，Python有兩條腿跑，一腿就是我的django，因為兩萬個包，一萬以上都是我的Django，再加上了其他兒子flask，tornado，我開發了國內的豆瓣、知乎，國外：Instagram、Disqus、NationalGeographic、NASA

老大Java：Web開發，你還敢比，我就拿出一個Spring家族就夠了，SpringMVC，SpringBoot,SpringCloud，再說了我還有自己的Tomcat，Jetty應用伺服器，微服務的架構早就深化人心。如果以前的網站不是用php開發，那基本就是我以前的Servlet，jsp開發的（雖然落後了，但基本都在維護），現在網站開發首選我的Spring家族。

老二C老四C++：雖然在網站開發我們幾乎沒有市場，但是軟體開發都是採用我們的，比如早期的QQ，微信，支付寶等大部分軟體都是我們開發的。

老三Py：有本事比一比現在最火的人工智慧，我的機器學習sklearn，深度學習keras，Pytorch，tensorflow，Caffe，PaddlePaddle，哪個不知道，哪個不用？就是因為這個，我才算最近的王者。

老大Java：你是不是想王者榮耀想多了，王者榮耀的客戶端應該是C#（Unity3D）開發的，核心後端服務是C++開發，可沒有你的份。人工智慧，我怎麼實現不了，我的深度學習庫——DL4J、ND4J以及Deeplearning4j，深度學習框架就是因為數據分析者只會用Python，才讓你火到現在。

老四C++：CPP-Call-Tensorflow，Caffe2C++API，PyTorch-CPP，我的性能比你的好不知道多少倍。對了，說說性能，老三，你這不怎麼行。

老大Java補刀：連數據都沒有，老三你做什麼人工智慧，看看得我的apache社區的大數據框架ApacheHadoop，ApacheHive，ApacheHbase，ApacheSqoop，ApacheFlume，ApacheSpark，ApacheBeam，ApacheFlink，ApacheStorm，SparkStreaming，ApacheOozie還有CloudersManager（CDH）都是我開發出來，大數據平台都是我乾的，沒有了數據，你做什麼Ai，你是不是猴子請來的逗逼？

老三Py：游戲方面，我可以有我的Pygame，性能方面，我承認比較低效，大數據不是還有我的pyspark？

老五C#：你的Pygame就是小孩子過家家的，游戲市場我已經佔領，老三你可不要來。

老大Java笑道：spark是我的兒子scala開發的，spark就是為了你們這些數據分析的人不會我（Java）和我兒子（scala），你們的壓力下，不好意思的開發了pyspark，對Python提供了APi，再說了我們也給R提供了Rspark。話說，老R從前十掉下到了十一。

老R：就是你老三一直打擊我，害得現在數據分析的人員不學習R了，都以為學你，就天下無敵了。

老四C++：就是明明每個人佔領一種市場就夠了，現在提出了」人生苦短，我學Python「口號。

老三Py：就是要」人生苦短，我學Python「。

老大Java：就是因為你，害得所有人的編程水平只降下來。Java開發人員學習Python，就是分分鍾的事情。

老二C：不要說，大學我敢保證所有人都必須學習我開始。

老四C++：有本事你讓學Python的來學我或者老大，我不信他能學得了。學我的人基本被我折磨死了，學你py就是分分鍾的事情，有本事繼續聊性能，我好像記得知乎得推薦系統用go重寫了，還不是因為你的效率。

老十go：今天我難得上了前十，什麼」人生苦短，我學Python「，明明就是」2020年，我們一起學go「。

老三Py：我去你的，你老十有什麼資格說話？再說了我有cpython，Numba提高運行速度不就可以了嗎？

老大Java：那你老三有什麼資格在我面前說話，你連多線程和並發都處理不好，還不如提出我的口號」OnceWrite，RunAnywhere「，一次編寫,到處運行，我的強大的JVM，你老三有嗎？

老三Py：我可以用Pyinstall打成exe，到處運行，不就是」一次編寫,到處運行「，

老大Java：我的強大，你不知道，你還是在mac和liunx運行你的exe吧。我還有一個兒子Kotlin和我佔領APP市場，你有APP市場嗎，還想當大佬，這日子是不是有點早了。

