linux队列深度
❶ 大数据核心技术有哪些
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、Nosql数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。
一、数据采集与预处理
对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散的，也就是所谓的数据孤岛，此时的这些数据并没有什么意义，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来进行分析。数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。在数据量比较小的时候，可以写个定时的脚本将日志写入存储系统，但随着数据量的增长，这些方法无法提供数据安全保障，并且运维困难，需要更强壮的解决方案。
Flume NG作为实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时，对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG采用的是三层架构：Agent层，Collector层和Store层，每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用来消费（收集）数据源到channel组件中，channel作为中间临时存储，保存所有source的组件信息，sink从channel中读取数据，读取成功之后会删除channel中的信息。
NDC，Netease Data Canal，直译为网易数据运河系统，是网易针对结构化数据库的数据实时迁移、同步和订阅的平台化解决方案。它整合了网易过去在数据传输领域的各种工具和经验，将单机数据库、分布式数据库、OLAP系统以及下游应用通过数据链路串在一起。除了保障高效的数据传输外，NDC的设计遵循了单元化和平台化的设计哲学。
Logstash是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的 “存储库” 中。一般常用的存储库是Elasticsearch。Logstash 支持各种输入选择，可以在同一时间从众多常用的数据来源捕捉事件，能够以连续的流式传输方式，轻松地从您的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。
Sqoop，用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具，可以将一个关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中的数据导入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以将Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的数据导入到关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 启用了一个 MapRece 作业（极其容错的分布式并行计算）来执行任务。Sqoop 的另一大优势是其传输大量结构化或半结构化数据的过程是完全自动化的。
流式计算是行业研究的一个热点，流式计算对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析，可以对存在于社交网站、新闻等的数据信息流进行快速的处理并反馈，目前大数据流分析工具有很多，比如开源的strom，spark streaming等。
Strom集群结构是有一个主节点（nimbus）和多个工作节点（supervisor）组成的主从结构，主节点通过配置静态指定或者在运行时动态选举，nimbus与supervisor都是Storm提供的后台守护进程，之间的通信是结合Zookeeper的状态变更通知和监控通知来处理。nimbus进程的主要职责是管理、协调和监控集群上运行的topology（包括topology的发布、任务指派、事件处理时重新指派任务等）。supervisor进程等待nimbus分配任务后生成并监控worker（jvm进程）执行任务。supervisor与worker运行在不同的jvm上，如果由supervisor启动的某个worker因为错误异常退出（或被kill掉），supervisor会尝试重新生成新的worker进程。
当使用上游模块的数据进行计算、统计、分析时，就可以使用消息系统，尤其是分布式消息系统。Kafka使用Scala进行编写，是一种分布式的、基于发布/订阅的消息系统。Kafka的设计理念之一就是同时提供离线处理和实时处理,以及将数据实时备份到另一个数据中心，Kafka可以有许多的生产者和消费者分享多个主题，将消息以topic为单位进行归纳；Kafka发布消息的程序称为procer，也叫生产者，预订topics并消费消息的程序称为consumer，也叫消费者；当Kafka以集群的方式运行时，可以由一个服务或者多个服务组成，每个服务叫做一个broker，运行过程中procer通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Procer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。Kafka可以和Flume一起工作，如果需要将流式数据从Kafka转移到hadoop，可以使用Flume代理agent，将Kafka当做一个来源source，这样可以从Kafka读取数据到Hadoop。
Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。它的作用主要有配置管理、名字服务、分布式锁和集群管理。配置管理指的是在一个地方修改了配置，那么对这个地方的配置感兴趣的所有的都可以获得变更，省去了手动拷贝配置的繁琐，还很好的保证了数据的可靠和一致性，同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息，可以监控集群中机器的变化，实现了类似于心跳机制的功能。
二、数据存储
Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。
HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。HBase是一种Key/Value系统，部署在hdfs上，克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点，与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。
Phoenix，相当于一个java中间件，帮助开发工程师能够像使用JDBC访问关系型数据库一样访问NoSQL数据库HBase。
Yarn是一种Hadoop资源管理器，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。Yarn由下面的几大组件构成：一个全局的资源管理器ResourceManager、ResourceManager的每个节点代理NodeManager、表示每个应用的Application以及每一个ApplicationMaster拥有多个Container在NodeManager上运行。
Mesos是一款开源的集群管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等应用架构。
Redis是一种速度非常快的非关系数据库，可以存储键与5种不同类型的值之间的映射，可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘中，使用复制特性来扩展性能，还可以使用客户端分片来扩展写性能。
Atlas是一个位于应用程序与MySQL之间的中间件。在后端DB看来，Atlas相当于连接它的客户端，在前端应用看来，Atlas相当于一个DB。Atlas作为服务端与应用程序通讯，它实现了MySQL的客户端和服务端协议，同时作为客户端与MySQL通讯。它对应用程序屏蔽了DB的细节，同时为了降低MySQL负担，它还维护了连接池。Atlas启动后会创建多个线程，其中一个为主线程，其余为工作线程。主线程负责监听所有的客户端连接请求，工作线程只监听主线程的命令请求。
Ku是围绕Hadoop生态圈建立的存储引擎，Ku拥有和Hadoop生态圈共同的设计理念，它运行在普通的服务器上、可分布式规模化部署、并且满足工业界的高可用要求。其设计理念为fast analytics on fast data。作为一个开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Ku不但提供了行级的插入、更新、删除API，同时也提供了接近Parquet性能的批量扫描操作。使用同一份存储，既可以进行随机读写，也可以满足数据分析的要求。Ku的应用场景很广泛，比如可以进行实时的数据分析，用于数据可能会存在变化的时序数据应用等。
在数据存储过程中，涉及到的数据表都是成千上百列，包含各种复杂的Query，推荐使用列式存储方法，比如parquent,ORC等对数据进行压缩。Parquet 可以支持灵活的压缩选项，显着减少磁盘上的存储。
三、数据清洗
MapRece作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算，”Map（映射）”和”Rece（归约）”，是它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统中。
随着业务数据量的增多，需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂，这个时候就需要任务调度系统，比如oozie或者azkaban，对关键任务进行调度和监控。
Oozie是用于Hadoop平台的一种工作流调度引擎，提供了RESTful API接口来接受用户的提交请求(提交工作流作业)，当提交了workflow后，由工作流引擎负责workflow的执行以及状态的转换。用户在HDFS上部署好作业(MR作业)，然后向Oozie提交Workflow，Oozie以异步方式将作业(MR作业)提交给Hadoop。这也是为什么当调用Oozie 的RESTful接口提交作业之后能立即返回一个JobId的原因，用户程序不必等待作业执行完成（因为有些大作业可能会执行很久(几个小时甚至几天)）。Oozie在后台以异步方式，再将workflow对应的Action提交给hadoop执行。
