⑴ 大數據應用的課程大綱
高級大數據運維課程大綱那家最好
到魔據不錯，很注重基礎教育，看合不合適。剛開始有些枯燥，入門就好了，現在缺大數據人才，好好學會有前途。如果沒有基礎一般需要5個月，雖然剛開始有些枯燥，薪資不錯。
大數據教學大綱，求大神賜教
第一階段
CORE JAVA （標黑的需重點熟練掌握，其他掌握）
Java基礎
數據類型
運算符、循環
演算法
順序結構程序設計
程序結構
數組及多維數組
面向對象
構造方法、控制符、封裝
繼承
多態
抽象類、介面
常用類
*** Collection、list
HashSet、TreeSet、Collection
*** 類Map
異常
File
文件/流
數據流和對象流
線程（理解即可）
網路通伍晌信（理解即可）
第二階段
數據結構
關系型資料庫
Linux系統操作
Linux操作系統概述
安裝Linux操作系統
圖形界面操作基礎
Linux字元界面基礎
字元界面操作進階
用戶、組群和許可權管理
磁碟分區管理
文件系統管理
軟體包管理與系統備份
Linux網路配置
（主要掌握Linux操作系統的理論基礎和伺服器配置實踐知識判橘兄，同時通過大量實驗，著重培養學生的動手能力。使學生了解Linux操作系統在行業中的重要地位和廣泛的使用范圍。在學習Linux的基礎上，加深對掘襲伺服器操作系統的認識和實踐配置能力。加深對計算機網路基礎知識的理解，並在實踐中加以應用。掌握Linux操作系統的安裝、命令行操作、用戶管理、磁碟管理、文件系統管理、軟體包管理、進程管理、系統監測和系統故障排除。掌握Linux操作系統的網路配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服務的配置與管理。為更深一步學習其它網路操作系統和軟體系統開發奠定堅實的基礎。）
重點掌握：
常見演算法
資料庫表設計
sql語句
Linux常見命令
第三階段
Hadoop階段
離線分析階段
實時計算階段
重點掌握：
Hadoop基礎
HDFS
MapRece
分布式集群
Hive
Hbase
Sqoop
Pig
Storm實時數據處理平台
Spark平台
若之前沒有項目經驗或JAVA基礎，掌握了第一階段進入企業，不足以立即上手做項目，企業需再花時間與成本培養；
第二階段掌握扎實以後，進入企業就可以跟著做項目了，跟著一大幫人做項目倒也不用太擔心自己能不能應付的來，當然薪資不能有太高的要求；
前兩個階段都服務於第三階段的學習，除了重點掌握這些知識以外，重點需要找些相應的項目去做，不管項目大小做過與沒有相差很多的哦！掌握扎實後可直接面對企業就業，薪資待遇較高！
零基礎大數據開發課程大綱哪裡正規
這個我知道，可以去魔據，不錯，一般要五個月左右，每家有所不同，而且和你的自身基礎情況都有很大的關系，沒基礎的話五個月也就足夠了。
大數據培訓課程大綱去哪裡學
大數據開發工程師課程體系——Java部分。
第一階段：靜態網頁基礎
1、學習Web標准化網頁製作，必備的HTML標記和屬性
2、學習HTML表格、表單的設計與製作
3、學習CSS、豐富HTML網頁的樣式
4、通過CSS布局和定位的學習、讓HTML頁面布局更加美觀
5、復習所有知識、完成項目布置
第二階段：JavaSE+JavaWeb
1、掌握JAVASE基礎語法
2、掌握JAVASE面向對象使用
3、掌握JAVASEAPI常見操作類使用並靈活應用
4、熟練掌握MYSQL資料庫的基本操作，SQL語句
5、熟練使用JDBC完成資料庫的數據操作
6、掌握線程，網路編程，反射基本原理以及使用
7、項目實戰 + 擴充知識：人事管理系統
第三階段：前端UI框架
1、JAVASCRIPT
2、掌握Jquery基本操作和使用
3、掌握註解基本概念和使用
4、掌握版本控制工具使用
5、掌握easyui基本使用
6、項目實戰+擴充知識：項目案例實戰
POI基本使用和通過註解封裝Excel、druid連接池資料庫監聽,日誌Log4j/Slf4j
第四階段：企業級開發框架
1、熟練掌握spring、spring mvc、mybatis/
2、熟悉struts2
3、熟悉Shiro、redis等
4、項目實戰：內容管理系統系統、項目管理平台流程引擎activity，爬蟲技術nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 熱備 MySQL讀寫分離
以上Java課程共計384課時，合計48天！
大數據開發工程師課程體系——大數據部分
第五階段：大數據前傳
大數據前篇、大數據課程體系、計劃介紹、大數據環境准備&搭建
第六階段：CentOS課程體系
CentOS介紹與安裝部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell編程命令、CentOS階段作業與實戰訓練
第七階段：Maven課程體系
Maven初識:安裝部署基礎概念、Maven精講:依賴聚合與繼承、Maven私服:搭建管理與應用、Maven應用:案列分析、Maven階段作業與實戰訓練
第八階段：HDFS課程體系
Hdfs入門:為什麼要HDFS與概念、Hdfs深入剖析:內部結構與讀寫原理、Hdfs深入剖析:故障讀寫容錯與備份機制、HdfsHA高可用與Federation聯邦、Hdfs訪問API介面詳解、HDFS實戰訓練、HDFS階段作業與實戰訓練
第九階段：MapRece課程體系
MapRece深入剖析:執行過程詳解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗詳解、MapRece編程基礎、MapRece編程進階、MapRec階段作業與實戰訓練