老三Py：我有kivy開發APP。

老二C老四C++：老三，你怎麼不說用flutter開發APP？

老三Py：那是Google開源的UI工具包，關我毛事。

老二C老四C++：flutter的底層是基於我們的開發的。

老三Py：我不管，反正現在人人學Py，我的市場就是慢慢變大，我就是當老大。

老二C:我從1972年誕生，可以說我是老三你的長輩。Java可是運行在全球的三十億設備上的，我都沒有把握當老大，你哪裡來的勇氣？

老三Py：我是從1991年出生，Java可是1995年出生，這樣我不就是老大的長輩嗎？

老大Java：老三說得沒錯，老三要當老大，他膨脹了，要先超越老二你了。

老二C:什麼？老三，他連編譯器都沒有，一個解釋器基於我的編譯器，竟然敢叫囂超越我，用我編譯器，底層封裝我的代碼，沒有我，哪裡來你，腳本就是腳本，動態語言就是動態語言，老大，老四和我哪個不是靜態語言，哪個沒有自己的編譯器？信不信我不給你用我的編譯器，讓你從前十消失。

老三Py：卧槽，爸爸，我錯了，別讓我從前十消失啊。

一聲不吭的老八php叫道：php才是最好的語言。

我想說的

Python這語言，只適合作為加分項，不適合作為技術支撐。因為它寫不了復雜邏輯。只適合寫一個爬蟲，計算器，記事本,Qt之類的小程序。Python超越了Java和C，那是不可能的。Python從老四超越了C++，已經是一個很震驚的大事了。

說這個也許有人不服，憑什麼Python就寫不了復雜邏輯？豆瓣和知乎不是用Python寫的嗎？

先聲明，豆瓣的後端，已經廢棄了絕大部分的Python代碼，重新寫過了。youtube也正在重寫中。目前以Python為主的網站，就只有知乎這么個獨苗，而且知乎的推薦演算法已經用go重寫了。

為什麼？不是因為Python的性能慢，而是因為Python的語法太悲劇了。也許Python的語法簡潔，在初學者看來是優點。因為初學者一般練手，都只寫1000行以下的小玩意，Python的語法簡直爽翻了，真沒任何缺點。

但如果你真的嘗試用Python封裝幾十個類，去寫個一萬行以上的東西，自然就明白它的語法問題有多嚴重了。不只是難受，而是根本寫不下，去維護成本太大了。沒有靜態類型檢查是主要原因。能解決么？也能，好的模塊設計還有codereview能迴避掉一些，不過這樣一來也就抵消掉一些Python能帶來的快速開發的優勢了。

還是江湖那句話，動態一時爽，重構火葬場。並不適合大項目，Python還是適合原型，前期項目。

搞it要想混得好，如果哪能只會一樣東西呢，除非你不想混好，拼得就是綜合素質，除非你Python登峰造極的程度，python五分鍾都能入門，Python的語法和英語完全一樣。學Python的人，去學Java，真的覺得很難。

如果按難度評分0-5的話，Python沒有難度指數0，php難度指數1，go難度指數2，Java難度指數3，C++/C難度指數4。靜態語言的難度是比動態腳本難的，如果你是編程零基礎，建議從學習Python，再深入到Java。一手Python，一手Java基本在市場屬於比較靠前的水平。

阿里基本Java的天下，騰訊的前世是靠C/C++出生，華為主要業務是在硬體方面，也需要C/C++的編程基礎。網路，位元組相反用的Python，go，ruby比較多。

不過如果自己想要有更長遠的發展，只學python肯定是不夠的，個人覺得Java、Python這二門語言都熟練掌握最好。如果想成為大神，那就補充一個C++，你就是無敵的存在。

@Author：Runsen公眾號：潤森筆記

這個分好多種，比如前段、後台、嵌入式開發、全棧、移動開發等。

如前端開發的語言有：HTML、CSS、JavaScript、HTML5、CSS3、JQuery庫、Vue框架、微信小程序等；後端開發的語言有：PHP、Java、SpringBoot、Python、C、C++、C#等；移動開發的語言有：Android、IOS等。

太多了，使用人數較多的有java，C#，C，C++，html，javascript，

php......

對於很多初學編程，或者剛剛轉行IT領域的程序小猿來講，究竟該選擇哪一門編程語言學習，一直是個很費腦子的事。畢竟，大多數初學者，相關IT知識都還比較欠缺，並不是太了解編程。

那麼這么多的編程語言，學習什麼比較好呢？

Java

Java擁有跨平台、面向對象、泛型編程的特性，非常受企業的喜歡，廣泛應用於企業級Web應用開發和移動應用開發。

Java發展到現在，按應用來分主要分為三大塊：J2SE、J2ME、J2EE。三塊應用范圍不同，但卻相互補充。廣泛應用於PC、數據中心、游戲控制台、科學超級計算機、行動電話和互聯網，同時擁有全球最大的開發者專業社群。

Python

Python是一門易讀、易維護，並且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。由於具有豐富和強大的庫，又被稱為膠水語言，Python極其容易上手，主要源於Python有極其簡單的說明文檔。