Azkaban也是一种工作流的控制引擎，可以用来解决有多个hadoop或者spark等离线计算任务之间的依赖关系问题。azkaban主要是由三部分构成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban将大多数的状态信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、认证、调度以及对工作流执行过程中的监控等；Azkaban Executor Server用来调度工作流和任务，记录工作流或者任务的日志。
流计算任务的处理平台Sloth，是网易首个自研流计算平台，旨在解决公司内各产品日益增长的流计算需求。作为一个计算服务平台，其特点是易用、实时、可靠，为用户节省技术方面（开发、运维）的投入，帮助用户专注于解决产品本身的流计算需求。
四、数据查询分析
Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapRece。可以将Hive理解为一个客户端工具，将SQL操作转换为相应的MapRece jobs，然后在hadoop上面运行。Hive支持标准的SQL语法，免去了用户编写MapRece程序的过程，它的出现可以让那些精通SQL技能、但是不熟悉MapRece 、编程能力较弱与不擅长Java语言的用户能够在HDFS大规模数据集上很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。
Hive是为大数据批量处理而生的，Hive的出现解决了传统的关系型数据库(MySql、Oracle)在大数据处理上的瓶颈 。Hive 将执行计划分成map->shuffle->rece->map->shuffle->rece…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapRece，则会有更多的写中间结果。由于MapRece执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。在Hive的运行过程中，用户只需要创建表，导入数据，编写SQL分析语句即可。剩下的过程由Hive框架自动的完成。
Impala是对Hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop，用来进行大数据实时查询分析。通过熟悉的传统关系型数据库的SQL风格来操作大数据，同时数据也是可以存储到HDFS和HBase中的。Impala没有再使用缓慢的Hive+MapRece批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成），可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。Impala将整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapRece任务，相比Hive没了MapRece启动时间。
Hive 适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询，Impala给数据人员提供了快速实验，验证想法的大数据分析工具，可以先使用Hive进行数据转换处理，之后使用Impala在Hive处理好后的数据集上进行快速的数据分析。总的来说：Impala把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询，而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->rece模式，以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。但是Impala不支持UDF，能处理的问题有一定的限制。
Spark拥有Hadoop MapRece所具有的特点，它将Job中间输出结果保存在内存中，从而不需要读取HDFS。Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬虫。
Solr用Java编写、运行在Servlet容器（如Apache Tomcat或Jetty）的一个独立的企业级搜索应用的全文搜索服务器。它对外提供类似于Web-service的API接口，用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。
Elasticsearch是一个开源的全文搜索引擎，基于Lucene的搜索服务器，可以快速的储存、搜索和分析海量的数据。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
还涉及到一些机器学习语言，比如，Mahout主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法，供开发人员在Apache的许可下免费使用；深度学习框架Caffe以及使用数据流图进行数值计算的开源软件库TensorFlow等，常用的机器学习算法比如，贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、协同过滤等。
五、数据可视化
对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。主流的BI平台比如，国外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的SmallBI和新兴的网易有数（可点击这里免费试用）等。
