linux隊列深度

❶ 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。

❷ java培訓主要學什麼

像這樣的問題，我已經回答了很多次，現在很多新手，特別是剛剛入行想學java的同學，不知道該從哪裡入手，我是在成都課工場學java入的行，現在已變成老司機，我整理了一些java的知識點，一共分為六個階段，273個技能點，第一階段、第二階段、第三階段、第四階段是必須要掌握的，很多機構忽悠人，就只學到第四階段，第五階段和第六階段就是高薪、高職的保障，就說說想高薪必須得把後面兩個階段的給掌握了，老鐵，覺得合適採納下啊。

第一階段：java基本功修煉

1.認識計算機硬體

2.計算機組成原理

3.計算機軟體知識

4.計算機網路知識

5.常用網路應用操作

6.認識計算機病毒

7.邏輯訓練

8.初識Java

9.變數和數據類型

10.選擇結構

11.循環結構for

12.循環結構do-while

13.循環結構while

14.多重循環及程序調試

15.循環進階

16.一維數組及經典應用

17.二維數組

18.認識類與對象

19.方法及方法重載

20.封裝與繼承

21.方法重寫與多態

22.項目實戰-汽車租賃系統

23.抽象類和介面

24.異常

25.項目實戰-QuickHit

26.Java中的集合類型

27.List集合

28.Set集合

29.HashMap集合

30.Iterator

31.Collections演算法類及常用方法

32.enum

33.包裝類及裝箱拆箱

34.String、StringBuffer類常用方法操作字元串

35.Date、Calendar

36.Math類常用方法

37.IO/NIO

38.位元組輸入流(InputStream、FileInputStream、BufferedInputStream)

39.位元組輸出流(OutputStream、FileOutputStream、BufferedOutputStream)

40.字元輸入流(Reader、InputStreamReader、FileReader BufferedReader)

41.位元組輸出流(Writer、OutputStreamWriter、FileWriter、BufferedWriter)

42.文件復制

43.Serialize、Deserialize

44.職場晉升力：四象限時間管理與精力管理

45.多線程(Thread、Runnable)

46.ThreadLifeCycle

47.線程的調度

48.線程的同步和死鎖

49.ThreadPool

50.職場晉升力：團隊合作

51.Socket(TCP、UDP)

52.XML概念、優勢、規范

53.XML中特殊字元的處理

54.使用DOM讀取、添加、刪除、解析 XML數據

第二階段：javaweb開發

55.搭建和配置MySQL資料庫

56.資料庫增、刪、查、改語句

57.事務

58.視圖

59.資料庫備份與恢復

60.資料庫用戶管理

61.資料庫設計

62.項目實戰-銀行ATM存取款機系統

63.走進 HTML和CSS

64.列表表格及表單美化

65.CSS 高級操作

66.Bootstrap

67.CSS 組件

68.JavaScript面向對象

69.JavaScript判斷、循環

70.JavaScript閉包

71.JavaScript語法

72.Bootstrap綜合案例

73.HTML5、CSS3

74.jQuery基礎

75.jQuery基本操作

76.jQuery事件與特效

77.jQuery Ajax

78.jQuery插件

79.搭建Web 環境初識JSP

80.JSP九大內置對象

81.JSP實現數據傳遞和保存

82.JDBC

83.單例模式、工廠模式

84.MVC、三層模式

85.Commons-fileupload、CKEditor

86.分頁查詢

87.EL 與 JSTL

88.Servlet與Filter

89.Listener與MVC

90.Ajax 與 jQuery

91.jQuery的Ajax交互擴展

92.項目實戰—使用Ajax技術改進新聞發布系統

93.反射

94.linux系統的安裝

95.在Linux中管理目錄和文件

96.在Linux中管理用戶和許可權

97.在Linux伺服器環境下安裝軟體和部署項目

98.職場晉升力：職場溝通

第三階段： 企業級框架開發

99. MyBatis 環境搭建

100. SQL 映射文件

101. 動態SQL

102. MyBatis 框架原理

103.SpringIOC

104.構造注入、依賴注入、註解

105. Spring 整合MyBatis(SqlSessionTemplate、MapperFactoryBean、事務

處理)