第十階段：Yarn課程體系
Yarn原理介紹:框架組件流程調度
第十一階段：Hbase課程體系
Yarn原理介紹:框架組件流程調度、HBase入門:模型坐標結構訪問場景、HBase深入剖析:合並分裂數據定位、Hbase訪問Shell介面、Hbase訪問API介面、HbaseRowkey設計、Hbase實戰訓練
第十二階段：MongoDB課程體系
MongoDB精講:原理概念模型場景、MongoDB精講:安全與用戶管理、MongoDB實戰訓練、MongoDB階段作業與實戰訓練
第十三階段：Redis課程體系
Redis快速入門、Redis配置解析、Redis持久化RDB與AOF、Redis操作解析、Redis分頁與排序、Redis階段作業與實戰訓練
第十四階段：Scala課程體系
Scala入門:介紹環境搭建第1個Scala程序、Scala流程式控制制、異常處理、Scala數據類型、運算符、Scala函數基礎、Scala常規函數、Scala *** 類、Scala類、Scala對象、Scala特徵、Scala模式匹配、Scala階段作業與實戰訓練
第十五階段：Kafka課程體系
Kafka初窺門徑:主題分區讀寫原理分布式、Kafka生產&消費API、Kafka階段作業與實戰訓練
第十六階段：Spark課程體系
Spark快速入門、Spark編程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL簡介、SparkSQL程序開發光速入門、SparkSQL程序開發數據源、SparkSQL程序開DataFrame、SparkSQL程序開發DataSet、SparkSQL程序開發數據類型、SparkStreaming入門、SparkStreaming程序開發如何開始、SparkStreaming程序開發DStream的輸入源、SparkStreaming程序開發Dstream的操作、SparkStreaming程序開發程序開發--性能優化、SparkStreaming程序開發容錯容災、SparkMllib 解析與實戰、SparkGraphX 解析與實戰
第十七階段：Hive課程提體系
體系結構機制場景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive階段作業與實戰訓練
第十八階段：企業級項目實戰
1、基於美團網的大型離線電商數據分析平台
2、移動基站信號監測大數據
3、大規模設備運維大數據分析挖掘平台
4、基 於互聯網海量數據的輿情大數據平台項目
以上大數據部分共計學習656課時，合計82天！
0基礎大數據培訓課程共計學習130天。
以上是我們加米穀的大數據培訓課程大綱！
高級大數據開發課程大綱那個最好
魔據條件不錯，基礎教育不錯，有經驗真正做到為學生負責到底，其它的，說實在的真的不敢保證。未來一定是大數據時代，現在選擇還不遲，只要努力一定會有更好的發展前景，希望你能為有一個好的前程。
包頭大數據培訓課程大綱有哪些
數據採集、數來據預處理、分布式存自儲、NOSQL資料庫、多模式計算（批處理、在線處理、實時流處理、內存處理）、多模態計算（圖像、文本、視頻、音頻）、數據倉庫、數據挖掘、機器學習、人工智慧、深度學習、並行計算、可視化等。
大數據沒有什麼捷徑可走，都需要一步步的走，魔據大數據課程簡單容易懂，校友都是很熱心的，學習互相幫助，學習也會快些。
大數據培訓課程大綱有沒有什麼學習心得談談
挺難的說也可能和我沒有基礎有關吧，但是入門就好了。我是在魔據學的，說實話其實大數據本身就是有點難度的，需要慢慢學一段時間理解了就好了，這是我得到的學習經驗，希望對你有幫助。
大數據培訓課程大綱要學什麼課程
課綱不一樣，看是大數據開發還是大數據分析了，我學的大數據分析可視化，學的主要有Python入門、sql、oracle、tableau、帆軟、Informatica、Excel等等
我剛出來半年，視頻錄播可能還不算落後，有視頻可***
專業大數據運維課程大綱那個好
要說好的數魔據可以，基礎教育不錯，有經驗真正做到為學生負責到底，其它的，說實在的真的不敢保證。
短期大數據培訓課程大綱要學多長時間
根據你需要學習的課程而定，去過魔據條件不錯，一班五十人左右還是可以接受的，像有些一百人以上那就有點接受不了了，老師也顧不過來，個人不建議去，可以去實際考察一下。
⑵ 大數據需要掌握哪些技能
大數據技術體系龐大，包括的知識較多
1、學習大數據首先要學習Java基礎
Java是大數據學習需要的編程語言基礎，因為大數據的開發基於常用的高級語言。而且不論是學hadoop，
2、學習大數據必須學習大數據核心知識
Hadoop生態系統;HDFS技術;HBASE技術;Sqoop使用流程;數據倉庫工具HIVE;大數據離線分析Spark、Python語言;數據實時分析Storm;消息訂閱分發系統Kafka等。
3、學習大數據需要具備的能力
數學知識，數學知識是數據分析師的基礎知識。對於數據分析師，了解一些描述統計相關的內容，需要有一定公式計算能力，了解常用統計模型演算法。而對於數據挖掘工程師來說，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。
4、學習大數據可以應用的領域
大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛。
⑶ 一個c++的作業題，沒看懂，求解
Java零基礎的小夥伴，我建議看Java的在線教程去學習。
第一：先學習Java的核心庫（JavaSE）
JavaSE的內容包括：環境搭建、基礎語法、面向對象、數組、集合、常用類、IO流、反射機制、網路編程……..