Python?的應用領域分為系統編程，用戶圖形介面，Internet?腳本，組件集成，資料庫編程，快速原型，數值計算和科學計算編程，游戲、圖像、人工智慧、XML?、機器人編程等等。

常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。Python是做伺服器開發與物聯網開發。

信息安全，大數據處理，數據可視化機器學習，物聯網開發，各大軟體的api，桌面應用，都需要python。

PHP

PHP(HypertextProcessor)是一種免費的強大的伺服器端腳本語言，主要目標是允許網路開發人員快速編寫動態頁面，同時也被廣泛應用於其他領域，如Web開發並可嵌入HTML中去，受到web開發者的歡迎。包括Wordpress、Digg以及Facebook在內均使用了該語言。

PHP的語法利用了C、Java和Perl，易於學習。目前PHP的應用范圍已經相當廣泛，尤其是在網頁程式的開發上。一般來說PHP大多執行在網頁伺服器上，透過執行PHP程式碼來產生使用者瀏覽的網頁。PHP可以在多數的伺服器和操作系統上執行，而且使用PHP完全是免費的。

JavaScript

JavaScript是一種基於對象和事件驅動並具有相對安全性的客戶端腳本語言。聽起來好像和java有些關系，然而卻不是的，只不過名字像而已。

同時JavaScrip也是一種廣泛用於客戶端Web開發的腳本語言，常用來給HTML網頁添加動態功能，比如響應用戶的各種操作。JavaScript也可以用在游戲開發等方面。

js最廣泛的應用毫無疑問是在web前端。簡單的說，網站給你傳過來的是一堆用各種標簽表示格式的文檔，而js負責操縱這些文檔實現一些客戶端動態效果。js的領地還不僅如此，現在的Node.js還可以用於伺服器端的開發。

GO語言

Go語言主要用作伺服器端開發，其定位是用來開發「大型軟體」的，適合於很多程序員一起開發大型軟體，並且開發周期長，支持雲計算的網路服務。Go語言能夠讓程序員快速開發，並且在軟體不斷的增長過程中，它能讓程序員更容易地進行維護和修改。它融合了傳統編譯型語言的高效性和腳本語言的易用性和富於表達性。

Go語言作為伺服器編程語言，很適合處理日誌、數據打包、虛擬機處理、文件系統、分布式系統、資料庫代理等；網路編程方面，Go語言廣泛應用於Web應用、API應用、下載應用等；除此之外，Go語言還可用於內存資料庫和雲平台領域，目前國外很多雲平台都是採用Go開發。

不過，總的來講，這只是一個大概方向上的劃分，具體到每個人的興趣特點和編程特點，還有更為細致的劃分。

據各大語言類的排行榜，目前比較流行的編程語言包括Java、C、Python、PHP、C++、C#、JavaScript、R、Go、OC、Swift等，不同語言排行榜的順序有一定的區別，但是整體上的差別並不大。判斷一門編程語言是否流行一方面要看用戶的整體數量，另一方面也要結合語言的使用場景，有的語言雖然用戶整體數量不大，但是在具體的應用場景卻有非常高的佔比，比如OC。

⑤ 課程開發的三個階段

『壹』 FCF右腦開發裡面的課程有幾個階段

總共是五個課程，最主要的是它們是環環相扣，一個都不能少，但是課程的含金量是很高的

『貳』 尚學堂的java課程主要學習什麼呢

第一階段：小型桌面應用開發
階段目的：掌握JAVA語言的語法，理解面迴向對象的編程思想，能夠答熟練使用JAVA語言開發小型桌面應用。
基礎技能訓練：操作系統與網路技術、JAVA面向功能對象程序設計、JAVA核心編程、JAVA網路編程
第二階段：中小型網站應用開發
階段目的：掌握資料庫設計與開發技能，熟練使用JAVAEE組件技術開發中小型網站應用。
資料庫（Oracle資料庫管耐手喊理及昌野開發）、UI開薯游發（WEB頁面開發基礎、XML、Ajax）、JAVAEE組件開發（jsp、servlet、jdbc）、框架技術（struts2.0、hibernate、spring、springMVC、mybatis）
第三階段：軟體工程工業實踐
階段目的：熟悉軟體工程流程及規范，使用以前三個階段所學的技能，進行軟體工程工業實踐。
軟體工程方法論、軟體工程項目實踐
第四階段：職業素質培養及就業
階段目的：提高團隊協作能力、職業道德、溝通能力和面試技巧，成功面試，成為標准IT職業人。
職業素質培養(職業道德、項目經理座談、面試技能）、就業。