在上面的每一个阶段，保障数据的安全是不可忽视的问题。
基于网络身份认证的协议Kerberos，用来在非安全网络中，对个人通信以安全的手段进行身份认证，它允许某实体在非安全网络环境下通信，向另一个实体以一种安全的方式证明自己的身份。
控制权限的ranger是一个Hadoop集群权限框架，提供操作、监控、管理复杂的数据权限，它提供一个集中的管理机制，管理基于yarn的Hadoop生态圈的所有数据权限。可以对Hadoop生态的组件如Hive，Hbase进行细粒度的数据访问控制。通过操作Ranger控制台，管理员可以轻松的通过配置策略来控制用户访问HDFS文件夹、HDFS文件、数据库、表、字段权限。这些策略可以为不同的用户和组来设置，同时权限可与hadoop无缝对接。
❷ java培训主要学什么
像这样的问题，我已经回答了很多次，现在很多新手，特别是刚刚入行想学java的同学，不知道该从哪里入手，我是在成都课工场学java入的行，现在已变成老司机，我整理了一些java的知识点，一共分为六个阶段，273个技能点，第一阶段、第二阶段、第三阶段、第四阶段是必须要掌握的，很多机构忽悠人，就只学到第四阶段，第五阶段和第六阶段就是高薪、高职的保障，就说说想高薪必须得把后面两个阶段的给掌握了，老铁，觉得合适采纳下啊。
第一阶段：java基本功修炼
1.认识计算机硬件
2.计算机组成原理
3.计算机软件知识
4.计算机网络知识
5.常用网络应用操作
6.认识计算机病毒
7.逻辑训练
8.初识Java
9.变量和数据类型
10.选择结构
11.循环结构for
12.循环结构do-while
13.循环结构while
14.多重循环及程序调试
15.循环进阶
16.一维数组及经典应用
17.二维数组
18.认识类与对象
19.方法及方法重载
20.封装与继承
21.方法重写与多态
22.项目实战-汽车租赁系统
23.抽象类和接口
24.异常
25.项目实战-QuickHit
26.Java中的集合类型
27.List集合
28.Set集合
29.HashMap集合
30.Iterator
31.Collections算法类及常用方法
32.enum
33.包装类及装箱拆箱
34.String、StringBuffer类常用方法操作字符串
35.Date、Calendar
36.Math类常用方法
37.IO/NIO
38.字节输入流(InputStream、FileInputStream、BufferedInputStream)
39.字节输出流(OutputStream、FileOutputStream、BufferedOutputStream)
40.字符输入流(Reader、InputStreamReader、FileReader BufferedReader)
41.字节输出流(Writer、OutputStreamWriter、FileWriter、BufferedWriter)
42.文件复制
43.Serialize、Deserialize
44.职场晋升力：四象限时间管理与精力管理
45.多线程(Thread、Runnable)
46.ThreadLifeCycle
47.线程的调度
48.线程的同步和死锁
49.ThreadPool
50.职场晋升力：团队合作
51.Socket(TCP、UDP)
52.XML概念、优势、规范
53.XML中特殊字符的处理
54.使用DOM读取、添加、删除、解析 XML数据
第二阶段：javaweb开发
55.搭建和配置MySQL数据库
56.数据库增、删、查、改语句
57.事务
58.视图
59.数据库备份与恢复
60.数据库用户管理
61.数据库设计
62.项目实战-银行ATM存取款机系统
63.走进 HTML和CSS
64.列表表格及表单美化
65.CSS 高级操作
66.Bootstrap
67.CSS 组件
68.JavaScript面向对象
69.JavaScript判断、循环
70.JavaScript闭包
71.JavaScript语法
72.Bootstrap综合案例
73.HTML5、CSS3
74.jQuery基础
75.jQuery基本操作
76.jQuery事件与特效
77.jQuery Ajax
78.jQuery插件
79.搭建Web 环境初识JSP
80.JSP九大内置对象
81.JSP实现数据传递和保存
82.JDBC
83.单例模式、工厂模式
84.MVC、三层模式
85.Commons-fileupload、CKEditor
86.分页查询
87.EL 与 JSTL
88.Servlet与Filter
89.Listener与MVC
90.Ajax 与 jQuery
91.jQuery的Ajax交互扩展
92.项目实战—使用Ajax技术改进新闻发布系统
93.反射
94.linux系统的安装
95.在Linux中管理目录和文件
96.在Linux中管理用户和权限
97.在Linux服务器环境下安装软件和部署项目
98.职场晋升力：职场沟通
第三阶段： 企业级框架开发
99. MyBatis 环境搭建
100. SQL 映射文件
101. 动态SQL
102. MyBatis 框架原理
103.SpringIOC
104.构造注入、依赖注入、注解
105. Spring 整合MyBatis(SqlSessionTemplate、MapperFactoryBean、事务