106. Spring 數據源(屬性文件、JNDI)、Bean 作用域

107. Spring 框架的運行原理

108.SpringMVC 體系概念

109.SpringMVC 之數據綁定、數據效驗、

110.SpringMVC 之視圖及視圖解析

111.SpringMVC 之文件上傳、本地化解析

112.SpringMVC 之靜態資源處理、請求攔截器、異常處理

113.Oracle資料庫環境搭建、安裝

114.Oracle資料庫 SQL、分頁、備份、還原

115.Hibernate 概念、依賴

116.HQL查詢語言

117.Hibernate 中配置關聯映射

118.HQL連接查詢與 Hibernate註解

119.Struts2概念、依賴

120.Struts2配置

121.OGNL表達式

122.Struts2攔截器

123.SSH框架整合

124.使用Maven構建項目

125.使用Struts2實現Ajax

126.Jsoup網路爬蟲

127.多線程網路爬蟲

128.反爬及反反爬策略

129.通用爬蟲設計

130.Echart圖表分析

131.IKAnalyzer分詞

132.企業框架項目實戰-代理商管理系統

133.企業框架項目實戰-SL 會員商城

134.企業框架項目實戰-會員管理系統

135.企業框架項目實戰-互聯網招聘信息採集分析平台

第四階段： 前後端分離開發

136.GitHub

137.Git基礎(checkout、pull、commit、push、merge等)

138.Git進階(多分支協作)

139.GitLab

140.IDEA的使用

141.Maven介紹(概念、倉庫、構建、命令)

142.使用Maven構建WEB項目

143.使用Maven構建多模塊項目

144.使用Maven搭建私服倉庫

145.Scrum框架介紹(三個角色、三個工件、四個會議)

146.ScrumTeam組建團隊

147.產品需求和用戶故事

148.每日立會

149.使用敏捷-Scrum方式開發管理實戰

150.前後端分離、分布式集群架構、垂直架構

151.SSM（SpringMVC+Spring+MyBatis）整合實戰

152.Git、Maven私服Nexus

153.第三方接入技術（微信、阿里）

154.MySQL電商實戰

155.Redis（緩存服務）

156.搜索引擎-Solr

157.集成APIDoc工具-Swagger

158.圖片自動化處理：Tengine+LUA+GraphicsMagic

159.手機、郵箱注冊

160.單點登錄 Token

161.OAuth2.0認證

162.Jsoup網路爬蟲(多線程爬蟲/代理 IP爬蟲)

163.ExecutorService線程池

164.IK中文分詞

165.Postman

166.ReactJS

167.webpack

168.職場晉升力：簡歷撰寫

169.程序猿面試寶典之項目面試

170.大型互聯網旅遊電商項目實戰-愛旅行

第五階段： 分布式微服架構開發

171.SpringBoot環境搭建

172.SpringBoot常用技能

173.SpringBoot整合Redis

174.SpringBoot整合Mybatis

175.微服務架構及架構設計

176.消息隊列

ActiveMQRabbitMQ

177.分布式事務

178.分布式鎖 Redis-setnx

179.Zookeeper注冊中心

180.基於 ActiveMQ實現高並發

181.Docker環境搭建

182.Docker鏡像加速

183.Docker容器管理

184.Docker鏡像管理

185.Docker容器文件備份

186.Dockerfile

187.Docker私服倉庫

188.真實互聯網高並發電商項目實戰-雙十一搶購

189.可視化監控 Portainer

190.DockerCompose 容器編排

191.DockerCompose擴容、縮容

192.DockerSwarm集群編排

193.Jenkins安裝、插件配置

194.Jenkins配置普通任務

195.Jenkins配置管道任務

196.Jenkins自動發布服務

197.Spring CloudEureka

198.Spring CloudFeign

199.Spring CloudRibbon

200.Spring CloudZuul

201.Spring CloudConfig

202.Spring CloudHystrix

203.Spring CloudSleuth

204.Spring BootAdmin

205.Eureka注冊原理探秘

206.SpringCloud 大坑解讀

207.Zipkin

208.Zipkin整合RabbitMQ

209.Zipkin整合MySQL

210.ELK日誌收集

211.Kafka

212.Elasticsearch映射管理

213.Elasticsearch查詢/復合查詢

214.Elasticsearch集群/集群規劃

215.Elasticsearch聚合

216.Elasticsearch集群監控

217.Elasticsearch插件

(Head/BigDesk)