『叄』 安卓開發課程分為哪幾個階段

安卓越的安卓開發課程分為5個階段，共768課時，第一階段：android介紹與Java核心部分
(168課時)
第二階段：Android基礎編程
(152課時)
第三階段：專項技能突破（160課時）第四階段：高級篇（48課時）Android
OpenGL
開發基礎
OpenGL基本知識、OpenGL和OpenGl
ES介紹
掌握OpenGL開發技巧
第五階段：高級篇（112課時)
Android項目實戰
掏客（個人媒體客戶端）

『肆』 想學習5培訓的課程，誰能介紹一下課程的體系

所有互聯網的頁面開發都可以用到HTML5，包括PC端，手機端和平板。
HTML5高端課程大綱分為十個階段。
第一階段：前端頁面重構；
第二階段：JavaScript高級程序設計；
第三階段：PC端全棧開發；
第四階段：移動WebApp開發；
第五階段 : 混合(RN，HybridAPP)開發；
第六階段：NodeJS開發；
第七階段：游戲開發；
第八階段：Java開發；
第九階段：PHP開發；
第十階段：Android開發。

『伍』 安卓開發課程分為哪幾個階段

安卓越的安卓開發課程分為5個階段，共768課時，第一階段：android介紹與Java核心部分 (168課時)
第二階段：Android基礎編程 (152課時) 第三階段：專項技能突破（160課時）第四階段：高級篇（48課時）Android OpenGL 開發基礎 OpenGL基本知識、OpenGL和OpenGl ES介紹 掌握OpenGL開發技巧
第五階段：高級篇（112課時) Android項目實戰 掏客（個人媒體客戶端）

『陸』 學習方法內容

高效的學習，首先要學會聽課：
1、有準備的去聽，也就是說聽課前要先預習，找出不懂的知識、發現問題，帶著知識點和問題去聽課會有解惑的快樂，也更聽得進去，容易掌握；
2、參與交流和互動，不要只是把自己擺在「聽」的旁觀者，而是「聽」的參與者，積極思考老師講的或提出的問題，能回答的時候積極回答（回答問題的好處不僅僅是表現，更多的是可以讓你注意力更集中）。
3、聽要結合寫和思考。純粹的聽很容易懈怠，能記住的點也很少，所以一定要學會快速的整理記憶。
4、如果你因為種種原因，出現了那些似懂非懂、不懂的知識，課上或者課後一定要花時間去弄懂。不然問題只會越積越多，最後就只能等著擁抱那「不三不四」的考試分數了。

其次，要學會記憶：
1、要學會整合知識點。把需要學習的信息、掌握的知識分類，做成思維導圖或知識點卡片，會讓你的大腦、思維條理清醒，方便記憶、溫習、掌握。同時，要學會把新知識和已學知識聯系起來，不斷糅合、完善你的知識體系。這樣能夠促進理解，加深記憶。
2、合理用腦。所謂合理，一是要交替復習不同性質的課程，如文理交叉，歷史與地理交叉，這可使大腦皮層的不同部位輪流興奮與抑制，有利於記憶能力的增強與開發；二是在最佳時間識記，一般應安排在早晨、晚上臨睡前，具體根據自己的記憶高峰期來選擇。
3、藉助高效工具。速讀記憶是一種高效的閱讀學習方法，其訓練原理就在於激活「腦、眼」潛能，培養形成眼腦直映式的閱讀學習方式，主要練習提升閱讀速度、注意力、記憶力、理解力、思維力等方面。掌握之後，在閱讀文章、材料的時候可以快速的提取重點，促進整理歸納分析，提高理解和記憶效率；同時很快的閱讀速度，還可以節約大量的時間，游刃有餘的做其它事情。具體學習可以參考《精英特全腦速讀記憶訓練軟體》。
學習思維導圖，思維導圖是一種將放射性思考具體化的方法，也是高效整理，促進理解和記憶的方法。不僅在記憶上可以讓你大腦里的資料系統化、圖像化，還可以幫助你思維分析問題，統籌規劃。不過，要學好思維導圖，做到靈活運用可不是一件簡單的事，需要花費很多時間的。前面說的「精英特全腦速讀記憶訓練軟體」中也有關於思維導圖的練習和方法講解，可以參考。

最後，要學會總結：
一是要總結考試成績，通過總結學會正確地看待分數。只有正確看待分數，才不會被分數蒙住你的雙眼，而專注於學習的過程，專注於蘊藏在分數背後的秘密。二是要總結考試得失，從中找出成敗原因，這是考後總結的中心任務。學習當然貴在努力過程，但分數畢竟是知識和技能水平的象徵之一，努力過程是否合理也常常會在分數上體現出來。三是要總結、整理錯題，收集錯題，做出對應的一些解題思路（不解要知道這題怎麼解，還有知道這一類型的題要怎麼解）。四是要通過總結，確定下階段的努力方向。