处理)
106. Spring 数据源(属性文件、JNDI)、Bean 作用域
107. Spring 框架的运行原理
108.SpringMVC 体系概念
109.SpringMVC 之数据绑定、数据效验、
110.SpringMVC 之视图及视图解析
111.SpringMVC 之文件上传、本地化解析
112.SpringMVC 之静态资源处理、请求拦截器、异常处理
113.Oracle数据库环境搭建、安装
114.Oracle数据库 SQL、分页、备份、还原
115.Hibernate 概念、依赖
116.HQL查询语言
117.Hibernate 中配置关联映射
118.HQL连接查询与 Hibernate注解
119.Struts2概念、依赖
120.Struts2配置
121.OGNL表达式
122.Struts2拦截器
123.SSH框架整合
124.使用Maven构建项目
125.使用Struts2实现Ajax
126.Jsoup网络爬虫
127.多线程网络爬虫
128.反爬及反反爬策略
129.通用爬虫设计
130.Echart图表分析
131.IKAnalyzer分词
132.企业框架项目实战-代理商管理系统
133.企业框架项目实战-SL 会员商城
134.企业框架项目实战-会员管理系统
135.企业框架项目实战-互联网招聘信息采集分析平台
第四阶段： 前后端分离开发
136.GitHub
137.Git基础(checkout、pull、commit、push、merge等)
138.Git进阶(多分支协作)
139.GitLab
140.IDEA的使用
141.Maven介绍(概念、仓库、构建、命令)
142.使用Maven构建WEB项目
143.使用Maven构建多模块项目
144.使用Maven搭建私服仓库
145.Scrum框架介绍(三个角色、三个工件、四个会议)
146.ScrumTeam组建团队
147.产品需求和用户故事
148.每日立会
149.使用敏捷-Scrum方式开发管理实战
150.前后端分离、分布式集群架构、垂直架构
151.SSM（SpringMVC+Spring+MyBatis）整合实战
152.Git、Maven私服Nexus
153.第三方接入技术（微信、阿里）
154.MySQL电商实战
155.Redis（缓存服务）
156.搜索引擎-Solr
157.集成APIDoc工具-Swagger
158.图片自动化处理：Tengine+LUA+GraphicsMagic
159.手机、邮箱注册
160.单点登录 Token
161.OAuth2.0认证
162.Jsoup网络爬虫(多线程爬虫/代理 IP爬虫)
163.ExecutorService线程池
164.IK中文分词
165.Postman
166.ReactJS
167.webpack
168.职场晋升力：简历撰写
169.程序猿面试宝典之项目面试
170.大型互联网旅游电商项目实战-爱旅行
第五阶段： 分布式微服架构开发
171.SpringBoot环境搭建
172.SpringBoot常用技能
173.SpringBoot整合Redis
174.SpringBoot整合Mybatis
175.微服务架构及架构设计
176.消息队列
ActiveMQRabbitMQ
177.分布式事务
178.分布式锁 Redis-setnx
179.Zookeeper注册中心
180.基于 ActiveMQ实现高并发
181.Docker环境搭建
182.Docker镜像加速
183.Docker容器管理
184.Docker镜像管理
185.Docker容器文件备份
186.Dockerfile
187.Docker私服仓库
188.真实互联网高并发电商项目实战-双十一抢购
189.可视化监控 Portainer
190.DockerCompose 容器编排
191.DockerCompose扩容、缩容
192.DockerSwarm集群编排
193.Jenkins安装、插件配置
194.Jenkins配置普通任务
195.Jenkins配置管道任务
196.Jenkins自动发布服务
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注册原理探秘
206.SpringCloud 大坑解读
207.Zipkin
208.Zipkin整合RabbitMQ
209.Zipkin整合MySQL
210.ELK日志收集
211.Kafka
212.Elasticsearch映射管理
213.Elasticsearch查询/复合查询
214.Elasticsearch集群/集群规划
215.Elasticsearch聚合
216.Elasticsearch集群监控
217.Elasticsearch插件
(Head/BigDesk)
218.Mycat读写分离
219.Mycat一主多从
220.Mycat多主多从
221.Mycat数据分片
222.Redis
223.Redis-Redlock
224.Elasticsearch环境搭建
225.Elasticsearch客户端
226.Elasticsearch索引管理
227.Elasticsearch文档管理
228.Mycat集群
229.Jmeter 并发测试
230.Jmeter 生成测试报告
231.微信登录
232.微信支付
233.支付宝支付