218.Mycat讀寫分離

219.Mycat一主多從

220.Mycat多主多從

221.Mycat數據分片

222.Redis

223.Redis-Redlock

224.Elasticsearch環境搭建

225.Elasticsearch客戶端

226.Elasticsearch索引管理

227.Elasticsearch文檔管理

228.Mycat集群

229.Jmeter 並發測試

230.Jmeter 生成測試報告

231.微信登錄

232.微信支付

233.支付寶支付

234.網路地圖

235.Sonar本地檢測

236.Sonar+Jenkins線上檢測

237.CI/CD

238.SpringBoot改造愛旅行項目實戰

239.大型互聯網票務類電商項目實戰-大覓網

240.ES6概念(les、const)

241.ES6對象和數組

242.ES6函數擴展

243.VUE環境搭建

244.VUE.JS指令

245.VUE 交互

246.VUE 實例生命周期

247.VUE 組件

248.VUE項目環境配置及單文件組件

249.VUE 路由

第六階段：cc服務

250. Spring Cloud Gateway

251. Consul

252. Nacos

253. Eureka、Consu、lNacos、Zookeeper 對比分析

254. Prometheus + Grafana

255. ES 分布式存儲原理

256. NoSQL 資料庫解決方案(Redis、MongoDB)

257. OAuth2.0 認證( authorization code 模式)

258. OAuth2.0 認證( implicit 模式)

259. OAuth2.0 認證( resource owner password credentials 模式)

260.OAuth2.0認證( clientcredentials模式)