『柒』 web課程裡面會學習到哪幾種框架呢

這里整理了一份系統全面的web前端學習路線，框架的相關內容在第三階段，希望可以幫到你~

第一階段：專業核心基礎

階段目標：

1. 熟練掌握HTML5、CSS3、Less、Sass、響應書布局、移動端開發。

2. 熟練運用HTML+CSS特性完成頁面布局。

4. 熟練應用CSS3技術，動畫、彈性盒模型設計。

5. 熟練完成移動端頁面的設計。

6. 熟練運用所學知識仿製任意Web網站。

7. 能綜合運用所學知識完成網頁設計實戰。

知識點：

1、Web前端開發環境，HTML常用標簽，表單元素，Table布局，CSS樣式表，DIV+CSS布局。熟練運用HTML和CSS樣式屬性完成頁面的布局和美化，能夠仿製任意網站的前端頁面實現。

2、CSS3選擇器、偽類、過渡、變換、動畫、字體圖標、彈性盒模型、響應式布局、移動端。熟練運用CSS3來開發網頁、熟練開發移動端，整理網頁開發技巧。

3、預編譯css技術：less、sass基礎知識、以及插件的運用、BootStrap源碼分析。能夠熟練使用 less、sass完成項目開發，深入了解BootStrap。

4、使用HTML、CSS、LESS、SASS等技術完成網頁項目實戰。通過項目掌握第一階段、css的內容、完成PC端頁面設計和移動端頁面設計。

第二階段：Web後台技術

階段目標:

1. 了解JavaScript的發展歷史、掌握Node環境搭建及npm使用。

2. 熟練掌握JavaScript的基本數據類型和變數的概念。

3. 熟練掌握JavaScript中的運算符使用。

4. 深入理解分之結構語句和循環語句。

5. 熟練使用數組來完成各種練習。

6.熟悉es6的語法、熟練掌握JavaScript面向對象編程。

7.DOM和BOM實戰練習和H5新特性和協議的學習。

知識點：

1、軟體開發流程、演算法、變數、數據類型、分之語句、循環語句、數組和函數。熟練運用JavaScript的知識完成各種練習。

2、JavaScript面向對象基礎、異常處理機制、常見對象api，js的兼容性、ES6新特性。熟練掌握JavaScript面向對象的開發以及掌握es6中的重要內容。

3、BOM操作和DOM操作。熟練使用BOM的各種對象、熟練操作DOM的對象。

4、h5相關api、canvas、ajax、數據模擬、touch事件、mockjs。熟練使用所學知識來完成網站項目開發。

第三階段：資料庫和框架實戰

階段目標：

1. 綜合運用Web前端技術進行頁面布局與美化。

2. 綜合運用Web前端開發框架進行Web系統開發。

3. 熟練掌握Mysql、Mongodb資料庫的發開。

4. 熟練掌握vue.js、webpack、elementui等前端框技術。

5. 熟練運用Node.js開發後台應用程序。

6. 對Restful，Ajax，JSON，開發過程有深入的理解,掌握git的基本技能。

知識點：

1、資料庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，mongodb資料庫。深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理，為Node.js後台開發打下堅實基礎。

2、模塊系統，函數，路由，全局對象，文件系統，請求處理，Web模塊，Express框架，MySQL資料庫處理，RestfulAPI，文件上傳等。熟練運用Node.js運行環境和後台開發框架完成Web系統的後台開發。

3、vue的組件、生命周期、路由、組件、前端工程化、webpack、elementui框架。Vue.js框架的基本使用有清晰的理解，能夠運用Vue.js完成基礎前端開發、熟練運用Vue.js框架的高級功能完成Web前端開發和組件開發，對MVVM模式有深刻理解。

4、需求分析，資料庫設計，後台開發，使用vue、node完成pc和移動端整站開發。於Node.js+Vue.js+Webpack+Mysql+Mongodb+Git，實現整站項目完整功能並上線發布。

第四階段：移動端和微信實戰

階段目標：

1.熟練掌握React.js框架，熟練使用React.js完成開發。

2.掌握移動端開發原理，理解原生開發和混合開發。

3.熟練使用react-native和Flutter框架完成移動端開發。

4.掌握微信小程序以及了解支付寶小程序的開發。

5.完成大型電商項目開發。

知識點：

1、React面向組件編程、表單數據、組件通信、監聽、聲明周期、路由、Rex基本概念。練使用react完成項目開發、掌握Rex中的非同步解決方案Saga。

2、react-native、開發工具、視圖與渲染、api操作、Flutter環境搭建、路由、ListView組件、網路請求、打包。練掌握react-native和Flutter框架，並分別使用react-native和Flutter分別能開發移動端項目。