234.网络地图
235.Sonar本地检测
236.Sonar+Jenkins线上检测
237.CI/CD
238.SpringBoot改造爱旅行项目实战
239.大型互联网票务类电商项目实战-大觅网
240.ES6概念(les、const)
241.ES6对象和数组
242.ES6函数扩展
243.VUE环境搭建
244.VUE.JS指令
245.VUE 交互
246.VUE 实例生命周期
247.VUE 组件
248.VUE项目环境配置及单文件组件
249.VUE 路由
第六阶段：cc服务
250. Spring Cloud Gateway
251. Consul
252. Nacos
253. Eureka、Consu、lNacos、Zookeeper 对比分析
254. Prometheus + Grafana
255. ES 分布式存储原理
256. NoSQL 数据库解决方案(Redis、MongoDB)
257. OAuth2.0 认证( authorization code 模式)
258. OAuth2.0 认证( implicit 模式)
259. OAuth2.0 认证( resource owner password credentials 模式)
260.OAuth2.0认证( clientcredentials模式)
261.NAS/FastDFS分布式文件存储
262.Python基础
263.Python爬虫
264. 大数据及 Hadoop 概述
265. 分布式文件系统 HDFS
266. 分布式计算框架MapRece
267. 分布式列式数据库 HBase
268. Hadoop 综合应用
269. 面试大局观
270. 职业规划
271. 项目面试
272. 具体业务场景化解决方案
273. 更多技术专题持续增加中
我估计能把你看晕，有不清楚的可以私信我
❸ Python培训课程内容有哪些
以下是Python课程内容：
阶段一：Python开发基础
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
阶段二：Python高级级编编程&数据库开发
Python高级级编编程&数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。
阶段三：前端开发
前端开发课程内容包括：HTML\CSS\JS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex
actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。
阶段四：WEB框架开发
WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models
ORM、FORM、表单验证、Django session & cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django
Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful
API、BBS+Blog实战项目开发等。
阶段五：爬虫开发
爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍(engine、spider、downloader、scheler、pipeline)、分布式爬虫实战等。
阶段六：全栈项目实战
全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django
+ uwsgi +
nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。
阶段八：人工智能
人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。
阶段九：自动化运维&开发
自动化运维&开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。
阶段十：高并发语言GO开发
高并发语言GO开发课程内容包括：Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、make&new、字符串、go程序调试、slice&map、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。
❹ Java的就业前景怎么样
近几年来Java“被死亡”和“被复活”了那么多次，依然坚强的活着，足见其影响力不能小觑。为什么说Java的就业前景依旧很好呢？ Java的主要应用和就业方向是什么，今天小编将为您一一解答。
为什么Java还会很好的活着?
第一，历史悠久就代表着它有更多的时间等待开发者们建立编写，维护和调试代码的工具。而对于新兴的编程语言来说，除非有人在已有的IDE中编写了IDE扩展，否则想要与Java相比简直就是天方夜谭。
第二，Java是连接未来的桥梁，基于Java的流行语言不胜枚举，如Groovy，Clojure，Jython和Scala等。
第三，虽然Java不似Go语言那么新潮，但这也无伤大雅。在JAXenter的年度编程语言报告中，Java仍然是第一名，而Swift、Go和Kotlin等语言都没有进入前五。
Java的主要就业方向是什么?