第二：MySQL資料庫
搞定一門資料庫相關的課程，例如：MySQL、Oracle，搞定一個就可以了，目前互聯網公司，例如：京東、阿里等，他們都在使用MySQL，所以建議大家學習MySQL資料庫，小巧輕盈，免費。
由於互聯網公司的項目訪問量比較大，所以一般會搭建資料庫的集群，可以一個資料庫不夠，所以需要搭建資料庫集群，為了應付高並發。（搭建的比較多的時候，免費就很重要了。）
第三：WEB前端
以後從事Java開發，從事JavaEE開發，主要開發的系統結構是B/S結構的，B指的是Browser，S指的是Server。要開發這種系統，B端要會，S端也要精通。WEB前端的學習就是學習B端技術。
包括：HTML 、CSS、JavaScript（JS）、jQuery框架（底層對JS進行了封裝）…
第四：JavaWEB
WEB後端其實可以是很多種不同的編程語言，例如：PHP、C、C++、Java，他們都可以進行WEB後端的開發，我們既然選擇了比較火爆的Java，那麼我們學習的後端一定是基於Java語言實現的。
包括：Servlet、Filter、Jsp、EL、JSTL、MVC架構模式、資料庫連接池（阿里巴巴的Druid連接池）、代理模式（動態代理）。另外後端學習了之後，還要學習一個非同步編程技術AJAX。（完成網頁的局部刷新，AJAX其實不屬於後端，是前端瀏覽器上的程序。）
學習到這里為止，表示Java基本/基礎的技術已經學完了。但是這些最基層的技術在實際的開發中不會使用的，一般為了開發效率，都會使用大量的提前封裝好的框架。
第五：最好能夠停留下來，做一個項目。
這個項目最好能將之前所學全部串起來。（對以前的知識點進行鞏固。）
這個項目最好是基於：Servlet + Jsp+AJAX+jQuery+MySQL….
在這個項目的開發過程中：大家一定要記住，目前比較好的項目自動構建工具：Maven是一定要精通的。還有一個就是團隊協作開發：Git/SVN是一定要會用的。（目前使用Git比較多一些。）
第六：學習高級框架
Spring、SpringMVC、MyBatis（持久層框架，這個框架互聯網公司使用比較多，因為互聯網項目需要進行SQL優化，MyBatis的SQL優化很方便，所以大部分都是使用MyBatis）
Struts2（很少使用了，使用這個的肯定是很老的項目）、Hibernate（傳統企業，還有政府等可能會使用Hibernate。）
SpringBoot（新項目大部分使用的都是boot了。所以在項目中遇到還在使用SSM的一般都是遺留項目。）
當你走到這里之後局啟，基本上你可以出山了。（去找工作應該問題不大，但前提是你學得好。學習的深度夠了，廣度夠了。）
第七：最好能有一個大型項目是使用框架來完成的。
SpringBoot做一個項目。
Spring SpringMVC MyBatis做一個項目。
這個項目最好是找幾個人搭夥做一下。體驗一下團隊協作。（尤其是使用一些協作的工具。怎麼溝通，怎麼寫日報，怎麼開會，怎麼使用Git，等等….）
第八：如果你的薪資想達到15K的話，你可能需要還要學習一些分布式相關的一些技術。
能夠應付高並發的一些技術，例如：分布式框架Dubbo、SpringCloud、MQ、Nginx、Redis…..