3、微信小程序基本介紹、開發工具、視圖與渲染、api操作、支付寶小程序的入門和api學習。掌握微信小程序開發了解支付寶小程序。

4、大型購物網站實戰，整個項目前後端分離開發；整個項目分為四部分：PC端網頁、移動端APP、小程序、後台管理。團隊協作開發，使用git進行版本控制。目期間可以擴展Three.js 、TypeScript。

『捌』 UI設計都需要學什麼

UI設計師技抄能一：熟練設計技巧襲，用戶界面設計主要包含圖形設計、用戶體驗設計和應用程序開發幾個方面。UI設計師首先需要具備基本的UI設計技巧，既要懂設計，又要懂技術。

UI設計師技能二：UI設計師必須掌握前端開發的知識，包括HTML、CSS和JavaScript，以及Photoshop、圖形設計以及代碼編寫的能力。

UI設計師技能三：設計理念強，UI設計師必須在產品功能和視覺元素間找到平衡，既要滿足產品的功能需求，又要盡量美觀。

單純只掌握ps，對於UI設計是不夠用的。

(8)課程開發的三個階段擴展閱讀：

UI設計（或稱界面設計）是指對軟體的人機交互、操作邏輯、界面美觀的整體設計。UI設計分為實體UI和虛擬UI，互聯網說的UI設計是虛擬UI，UI即User Interface(用戶界面)的簡稱。

好的UI設計不僅是讓軟體變得有個性有品位，還要讓軟體的操作變得舒適簡單、自由，充分體現軟體的定位和特點。

『玖』 孩子三歲半了，想給他選擇一個幼兒邏輯思維或者是多元智能腦力開發的課程，有哪位吉林市的家長給點建議

這位家長，你好！ 孩子的思維發展是分階段的。如果孩子還沒有發展一定的思維階段，再大量的訓練，也不可能得到質的突破。 三歲多的孩子，處於前運算階段，簡單的說就是還沒有發育到進行邏輯運算思維能力的階段。思維特點是認知過於簡單和靜止。以形象思維和直觀反射為主要思考方式，所以應重視孩子的形象思維訓練和運動反射訓練。多看圖畫，聽音樂，讓他講故事，平時玩玩一些簡單投擲，串珠子，跳躍運動就可以了。 這個階段孩子思維的局限性有下面三個特點： 1自我中心：說話，回答問題時經常喜歡自說自話。看一個玩具時，站在自己的位置，想像不出從另一個位置看它，是什麼樣子。 2特徵擴大：看一個玩具或者人，只記住最大的特徵忽視其他特點。 3靜止判斷：推理，運算時候，往往答案是最後出現的靜止的狀態和事物。 因為，每個孩子的發展有快有慢，也許你的孩子思維發展比一般的孩子要快，你也可以從簡單的日常生活訓練孩子的邏輯思維就，比如，教孩子換位思考，完整的看一個圖片各個位置，數珠子，看大小，火車跑的快等游戲。 關於多元智能腦力開發或者邏輯思維訓練課程，你當地的各大早教機構，情商訓練機構都應該有這方面的課程。如何選擇？最好的方法是去免費試聽！看看老師對孩子的態度，看看教育機構的教學內容，問問參加過家長的口碑等。 給你幾個教育領域比較的老師，可以參考他們的教育理念 林格和皇甫軍偉——中國養成教育網，養樹養根，養人養心。 董進宇——親子關系，發明了家長可以套用的「教育公式」。 周宏——賞識教育，利用「人人渴望贊美」激發孩子的動力。 王東華——《發現母親》母親手裡有開發孩子潛能的金鑰匙。 尹建莉和孔屏——兒童心理咨詢師，發現孩子成長的動力。 雷京魁——親子關系，開展父母效能培訓《父母執照》。 余世維——人才培訓，揭示成為未來企業精英的成長規律。 張健柏——今日學堂校長，批判當今中國教育的現狀，自辦學堂。 楊東平——教育公共政策、教育公平研究者。可敬的「教育憤青」 侯成山——性格分析領域權威，解決家庭婚姻，親子溝通等困惑。