1、Android开发
作为全球最大的智能手机操作系统，Android的发展速度非常之快，而Android应用的主要开发语言，正是Java开发语言。虽然有专门培训Android开发的课程，但学习Java开发之后也可以考虑转行进入到Android开发领域，发展方向比较多样化。
2、Java企业级应用开发
由于Java安全性高的特点，许多行业的企业在应用开发方面多选择Java作为开发语言。尤其是大型企业，对于Java开发者十分重视，不仅需求量大，而且待遇好。Java开发工程师在有一定的经验积累之后，可以选择进入大型企业发展。
3、Java游戏开发
国内游戏行业近年来发展十分迅速，专业的游戏人才一直存在需求缺口。目前有一些游戏脚本语言可以与Java开发语言进行无缝交互，Java开发语言本身也可以编写游戏脚本，因此参加Java开发培训后，也可以选择成为一名游戏开发人员。
4、Java网站开发
虽然用Java开发语言进行网站开发成本较高，但由于Java的诸多特性使得用Java开发的网站安全性、流畅性都有很大的提升。因此不少大型企业会选择Java作为网站开发的首选。
从编程语言的大趋势来看，“Java不会被摧毁”这是一条值得我们相信和肯定的论断。建议学生在进行Java学习时选好就业方向。因为根据就业方向的不同，在进行Java学习的时候，侧重点也会略有不同。
❺ 常见嵌入式系统有哪些
一个嵌入式系统装置一般都由嵌入式计算机系统和执行装置组成，嵌入式计算机系统是整个嵌入式系统的核心，由硬件层、中间层、系统软件层和应用软件层组成。执行装置也称为被控对象，它可以接受嵌入式计算机系统发出的控制命令，执行所规定的操作或任务。执行装置可以很简单，如手机上的一个微小型的电机，当手机处于震动接收状态时打开；也可以很复杂，如SONY智能机器狗，上面集成了多个微小型控制电机和多种传感器，从而可以执行各种复杂的动作和感受各种状态信息。
硬件层
硬件层中包含嵌入式微处理器、存储器（SDRAM、ROM、Flash等）、通用设备接口和I/O接口（A/D、D/A、I/O等）。在一片嵌入式处理器基础上添加电源电路、时钟电路和存储器电路，就构成了一个嵌入式核心控制模块。其中操作系统和应用程序都可以固化在ROM中。
（1）嵌入式微处理器
嵌入式系统硬件层的核心是嵌入式微处理器，嵌入式微处理器与通用CPU最大的不同在于嵌入式微处理器大多工作在为特定用户群所专用设计的系统中，它将通用CPU许多由板卡完成的任务集成在芯片内部，从而有利于嵌入式系统在设计时趋于小型化，同时还具有很高的效率和可靠性。
嵌入式微处理器的体系结构可以采用冯·诺依曼体系或哈佛体系结构；指令系统可以选用精简指令系统（RecedInstructionSet Computer，RISC）和复杂指令系统CISC（Complex Instruction Set Computer，CISC）。RISC计算机在通道中只包含最有用的指令，确保数据通道快速执行每一条指令，从而提高了执行效率并使CPU硬件结构设计变得更为简单。
嵌入式微处理器有各种不同的体系，即使在同一体系中也可能具有不同的时钟频率和数据总线宽度，或集成了不同的外设和接口。据不完全统计，全世界嵌入式微处理器已经超过1000多种，体系结构有30多个系列，其中主流的体系有ARM、MIPS、PowerPC、X86和SH等。但与全球PC市场不同的是，没有一种嵌入式微处理器可以主导市场，仅以32位的产品而言，就有100种以上的嵌入式微处理器。嵌入式微处理器的选择是根据具体的应用而决定的。
（2）存储器
嵌入式系统需要存储器来存放和执行代码。嵌入式系统的存储器包含Cache、主存和辅助存储器。
1、Cache
Cache是一种容量小、速度快的存储器阵列它位于主存和嵌入式微处理器内核之间，存放的是一段时间微处理器使用最多的程序代码和数据。在需要进行数据读取操作时，微处理器尽可能的从Cache中读取数据，而不是从主存中读取，这样就大大改善了系统的性能，提高了微处理器和主存之间的数据传输速率。Cache的主要目标就是：减小存储器（如主存和辅助存储器）给微处理器内核造成的存储器访问瓶颈，使处理速度更快，实时性更强。
在嵌入式系统中Cache全部集成在嵌入式微处理器内，可分为数据Cache、指令Cache或混合Cache，Cache的大小依不同处理器而定。一般中高档的嵌入式微处理器才会把Cache集成进去。