261.NAS/FastDFS分布式文件存儲

262.Python基礎

263.Python爬蟲

264. 大數據及 Hadoop 概述

265. 分布式文件系統 HDFS

266. 分布式計算框架MapRece

267. 分布式列式資料庫 HBase

268. Hadoop 綜合應用

269. 面試大局觀

270. 職業規劃

271. 項目面試

272. 具體業務場景化解決方案

273. 更多技術專題持續增加中

我估計能把你看暈，有不清楚的可以私信我

❸ Python培訓課程內容有哪些

以下是Python課程內容：
階段一：Python開發基礎
Python開發基礎課程內容包括：計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習，b加密\re正則\logging日誌模塊等，軟體開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。
階段二：Python高級級編編程&資料庫開發
Python高級級編編程&資料庫開發課程內容包括：面向對象介紹、特性、成員變數、方法、封裝、繼承、多態、類的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象類、靜態方法、類方法、屬性方法、如何在程序中使用面向對象思想寫程序、選課程序開發、TCP/IP協議介紹、Socket網路套接字模塊學習、簡單遠程命令執行客戶端開發、C\S架構FTP伺服器開發、線程、進程、隊列、IO多路模型、資料庫類型、特性介紹，表欄位類型、表結構構建語句、常用增刪改查語句、索引、存儲過程、視圖、觸發器、事務、分組、聚合、分頁、連接池、基於資料庫的學員管理系統開發等。
階段三：前端開發
前端開發課程內容包括：HTML\CSS\JS學習、DOM操作、JSONP、原生Ajax非同步載入、購物商城開發、Jquery、動畫效果、事件、定時期、輪播圖、跑馬燈、HTML5\CSS3語法學習、bootstrap、抽屜新熱榜開發、流行前端框架介紹、Vue架構剖析、mvvm開發思想、Vue數據綁定與計算屬性、條件渲染類與樣式綁定、表單控制項綁定、事件綁定webpack使用、vue-router使用、vuex單向數據流與應用結構、vuex
actions與mutations熱重載、vue單頁面項目實戰開發等。
階段四：WEB框架開發
WEB框架開發課程內容包括：Web框架原理剖析、Web請求生命周期、自行開發簡單的Web框架、MTV\MVC框架介紹、Django框架使用、路由系統、模板引擎、FBV\CBV視圖、Models
ORM、FORM、表單驗證、Django session & cookie、CSRF驗證、XSS、中間件、分頁、自定義tags、Django
Admin、cache系統、信號、message、自定義用戶認證、Memcached、redis緩存學習、RabbitMQ隊列學習、Celery分布式任務隊列學習、Flask框架、Tornado框架、Restful
API、BBS+Blog實戰項目開發等。
階段五：爬蟲開發
爬蟲開發課程內容包括：Requests模塊、BeautifulSoup，Selenium模塊、PhantomJS模塊學習、基於requests實現登陸：抽屜、github、知乎、博客園、爬取拉鉤職位信息、開發Web版微信、高性能IO性能相關模塊：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定義開發一個非同步非阻塞模塊、驗證碼圖像識別、Scrapy框架以及源碼剖析、框架組件介紹(engine、spider、downloader、scheler、pipeline)、分布式爬蟲實戰等。
階段六：全棧項目實戰
全棧項目實戰課程內容包括：互聯網企業專業開發流程講解、git、github協作開發工具講解、任務管理系統講解、介面單元測試、敏捷開發與持續集成介紹、django
+ uwsgi +
nginx生產環境部署學習、介面文檔編寫示例、互聯網企業大型項目架構圖深度講解、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
數據分析課程內容包括：金融、股票知識入門股票基本概念、常見投資工具介紹、市基本交易規則、A股構成等，K線、平均線、KDJ、MACD等各項技術指標分析，股市操作模擬盤演示量化策略的開發流程，金融量化與Python，numpy、pandas、matplotlib模塊常用功能學習在線量化投資平台：優礦、聚寬、米筐等介紹和使用、常見量化策略學習，如雙均線策略、因子選股策略、因子選股策略、小市值策略、海龜交易法則、均值回歸、策略、動量策略、反轉策略、羊駝交易法則、PEG策略等、開發一個簡單的量化策略平台，實現選股、擇時、倉位管理、止盈止損、回測結果展示等功能。
階段八：人工智慧
人工智慧課程內容包括：機器學習要素、常見流派、自然語言識別、分析原理詞向量模型word2vec、剖析分類、聚類、決策樹、隨機森林、回歸以及神經網路、測試集以及評價標准Python機器學習常用庫scikit-learn、數據預處理、Tensorflow學習、基於Tensorflow的CNN與RNN模型、Caffe兩種常用數據源製作、OpenCV庫詳解、人臉識別技術、車牌自動提取和遮蔽、無人機開發、Keras深度學習、貝葉斯模型、無人駕駛模擬器使用和開發、特斯拉遠程式控制制API和自動化駕駛開發等。
階段九：自動化運維&開發
自動化運維&開發課程內容包括：設計符合企業實際需求的CMDB資產管理系統，如安全API介面開發與使用，開發支持windows和linux平台的客戶端，對其它系統開放靈活的api設計與開發IT資產的上線、下線、變更流程等業務流程。IT審計+主機管理系統開發，真實企業系統的用戶行為、管理許可權、批量文件操作、用戶登錄報表等。分布式主機監控系統開發，監控多個服務，多種設備，報警機制，基於http+restful架構開發，實現水平擴展，可輕松實現分布式監控等功能。
階段十：高並發語言GO開發
高並發語言GO開發課程內容包括：Golang的發展介紹、開發環境搭建、golang和其他語言對比、字元串詳解、條件判斷、循環、使用數組和map數據類型、go程序編譯和Makefile、gofmt工具、godoc文檔生成工具詳解、斐波那契數列、數據和切片、make&new、字元串、go程序調試、slice&map、map排序、常用標准庫使用、文件增刪改查操作、函數和面向對象詳解、並發、並行與goroute、channel詳解goroute同步、channel、超時與定時器reover捕獲異常、Go高並發模型、Lazy生成器、並發數控制、高並發web伺服器的開發等。

❹ Java的就業前景怎麼樣

近幾年來Java「被死亡」和「被復活」了那麼多次，依然堅強的活著，足見其影響力不能小覷。為什麼說Java的就業前景依舊很好呢？ Java的主要應用和就業方向是什麼，今天小編將為您一一解答。

為什麼Java還會很好的活著?

第一，歷史悠久就代表著它有更多的時間等待開發者們建立編寫，維護和調試代碼的工具。而對於新興的編程語言來說，除非有人在已有的IDE中編寫了IDE擴展，否則想要與Java相比簡直就是天方夜譚。

第二，Java是連接未來的橋梁，基於Java的流行語言不勝枚舉，如Groovy，Clojure，Jython和Scala等。

第三，雖然Java不似Go語言那麼新潮，但這也無傷大雅。在JAXenter的年度編程語言報告中，Java仍然是第一名，而Swift、Go和Kotlin等語言都沒有進入前五。

Java的主要就業方向是什麼?