『拾』 大數據培訓學校學哪些內容

以下介紹的課程主要針對零基礎大數據工程師每個階段進行通俗易懂簡易介紹，方面大家更好的了解大數據學習課程。課程框架是科多大數據的零基礎大數據工程師課程。
一、 第一階段：靜態網頁基礎(HTML+CSS)
1. 難易程度：一顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：常用標簽、CSS常見布局、樣式、定位等、靜態頁面的設計製作方式等
4. 描述如下：
從技術層面來說，該階段使用的技術代碼很簡單、易於學習、方便理解。從後期課程層來說，因為我們重點是大數據，但前期需要鍛煉編程技術與思維。經過我們多年開發和授課的項目經理分析，滿足這兩點，目前市場上最好理解和掌握的技術是J2EE，但J2EE又離不開頁面技術。所以第一階段我們的重點是頁面技術。採用市場上主流的HTMl+CSS。
二、 第二階段：JavaSE+JavaWeb
1. 難易程度：兩顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：java基礎語法、java面向對象(類、對象、封裝、繼承、多態、抽象類、介面、常見類、內部類、常見修飾符等)、異常、 *** 、文件、IO、MYSQL(基本SQL語句操作、多表查詢、子查詢、存儲過程、事務、分布式事務)JDBC、線程、反射、Socket編程、枚舉、泛型、設計模式
4. 描述如下：
稱為Java基礎，由淺入深的技術點、真實商業項目模塊分析、多種存儲方式的設計
與實現。該階段是前四個階段最最重要的階段，因為後面所有階段的都要基於此階段，也是學習大數據緊密度最高的階段。本階段將第一次接觸團隊開發、產出具有前後台(第一階段技術+第二階段的技術綜合應用)的真實項目。
三、 第三階段：前端框架
1. 難易程序：兩星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)：64課時
3. 主要技術包括：Java、Jquery、註解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui
4. 描述如下：
前兩個階段的基礎上化靜為動，可以實現讓我們網頁內容更加的豐富，當然如果從市場人員層面來說，有專業的前端設計人員，我們設計本階段的目標在於前端的技術可以更直觀的鍛煉人的思維和設計能力。同時我們也將第二階段的高級特性融入到本階段。使學習者更上一層樓。
四、 第四階段：企業級開發框架
1. 難易程序：三顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬蟲技術nutch,lucene，webServiceCXF、Tomcat集群和熱備、MySQL讀寫分離
4. 描述如下：
如果將整個JAVA課程比作一個糕點店，那前面三個階段可以做出一個武大郎燒餅(因為是純手工-太麻煩)，而學習框架是可以開一個星巴克(高科技設備-省時省力)。從J2EE開發工程師的任職要求來說，該階段所用到的技術是必須掌握，而我們所授的課程是高於市場(市場上主流三大框架，我們進行七大框架技術傳授)、而且有真實的商業項目驅動。需求文檔、概要設計、詳細設計、源碼測試、部署、安裝手冊等都會進行講解。
五、 第五階段： 初識大數據
1. 難易程度：三顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：大數據前篇(什麼是大數據，應用場景，如何學習大資料庫，虛擬機概念和安裝等)、Linux常見命令(文件管理、系統管理、磁碟管理)、Linux Shell編程(SHELL變數、循環控制、應用)、Hadoop入門(Hadoop組成、單機版環境、目錄結構、HDFS界面、MR界面、簡單的SHELL、java訪問hadoop)、HDFS(簡介、SHELL、IDEA開發工具使用、全分布式集群搭建)、MapRece應用(中間計算過程、Java操作MapRece、程序運行、日誌監控)、Hadoop高級應用(YARN框架介紹、配置項與優化、CDH簡介、環境搭建)、擴展(MAP 端優化，COMBINER 使用方法見,TOP K,SQOOP導出,其它虛擬機VM的快照,許可權管理命令,AWK 與 SED命令)
4. 描述如下：
該階段設計是為了讓新人能夠對大數據有一個相對的大概念怎麼相對呢?在前置課程JAVA的學習過後能夠理解程序在單機的電腦上是如何運行的。現在，大數據呢?大數據是將程序運行在大規模機器的集群中處理。大數據當然是要處理數據，所以同樣，數據的存儲從單機存儲變為多機器大規模的集群存儲。
(你問我什麼是集群?好，我有一大鍋飯，我一個人可以吃完，但是要很久，現在我叫大家一起吃。一個人的時候叫人，人多了呢? 是不是叫人群啊!)
那麼大數據可以初略的分為： 大數據存儲和大數據處理所以在這個階段中呢，我們課程設計了大數據的標准：HADOOP大數據的運行呢並不是在咋們經常使用的WINDOWS 7或者W10上面，而是現在使用最廣泛的系統：LINUX。
六、 第六階段：大數據資料庫