最後在啰嗦一下，一叢臘橘定要形成自己的編程思想。
編程思想的形成很難。需要大量代碼的堆積才可以。怎麼形成編程思想呢？
千萬別死抄代碼。不要像行屍走肉般的抄代碼，沒有用。只能提高指法速度，無法形成編程思路。
1、打好基礎是重中之重
基礎部分可能很枯燥，但是一定要耐心堅持下去。因為打基礎好比是在造輪子造汽車，沒有打好基礎在後面的學習就好比走路，可以說後面遇到的百分之七八十的問題都是基礎沒學好造成的。
2、多看官滲團方文檔多讀源碼
一定要看JDK相關類庫、常用框架各種功能的源碼，去了解其底層實現的原理。總的來說這個也是在打基礎的部分，Java基礎非常扎實才能看懂，在我們學習一個類的源碼時，肯定會衍生出其他各種各樣的問題，供我們來了解和學習，這也就是我們下一步學習的目標和方向。慢慢的，我們就會學習更多的知識，並積累更多的經驗。
3、系統性學習，循序漸進
不要急於求成，每個知識點都要看，並且每個知識點都要勤加練習。有的同學在學習過程中覺得這個知識點簡單，就跳著學習，其實這是個很大的問題，知識點細節必須要了解。我們學習Java需要循序漸進，一步一步來，不能操之過急。
4、遇到問題
遇到不會做的問題，當然不能置之不理。先在網上查，目前網路上針對很多問題都有完美的解決方案，如果網上沒有類似的問題，那可能是你犯了什麼小錯誤。也不要在這個問題上花費太多時間，這需要一定的學習技巧。Java中的知識有很強的相關性，有不懂的地方，可以用其他周邊相關知識再回過頭來理解，這樣既不會耽誤學習進度，又能理解自己不懂的地方
1）jvm有很多種，其實jvm是一個標准，sun做的那個叫hotspot，作者就是後來v8的作者lars bak，其他公司也做過jvm，其中做得比較好的有bea的jrockit，其他的包括ibm的r9，apple的jvm等在內，都做得不行，所以jvm主要是整合淘汰掉這些做得不好的jvm(s)，整合成一個統一的openjdk。
2）java是典型的oop語言，其執行效率的優化，最早就是lars bak等人從smalltalk等長期優化的經驗中總結出來並apply到hotspot上去滴，而smalltalk在早期apple機上搞出了那種拖拖拽拽就開發出app的做法，後來vc，delphi之類的其實都是抄襲或者說借鑒apple的smalltalk的做法，jobs說微軟從頭到尾都在抄襲apple是空穴來風，這里空穴來風跟王垠使用的空穴來風是一個意思，有趣的是，java的gui並沒有繼承這種搞法，反而對這種拖拖拽拽就作出app的做法批判有加，到今天，其實java的gui都還不能真正做到拖拖拽拽就作出來，問題很多，個人建議對於純java的gui開發，還是以寫代碼為主。
3）jee也是一個或者說是一堆標准，知乎上有些人把maven，jenkins都算做jee是不對滴，jee的標准核心是ejb，其實就是一個xml配置化的java文件，這個標准在4的時候，達到了頂峰狀態，幾乎所有的挨踢大廠都主動支持該標准，之後開始走下坡路，支持的廠越來越少。
4）java和javascript的關系比很多人認為的要密切，javascript裡面的java這四個字母可不是白叫的，比如js的版權和商標都控制在oracle手裡，oracle對於js的支持甚至超過其對java的支持，並且喜歡捆綁銷售，比如jvm裡面就有一個js引擎。
5）jvm裡面除了js engine以外還有一個瀏覽器排版引擎webkit，就是apple safari和google chrome用的那個那個。
6）java支持絕大多數腳本語言，你能叫得上名字的腳本語言，幾乎都可以在jvm上執行，比如常見的js，ruby，python，甚至php，lua，只不過除了js以外你需要找到相關的腳本引擎。
7）spring的版權被控制在vmware手裡，其實spring的那一大堆東西，本質上是一個非標準的jee實現，比如在jee裡面用的inject，在spring裡面就是autowire，當然spring曾經深刻滴影響了jee，所以有些東西比如di標准，是spring影響下制定出來的，所以spring的做法會比較特例一點。
8）maven上的jars數量前兩天突破800萬，其他語言的類庫，排名第二的是npm，大概數量是maven的十分之一，也就是幾十萬，不知道現在突破100萬沒有，然後是gem，也就是ruby那個，大概是十幾萬，下來是python的mole，大概數量級是幾萬，沒突破十萬。
9）java的標準是由一個叫做jcp的組織制定的，所有標准需要經過jcp的執行委員會通過方可執行，jcp幾乎包括了你所知道的絕大多數知名挨踢公司和組織，比如google，apple，ibm，intel，arm，red hat，twitter等，還有一些教育機構，比如我國的北京大學，阿里最近一次申請jcp執行委員會成員資格，似乎投票不通過，最近一次執行委員會新增兩個成員是arm和jetbrains。
10）微軟也曾經是jcp甚至是java的主要貢獻者，但是利益驅使下，想擴展java，從而破壞java跨平台的特性，所以跟sun鬧翻，其本質原因就是想讓客戶寫的java代碼跟windows綁定，sun堅決不同意，鬧翻，今天回頭看這個結果，只能說：雙輸，sun掛了，微軟的ria也離掛不太遠了，silverlight已經放棄了，比起當年ie自帶有jvm的支持來說，那完全就是兩回事。