1、Android開發

作為全球最大的智能手機操作系統，Android的發展速度非常之快，而Android應用的主要開發語言，正是Java開發語言。雖然有專門培訓Android開發的課程，但學習Java開發之後也可以考慮轉行進入到Android開發領域，發展方向比較多樣化。

2、Java企業級應用開發

由於Java安全性高的特點，許多行業的企業在應用開發方面多選擇Java作為開發語言。尤其是大型企業，對於Java開發者十分重視，不僅需求量大，而且待遇好。Java開發工程師在有一定的經驗積累之後，可以選擇進入大型企業發展。

3、Java游戲開發

國內游戲行業近年來發展十分迅速，專業的游戲人才一直存在需求缺口。目前有一些游戲腳本語言可以與Java開發語言進行無縫交互，Java開發語言本身也可以編寫游戲腳本，因此參加Java開發培訓後，也可以選擇成為一名游戲開發人員。

4、Java網站開發

雖然用Java開發語言進行網站開發成本較高，但由於Java的諸多特性使得用Java開發的網站安全性、流暢性都有很大的提升。因此不少大型企業會選擇Java作為網站開發的首選。

從編程語言的大趨勢來看，「Java不會被摧毀」這是一條值得我們相信和肯定的論斷。建議學生在進行Java學習時選好就業方向。因為根據就業方向的不同，在進行Java學習的時候，側重點也會略有不同。

❺ 常見嵌入式系統有哪些

一個嵌入式系統裝置一般都由嵌入式計算機系統和執行裝置組成，嵌入式計算機系統是整個嵌入式系統的核心，由硬體層、中間層、系統軟體層和應用軟體層組成。執行裝置也稱為被控對象，它可以接受嵌入式計算機系統發出的控制命令，執行所規定的操作或任務。執行裝置可以很簡單，如手機上的一個微小型的電機，當手機處於震動接收狀態時打開；也可以很復雜，如SONY智能機器狗，上面集成了多個微小型控制電機和多種感測器，從而可以執行各種復雜的動作和感受各種狀態信息。

硬體層
硬體層中包含嵌入式微處理器、存儲器（SDRAM、ROM、Flash等）、通用設備介面和I/O介面（A/D、D/A、I/O等）。在一片嵌入式處理器基礎上添加電源電路、時鍾電路和存儲器電路，就構成了一個嵌入式核心控制模塊。其中操作系統和應用程序都可以固化在ROM中。

（1）嵌入式微處理器

嵌入式系統硬體層的核心是嵌入式微處理器，嵌入式微處理器與通用CPU最大的不同在於嵌入式微處理器大多工作在為特定用戶群所專用設計的系統中，它將通用CPU許多由板卡完成的任務集成在晶元內部，從而有利於嵌入式系統在設計時趨於小型化，同時還具有很高的效率和可靠性。

嵌入式微處理器的體系結構可以採用馮·諾依曼體系或哈佛體系結構；指令系統可以選用精簡指令系統（RecedInstructionSet Computer，RISC）和復雜指令系統CISC（Complex Instruction Set Computer，CISC）。RISC計算機在通道中只包含最有用的指令，確保數據通道快速執行每一條指令，從而提高了執行效率並使CPU硬體結構設計變得更為簡單。

嵌入式微處理器有各種不同的體系，即使在同一體系中也可能具有不同的時鍾頻率和數據匯流排寬度，或集成了不同的外設和介面。據不完全統計，全世界嵌入式微處理器已經超過1000多種，體系結構有30多個系列，其中主流的體系有ARM、MIPS、PowerPC、X86和SH等。但與全球PC市場不同的是，沒有一種嵌入式微處理器可以主導市場，僅以32位的產品而言，就有100種以上的嵌入式微處理器。嵌入式微處理器的選擇是根據具體的應用而決定的。

（2）存儲器

嵌入式系統需要存儲器來存放和執行代碼。嵌入式系統的存儲器包含Cache、主存和輔助存儲器。

1、Cache

Cache是一種容量小、速度快的存儲器陣列它位於主存和嵌入式微處理器內核之間，存放的是一段時間微處理器使用最多的程序代碼和數據。在需要進行數據讀取操作時，微處理器盡可能的從Cache中讀取數據，而不是從主存中讀取，這樣就大大改善了系統的性能，提高了微處理器和主存之間的數據傳輸速率。Cache的主要目標就是：減小存儲器（如主存和輔助存儲器）給微處理器內核造成的存儲器訪問瓶頸，使處理速度更快，實時性更強。

在嵌入式系統中Cache全部集成在嵌入式微處理器內，可分為數據Cache、指令Cache或混合Cache，Cache的大小依不同處理器而定。一般中高檔的嵌入式微處理器才會把Cache集成進去。