1. 難易程度：四顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：Hive入門(Hive簡介、Hive使用場景、環境搭建、架構說明、工作機制)、Hive Shell編程(建表、查詢語句、分區與分桶、索引管理和視圖)、Hive高級應用(DISTINCT實現、groupby、join、sql轉化原理、java編程、配置和優化)、hbase入門、Hbase SHELL編程(DDL、DML、Java操作建表、查詢、壓縮、過濾器)、細說Hbase模塊(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER簡介、ZOOKEEPER配置、Hbase與Zookeeper集成)、HBASE高級特性(讀寫流程、數據模型、模式設計讀寫熱點、優化與配置)
4. 描述如下：
該階段設計是為了讓大家在理解大數據如何處理大規模的數據的同時。簡化咋們的編寫程序時間，同時提高讀取速度。
怎麼簡化呢?在第一階段中，如果需要進行復雜的業務關聯與數據挖掘，自行編寫MR程序是非常繁雜的。所以在這一階段中我們引入了HIVE，大數據中的數據倉庫。這里有一個關鍵字，數據倉庫。我知道你要問我，所以我先說，數據倉庫呢用來做數據挖掘分析的，通常是一個超大的數據中心，存儲這些數據的呢，一般為ORACLE,DB2,等大型資料庫，這些資料庫通常用作實時的在線業務。
總之，要基於數據倉庫分析數據呢速度是相對較慢的。但是方便在於只要熟悉SQL，學習起來相對簡單，而HIVE呢就是這樣一種工具，基於大數據的SQL查詢工具，這一階段呢還包括HBASE，它為大數據裡面的資料庫。納悶了，不是學了一種叫做HIVE的數據「倉庫」了么?HIVE是基於MR的所以查詢起來相當慢，HBASE呢基於大數據可以做到實時的數據查詢。一個主分析，另一個主查詢
七、 第七階段：實時數據採集
1. 難易程序：四顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：Flume日誌採集，KAFKA入門(消息隊列、應用場景、集群搭建)、KAFKA詳解(分區、主題、接受者、發送者、與ZOOKEEPER集成、Shell開發、Shell調試)、KAFKA高級使用(java開發、主要配置、優化項目)、數據可視化(圖形與圖表介紹、CHARTS工具分類、柱狀圖與餅圖、3D圖與地圖)、STORM入門(設計思想、應用場景、處理過程、集群安裝)、STROM開發(STROM MVN開發、編寫STORM本地程序)、STORM進階(java開發、主要配置、優化項目)、KAFKA非同步發送與批量發送時效，KAFKA全局消息有序，STORM多並發優化
4. 描述如下：
前面的階段數據來源是基於已經存在的大規模數據集來做的，數據處理與分析過後的結果是存在一定延時的，通常處理的數據為前一天的數據。
舉例場景：網站防盜鏈，客戶賬戶異常，實時徵信，遇到這些場景基於前一天的數據分析出來過後呢?是否太晚了。所以在本階段中我們引入了實時的數據採集與分析。主要包括了：FLUME實時數據採集，採集的來源支持非常廣泛，KAFKA數據數據接收與發送，STORM實時數據處理，數據處理秒級別
八、 第八階段：SPARK數據分析
1. 難易程序：五顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：SCALA入門(數據類型、運算符、控制語句、基礎函數)、SCALA進階(數據結構、類、對象、特質、模式匹配、正則表達式)、SCALA高級使用(高階函數、科里函數、偏函數、尾迭代、自帶高階函數等)、SPARK入門(環境搭建、基礎結構、運行模式)、Spark數據集與編程模型、SPARK SQL、SPARK 進階(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA與SOCKET、編程模型)、SPARK高級編程(Spark-GraphX、Spark-Mllib機器學習)、SPARK高級應用(系統架構、主要配置和性能優化、故障與階段恢復)、SPARK ML KMEANS演算法，SCALA 隱式轉化高級特性
4. 描述如下：
同樣先說前面的階段，主要是第一階段。HADOOP呢在分析速度上基於MR的大規模數據集相對來說還是挺慢的，包括機器學習，人工智慧等。而且不適合做迭代計算。SPARK呢在分析上是作為MR的替代產品，怎麼替代呢? 先說他們的運行機制，HADOOP基於磁碟存儲分析，而SPARK基於內存分析。我這么說你可能不懂，再形象一點，就像你要坐火車從北京到上海，MR就是綠皮火車，而SPARK是高鐵或者磁懸浮。而SPARK呢是基於SCALA語言開發的，當然對SCALA支持最好，所以課程中先學習SCALA開發語言。
在科多大數據課程的設計方面，市面上的職位要求技術，基本全覆蓋。而且並不是單純的為了覆蓋職位要求，而是本身課程從前到後就是一個完整的大數據項目流程，一環扣一環。
比如從歷史數據的存儲，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到實時的數據存儲(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，這些在真實的項目中都是相互依賴存在的。