11）除了微軟以外，jcp還缺少一個重要組織apache，因為apache跟oracle也鬧翻了，oracle似乎並不在乎開源組織，而更在意商業公司的支持。
12）java曾經有一個內置的資料庫，9之後被剝離。
13）j2me是j2se的子集。
14）vert.x作者tim fox最早在vmware做spring時候看到了node.js，萌生出了製作支持多核的node.x的想法，並在離開vmware後加入red hat將其實現，vmware看到後開始耍無賴，claim node.x後來改叫vert.x的版權，不惜跟red hat打官司，後來各方妥協，將其交給eclipse foundation。
15）oracle在收購bea之前，一開始的目標並不是bea和bea的weblogic，而是jboss，但是jboss表現出了極為有種的一面，在oracle收購成功之前，投入了red hat的懷抱，因為都是開源組織，從此jboss成了red hat的一個子部門，oracle收購jboss失敗之後，轉向bea，庄思浩氣死了，但是沒用，最後還是被惡意收購。
16）sun在玩不下去之前最早嘗試接觸的目標是ibm，ibm嫌太貴，放棄之後，被轉手給了oracle。（Java學習交流QQ群：589809992 我們一起學Java！）
17）vert.x的作者tim fox在離開red hat之前曾經發過twitter抱怨，外人比如我們，猜測是因為red hat內部已經有了一個jboss，所以跟vert.x在應用上有了重疊，所以導致tim fox的出走，但是出走之後，red hat答應對vert.x做持續性的戰略投入，所以vert.x core的幾個developers，其實拿的是red hat的工資，但是vert.x的版權並不在red hat手裡，而在eclipse foundation手裡。
18）vert.x的幾個核心開發人員都是google summer of code的導師，每年年初時候會招收在校大學生搞項目。
19）教育機構相關：scala的作者馬丁是德國人，eth的博導，groovy的主要領導人是法國人，jruby背後是東京大學，jboss的作者是法國大學校x的校友，x就是伽羅瓦考不進去的那所大學，伽羅瓦進不了x，所以改讀巴黎高師，tim fox畢業於帝國理工，主席去的那個，netty作者trustin lee是acm銀牌，現在line工作，畢業於sky裡面的延世大學，kotlin是毛子公司jetbrains的作品，看linkedin，很多人畢業自聖彼得堡大學，spring作者rod johnson是悉尼大學的音樂博士，hibernate作者gavin king是澳洲莫那什大學的數學本科畢業生，james gosling這種cmu和calgory的估計爛大街了，sun是斯坦福大學網路的意思，夾帶兩個私貨，aspectj有一個維護小組在mcgill，hbase跟waterloo關系密切。
20）java早期被人認為慢，跟java堅持不用硬體加速渲染有關，死活就是不肯接入directx和opengl，7之後總算開竅，搞了一個圖形引擎接入了directx／opengl。
21）casssandra是facebook做失敗的項目，被貢獻給了apache之後老樹開花。
22）groovy被貢獻給了apache，現在叫做apache groovy，ceylon被貢獻給了eclipse，現在叫做eclipse ceylon。
23）netflix現在是java shop，之前是用.net的。
先想到這么多，有空再寫。
⑷ 大數據培訓課程安排有哪些，深圳大數據培訓哪家好
首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
大數據
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
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。
⑸ 以道大數據課程體系都講什麼
大數據技術在如今應用非常廣泛，許多想入行學習大數據培訓的童鞋不知從何學起，從哪兒開始學首先要根據你的基本情況而定，如果你是零基礎的也不需要擔心，先從基礎開始學起就好了，接下來學習基礎java開始、數據結構、關系型資料庫、linux系統操作，夯實基礎之後，再進入大數據的學習，例如：hadoop離線分析、Storm實時計算、spark內存計算的學習，以道教育大數據課程體系可以如下：
第一階段 WEB 開發基礎
HTML基礎
1、Html基本介紹
2、HTML語法規范
3、基本標簽介紹
4、HTML編輯器/文本文檔/WebStrom/elipse
5、HTML元素和屬性
6、基本的HTML元素
6.1 標題
6.2 段落
6.3 樣式和style屬性
6.3 鏈接 a
6.4 圖像 img
6.5 表格 table
6.6 列表 ul/ol/dl
7、 HTML注釋
8、表單介紹
9、Table標簽
10、DIV布局介紹
11、HTML列表詳解
HTML布局和Bootstrap
1、 HTML塊元素（block）和行內元素(inline)