2、主存

主存是嵌入式微處理器能直接訪問的寄存器，用來存放系統和用戶的程序及數據。它可以位於微處理器的內部或外部，其容量為256KB~1GB，根據具體的應用而定，一般片內存儲器容量小，速度快，片外存儲器容量大。

❻ 計算機都包含什麼課程

課程介紹：

專業骨幹課程
1、計算機數學基礎
本課程是計算機專業必修的數學基礎知識。針對計算機專業的特點，加強了Mathematica數學軟體的應用。包含4大模塊：微積分、線性代數、概率論。在微積分模塊中包含了一元微積分、常微分方程、多元微積分初步、無窮級數、數值計算初步等內容。在線性代數模塊中包含了行列式、矩陣、線性方程組的基本概念、基本理論及其應用；在概率論模塊中包含了隨機事件與概率、隨機變數及其概率分布、隨機變數的數字特徵等內容。
2、計算機應用基礎
本課程是計算機基礎教育的入門課程。主要講授計算機的基礎知識及計算機的組成原理，計算機操作系統(Windows和Dos)的概念和操作，Office辦公軟體Word、Excel、PowerPoint的使用，計算機網路的基礎知識以及Internet的常用操作。
3、C語言程序設計
主要講授計算機程序設計的基礎知識、C語言的基本概念、順序結構程序設計、分支結構程序設計、循環結構設計、函數、指針、數組、結構、聯合以及枚舉類型、編譯預處理、位運算、文件等內容，掌握利用C語言進行程序設計的基本方法，以及C語言編程技巧。
4、計算機網路基礎
本課程主要講授計算機網路的基礎知識、相關技術和實際應用。主要內容包括：計算機網路概述、網路體系結構、計算機區域網技術、中小企業組網、網路中的傳輸介質、網路互聯與Internet技術等。
5、計算機多媒體技術基礎
本課程主要講授計算機多媒體技術基礎知識，主要內容包括：圖象處理、聲音處理、影視處理、使用Authorware編輯合成軟體將各種多媒體元素組合在一起。
6、操作系統原理
本課程主要講授操作系統的基本知識，主要內容包括進程管理、存儲管理、文件管理、輸入/輸出系統、用戶與操作系統的介面及Linux操作系統簡介。
7、圖形圖像處理
本課程主要講授使用Photoshop軟體進行圖形圖像處理，通過對Photoshop軟體的系統學習，使學生達到獨立的進行圖像編輯、圖像合成、校正和調節圖像的顏色，並能製作簡單的特效的學習目的。
8、網路安全技術與防範
本課程比較系統地介紹了網路安全的與管理的主要理論、技術及應用方面的知識。主要包括：網路安全概述、信息安全機制、密鑰分配與管理、病毒及防治措施、系統攻擊入侵檢測、防火牆技術、WWW安全性、電子郵件安全、其他Internet應用的安全性分析、網路操作系統安全性等。
專業核心課程
1、Vf資料庫應用
主要講授資料庫的基本原理，資料庫系統的組成；關系型資料庫的特點、基本運算、數據組成；以Visual Foxpro為實例，學習資料庫的設計和開發，掌握資料庫的應用。
2、VB .NET程序設計
本課程主要講授VB .NET程序設計語言的集成開發環境、程序設計基礎、窗體和基本輸出輸入、常用控制項、工程和程序管理、應用程序的結構、菜單程序設計、窗體設計和文件處理等。
3、JAVA程序設計
本課程主要講授Java的語言規范、Java的編程技術及應用，主要內容有：Java基礎、流程式控制制、方法、數組、面向對象程序設計基礎、線程、圖形用戶界面設計等，使學生掌握用Java進行面向對象程序設計的基本方法。
4、網頁製作
本課程主要講授網站的設計、編輯、修改、上傳，主要應用DreamweaverMX2004及FireworksMX2004。其中DreamweaverMX2004是網頁編輯軟體，講授其表格、框架、層等布局工具及超鏈接、CSS樣式等相關知識， Fireworks是圖形/圖像處理軟體，主要講授靜態圖片的製作、處理及簡單動態圖片的製作。
5、FLASH動畫製作
主要講授網頁動畫設計軟體Flash的使用方法，使學生掌握這一互動式動畫設計工具，並能夠利用它將音樂、聲效、動畫以及富有新意的界面融合在一起，以製作出高品質的網頁動態效果。

❼ 怎樣進行大數據的入門級學習

記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。