2、主存
主存是嵌入式微处理器能直接访问的寄存器，用来存放系统和用户的程序及数据。它可以位于微处理器的内部或外部，其容量为256KB~1GB，根据具体的应用而定，一般片内存储器容量小，速度快，片外存储器容量大。
❻ 计算机都包含什么课程
课程介绍：
专业骨干课程
1、计算机数学基础
本课程是计算机专业必修的数学基础知识。针对计算机专业的特点，加强了Mathematica数学软件的应用。包含4大模块：微积分、线性代数、概率论。在微积分模块中包含了一元微积分、常微分方程、多元微积分初步、无穷级数、数值计算初步等内容。在线性代数模块中包含了行列式、矩阵、线性方程组的基本概念、基本理论及其应用；在概率论模块中包含了随机事件与概率、随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征等内容。
2、计算机应用基础
本课程是计算机基础教育的入门课程。主要讲授计算机的基础知识及计算机的组成原理，计算机操作系统(Windows和Dos)的概念和操作，Office办公软件Word、Excel、PowerPoint的使用，计算机网络的基础知识以及Internet的常用操作。
3、C语言程序设计
主要讲授计算机程序设计的基础知识、C语言的基本概念、顺序结构程序设计、分支结构程序设计、循环结构设计、函数、指针、数组、结构、联合以及枚举类型、编译预处理、位运算、文件等内容，掌握利用C语言进行程序设计的基本方法，以及C语言编程技巧。
4、计算机网络基础
本课程主要讲授计算机网络的基础知识、相关技术和实际应用。主要内容包括：计算机网络概述、网络体系结构、计算机局域网技术、中小企业组网、网络中的传输介质、网络互联与Internet技术等。
5、计算机多媒体技术基础
本课程主要讲授计算机多媒体技术基础知识，主要内容包括：图象处理、声音处理、影视处理、使用Authorware编辑合成软件将各种多媒体元素组合在一起。
6、操作系统原理
本课程主要讲授操作系统的基本知识，主要内容包括进程管理、存储管理、文件管理、输入/输出系统、用户与操作系统的接口及Linux操作系统简介。
7、图形图像处理
本课程主要讲授使用Photoshop软件进行图形图像处理，通过对Photoshop软件的系统学习，使学生达到独立的进行图像编辑、图像合成、校正和调节图像的颜色，并能制作简单的特效的学习目的。
8、网络安全技术与防范
本课程比较系统地介绍了网络安全的与管理的主要理论、技术及应用方面的知识。主要包括：网络安全概述、信息安全机制、密钥分配与管理、病毒及防治措施、系统攻击入侵检测、防火墙技术、WWW安全性、电子邮件安全、其他Internet应用的安全性分析、网络操作系统安全性等。
专业核心课程
1、Vf数据库应用
主要讲授数据库的基本原理，数据库系统的组成；关系型数据库的特点、基本运算、数据组成；以Visual Foxpro为实例，学习数据库的设计和开发，掌握数据库的应用。
2、VB .NET程序设计
本课程主要讲授VB .NET程序设计语言的集成开发环境、程序设计基础、窗体和基本输出输入、常用控件、工程和程序管理、应用程序的结构、菜单程序设计、窗体设计和文件处理等。
3、JAVA程序设计
本课程主要讲授Java的语言规范、Java的编程技术及应用，主要内容有：Java基础、流程控制、方法、数组、面向对象程序设计基础、线程、图形用户界面设计等，使学生掌握用Java进行面向对象程序设计的基本方法。
4、网页制作
本课程主要讲授网站的设计、编辑、修改、上传，主要应用DreamweaverMX2004及FireworksMX2004。其中DreamweaverMX2004是网页编辑软件，讲授其表格、框架、层等布局工具及超链接、CSS样式等相关知识， Fireworks是图形/图像处理软件，主要讲授静态图片的制作、处理及简单动态图片的制作。
5、FLASH动画制作
主要讲授网页动画设计软件Flash的使用方法，使学生掌握这一交互式动画设计工具，并能够利用它将音乐、声效、动画以及富有新意的界面融合在一起，以制作出高品质的网页动态效果。
❼ 怎样进行大数据的入门级学习
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。