2、使用div實現網頁布局
3、響應式WEB設計（Responsive Web Design）
4、使用bootstrap實現響應式布局
HTML表單元素
1、HTML表單 form
2、HTML表單元素
3、 HTML input的類型 type
4、 Html input的屬性
CSS基礎
1、CSS簡介及基本語法
2、在HTML文檔中使用CSS
3、CSS樣式
4、CSS選擇器
5、盒子模型
6、布局及定位
CSS高級/CSS3
1、尺寸和對齊
2、分類（clear/cursor/display/float/position/visibility）
3、導航欄
4、圖片庫
5、圖片透明
6、媒介類型 @media
7、CSS3
8、CSS3動畫效果
JavaScript基礎
1、JavaScript簡介
2、基本語法規則
3、在HTML文檔中使用JS
4、JS變數
5、JS數據類型
6、JS函數
7、JS運算符
8、流程式控制制
9、JS錯誤和調試
JavaScript對象和作用域
1、數字 Number
2、字元串String
3、日期 Date
4、數組
5、數學 Math
6、DOM對象和事件
7、BOM對象
8、Window對象
9、作用域和作用域鏈
10、JSON
Javascript庫
1、Jquery
2、Prototype
3、Ext Js
Jquery
1、Jquery基本語法
2、Jquery選擇器
3、Jquery事件
4、Jquery選擇器
5、Jquery效果和動畫
6、使用Jquery操作HTML和DOM
7、Jquery遍歷
8、Jquery封裝函數
9、Jquery案例
表單驗證和Jquery Validate
1、用Js對HTML表單進行驗證
2、Jquery Validata基本用法
3、默認校驗規則和提示信息
4、debug和ignore
5、更改錯誤信息顯示位置和樣式
6、全部校驗通過後的執行函數
7、修改驗證觸發方式
8、非同步驗證
9、自定義校驗方法
10、radio 和 checkbox、select 的驗證
Java基礎
1、關於Java
2、Java運行機制
3、第一個Java程序，注釋
4、Javac,Java,Javadoc等命令
5、標識符與關鍵字
6、變數的聲明，初始化與應用
7、變數的作用域
8、變數重名
9、基本數據類型
10、類型轉換與類型提升
11、各種數據類型使用細節
12、轉義序列
13、各種運算符的使用
流程式控制制
1、選擇控制語句if-else
2、選擇控制語句switch-case
3、循環控制語句while
4、循環控制語句do-while
5、循環控制語句for與增強型for
6、break，continue，return
7、循環標簽
8、數組的聲明與初始化
9、數組內存空間分配
10、棧與堆內存
11、二維（多維）數組
12、Arrays類的相關方法
13、main方法命令行參數
面向對象
1、面向對象的基本思想
2、類與對象
3、成員變數與默認值
4、方法的聲明，調用
5、參數傳遞和內存圖
6、方法重載的概念
7、調用原則與重載的優勢
8、構造器聲明與默認構造器
9、構造器重載
10、this關鍵字的使用
11、this調用構造器原則
12、實例變數初始化方式
13、可變參數方法
訪問許可權控制
1、包 package和庫
2、訪問許可權修飾符private/protected/public/包訪問許可權
3、類的訪問許可權
4、抽象類和抽象方法
5、介面和實現
6、解耦
7、Java的多重繼承
8、通過繼承來擴展介面
錯誤和異常處理
1、概念：錯誤和異常
2、基本異常
3、捕獲異常 catch
4、創建自定義異常
5、捕獲所有異常
6、Java標准異常
7、使用finally進行清理
8、異常的限制
9、構造器
10、異常匹配
11、異常使用指南
資料庫基礎（MySQL）
資料庫基礎（MySQL）
JDBC
1、Jdbc基本概念
2、使用Jdbc連接資料庫
3、使用Jdbc進行crud操作
4、使用Jdbc進行多表操作
5、Jdbc驅動類型
6、Jdbc異常和批量處理
7、Jdbc儲存過程
Servlet和JSP
1、Servlet簡介
2、Request對象
3、Response對象
4、轉發和重定向
5、使用Servlet完成Crud
6、Session和Coolie簡介
7、ServletContext和Jsp
8、El和Jstl的使用
Ajax
1、什麼是Ajax
2、XMLHttpRequest對象（XHR）
3、XHR請求
4、XHR響應
5、readystate/onreadystatechange
6、Jquery Ajax
7、JSON
8、案例：對用戶名是否可用進行伺服器端校驗
綜合案例
1、項目開發一般流程介紹
2、模塊化和分層
3、DButils
4、QueryRunner
5、ResultSetHandle
6、案例：用戶登錄/注冊，從前端到後端
第二階段 Java SE
訪問許可權和繼承
1、包的聲明與使用
2、import與import static
3、訪問許可權修飾符
4、類的封裝性
5、static（靜態成員變數）
6、final（修飾變數，方法）
7、靜態成員變數初始化方式
8、類的繼承與成員繼承
9、super的使用
10、調用父類構造器
11、方法的重寫與變數隱藏
12、繼承實現多態和類型轉換
13、instanceof
抽象類與介面
1、抽象類
2、抽象方法
3、繼承抽象類
4、抽象類與多態
5、介面的成員
6、靜態方法與默認方法
7、靜態成員類
8、實例成員類
9、局部類
10、匿名類
11、eclipse的使用與調試
12、內部類對外圍類的訪問關系
13、內部類的命名
Lambda表達式與常用類
1、函數式介面
2、Lambda表達式概念
3、Lambda表達式應用場合
4、使用案例
5、方法引用
6、枚舉類型（編譯器的處理）
7、包裝類型（自動拆箱與封箱）
8、String方法
9、常量池機制
10、String講解
11、StringBuilder講解
12、Math，Date使用
13、Calendars使用
異常處理與泛型
1、異常分類
2、try-catch-finally
3、try-with-resources
4、多重捕獲multi-catch
5、throw與throws
6、自定義異常和優勢
7、泛型背景與優勢
8、參數化類型與原生類型
9、類型推斷
10、參數化類型與數組的差異
11、類型通配符
12、自定義泛型類和類型擦出
13、泛型方法重載與重寫
集合
1 、常用數據結構
2 、Collection介面
3 、List與Set介面
4 、SortedSet與NavigableSet
5 、相關介面的實現類
6 、Comparable與Comparator
7、Queue介面
8 、Deque介面
9 、Map介面
10、NavigableMap
11、相關介面的實現類
12、流操作（聚合操作）
13、Collections類的使用
I/O流與反射
1 、File類的使用
2 、位元組流
3 、字元流
4 、緩存流
5 、轉換流
6 、數據流
7、對象流
8、類載入，鏈接與初始化
9 、ClassLoader的使用
10、Class類的使用
11、通過反射調用構造器
12、安全管理器
網路編程模型與多線程
1、進程與線程
2、創建線程的方式
3、線程的相關方法
4、線程同步
5、線程死鎖
6、線程協作操作
7、計算機網路（IP與埠）
8、TCP協議與UDP協議
9、URL的相關方法
10、訪問網路資源
11、TCP協議通訊
12、UDP協議通訊
13、廣播
SSM-Spring
1.Spring/Spring MVC
2.創建Spring MVC項目
3.Spring MVC執行流程和參數
SSM-Spring.IOC
1.Spring/Spring MVC
2.創建Spring MVC項目
3.Spring MVC執行流程和參數
SSM-Spring.AOP
1.Spring/Spring MVC
2.創建Spring MVC項目
3.Spring MVC執行流程和參數
SSM-Spring.Mybatis
1.MyBatis簡介
2.MyBatis配置文件
3.用MyBatis完成CRUD
4.ResultMap的使用
5.MyBatis關聯查詢
6.動態SQL
7.MyBatis緩沖
8.MyBatis-Generator
Socket編程
1.網路通信和協議
2.關於Socket
3.Java Socket
4.Socket類型
5.Socket函數
6.WebSocket
7.WebSocket/Spring MVC/WebSocket Ajax
IO/非同步
window對象
全局作用域
窗口關系及框架
窗口位置和大小
打開窗口
間歇調用和超時調用（靈活運用）
系統對話框
location對象
navigator對象
screen對象
history對象
NIO/AIO
1.網路編程模型
2.BIO/NIO/AIO
3.同步阻塞
4.同步非阻塞
5.非同步阻塞
6.非同步非阻塞
7.NIO與AIO基本操作
8.高性能IO設計模式
第三階段 Java 主流框架
MyBatis
1.mybatis框架原理分析
2.mybatis框架入門程序編寫
3.mybatis和hibernate的本質區別和應用場景
4.mybatis開發方法
5.SqlMapConfig配置文件講解
6.輸入映射-pojo包裝類型的定義與實現
7.輸出映射-resultType、resultMap
8.動態sql
9.訂單商品數據模型分析
10.高級映射的使用
11.查詢緩存之一級緩存、二級緩存
12.mybatis與spring整合
13. mybatis逆向工程自動生成代碼
Spring/Spring MVC
1. springmvc架構介紹
2. springmvc入門程序
3. spring與mybatis整合
4. springmvc註解開發—商品修改功能分析
5. springmvc註解開發—RequestMapping註解
6. springmvc註解開發—Controller方法返回值
7. springmvc註解開發—springmvc參數綁定過程分析
8. springmvc註解開發—springmvc參數綁定實例講解
9. springmvc與struts2的區別
10. springmvc異常處理
11. springmvc上傳圖片
12. springmvc實現json交互
13. springmvc對RESTful支持
14. springmvc攔截器
第四階段 關系型資料庫/MySQL/NoSQL
SQL基礎
1.SQL及主流產品
2.MySQL的下載與安裝（sinux/windows）
3.MySql的基本配置/配置文件
4.基本的SQL操作 DDL
5.基本的SQL操作 DML
6.基本的SQL操作 DCL
7.MySQL客戶端工具
8.MySQL幫助文檔
MySQL數據類型和運算符
1 數值類型
2 日期時間類型
3 字元串類型
4 CHAR 和 VARCHAR 類型
5 BINARY 和 VARBINARY 類型
6 ENUM 類型
7 SET 類型
8 算術運算符
9 比較運算符
10 邏輯運算符
11 位運算
12 運算符的優先順序
MySQL函數
1 字元串函數
2 數值函數
3 日期和時間函數
4 流程函數
5 其他常用函數
MySQL存儲引擎
1.MySQL支持的存儲引擎及其特性
2.MyISAM
3.InnoDB
4.選擇合適的存儲引擎
選擇合適的數據類型
1 CHAR 與 VARCHAR
2 TEXT 與 BLOB
3 浮點數與定點數
4 日期類型選擇
字元集
1 字元集概述
2 Unicode字元集
3 漢字及一些常見字元集
4 選擇合適的字元集
5 MySQL 支持的字元集
6 MySQL 字元集的設置 .
索引的設計和使用
1.什麼是索引
2.索引的類型
3.索引的數據結構 BTree B+Tree Hash
4.索引的存儲
5.MySQL索引
6.查看索引的使用情況
7.索引設計原則
視圖/存儲過程/函數/觸發器
1. 什麼是視圖
2. 視圖操作
3. 什麼是存儲過程
4. 存儲過程操作
5. 什麼是函數
6. 函數的相關操作
7. 觸發器
事務控制/鎖
1. 什麼是事務
2. 事務控制
3. 分布式事務
4. 鎖/表鎖/行鎖
5. InnoDB 行鎖爭用
6. InnoDB 的行鎖模式及加鎖方法7
7 InnoDB 行鎖實現方式7
8 間隙鎖（Next-Key 鎖）
9 恢復和復制的需要，對 InnoDB 鎖機制的影響
10 InnoDB 在不同隔離級別下的一致性讀及鎖的差異
11 表鎖
12 死鎖
SQL Mode和安全問題
1. 關於SQL Mode
2. MySQL中的SQL Mode
3. SQL Mode和遷移
4. SQL 注入
5. 開發過程中如何避免SQL注入
SQL優化
1.通過 show status 命令了解各種 SQL 的執行頻率
2. 定位執行效率較低的 SQL 語句
3. 通過 EXPLAIN 分析低效 SQL 的執行計劃
4. 確定問題並採取相應的優化措施
5. 索引問題
6.定期分析表和檢查表
7.定期優化表
8.常用 SQL 的優化
MySQL資料庫對象優化
1. 優化表的數據類型
2 散列化
3 逆規范化
4 使用中間表提高統計查詢速度
5. 影響MySQL性能的重要參數
6. 磁碟I/O對MySQL性能的影響
7. 使用連接池
8. 減少MySQL連接次數
9. MySQL負載均衡
MySQL集群
MySQL管理和維護
MemCache
Redis
在Java項目中使用MemCache和Redis
第五階段：操作系統/Linux、雲架構
Linux安裝與配置
1、安裝Linux至硬碟
2、獲取信息和搜索應用程序
3、進階：修復受損的Grub
4、關於超級用戶root
5、依賴發行版本的系統管理工具
6、關於硬體驅動程序
7、進階：配置Grub
系統管理與目錄管理
1、Shell基本命令
2、使用命令行補全和通配符
3、find命令、locate命令
4、查找特定程序：whereis
5、Linux文件系統的架構
6、移動、復制和刪除
7、文件和目錄的許可權
8、文件類型與輸入輸出
9、vmware介紹與安裝使用
10、網路管理、分區掛載
用戶與用戶組管理
1、軟體包管理
2、磁碟管理
3、高級硬碟管理RAID和LVM
4、進階：備份你的工作和系統
5、用戶與用戶組基礎
6、管理、查看、切換用戶
7、/etc/...文件
8、進程管理
9、linux VI編輯器，awk，cut，grep，sed，find，unique等
Shell編程
1、 SHELL變數
2、傳遞參數
3、數組與運算符
4、SHELL的各類命令
5、SHELL流程式控制制
6、SHELL函數
7、SHELL輸入/輸出重定向
8、SHELL文件包含
伺服器配置
1、系統引導
2、管理守護進程
3、通過xinetd啟動SSH服務
4、配置inetd
5、Tomcat安裝與配置
6、MySql安裝與配置
7、部署項目到Linux
第六階段：Hadoop生態系統
Hadoop基礎
1、大數據概論
2、 Google與Hadoop模塊
3、Hadoop生態系統
4、Hadoop常用項目介紹
5、Hadoop環境安裝配置
6、Hadoop安裝模式
7、Hadoop配置文件
HDFS分布式文件系統
1、認識HDFS及其HDFS架構
2、Hadoop的RPC機制
3、HDFS的HA機制
4、HDFS的Federation機制
5、 Hadoop文件系統的訪問
6、JavaAPI介面與維護HDFS
7、HDFS許可權管理
8、hadoop偽分布式
Hadoop文件I/O詳解
1、Hadoop文件的數據結構
2、 HDFS數據完整性
3、文件序列化
4、Hadoop的Writable類型
5、Hadoop支持的壓縮格式
6、Hadoop中編碼器和解碼器
7、 gzip、LZO和Snappy比較
8、HDFS使用shell+Java API
MapRece工作原理
1、MapRece函數式編程概念
2、 MapRece框架結構
3、MapRece運行原理
4、Shuffle階段和Sort階段
5、任務的執行與作業調度器
6、自定義Hadoop調度器
7、 非同步編程模型
8、YARN架構及其工作流程
MapRece編程
1、WordCount案例分析
2、輸入格式與輸出格式
3、壓縮格式與MapRece優化
4、輔助類與Streaming介面
5、MapRece二次排序
6、MapRece中的Join演算法
7、從MySQL讀寫數據
8、Hadoop系統調優
Hive數據倉庫工具
1、Hive工作原理、類型及特點
2、Hive架構及其文件格式
3、Hive操作及Hive復合類型
4、Hive的JOIN詳解
5、Hive優化策略
6、Hive內置操作符與函數
7、Hive用戶自定義函數介面
8、Hive的許可權控制
Hive深入解讀
1 、安裝部署Sqoop
2、Sqoop數據遷移
3、Sqoop使用案例
4、深入了解資料庫導入
5、導出與事務
6、導出與SequenceFile
7、Azkaban執行工作流
Sqoop與Oozie
1 、安裝部署Sqoop
2、Sqoop數據遷移
3、Sqoop使用案例
4、深入了解資料庫導入
5、導出與事務
6、導出與SequenceFile
7、Azkaban執行工作流
Zookeeper詳解
1、Zookeeper簡介
2、Zookeeper的下載和部署
3、Zookeeper的配置與運行
4、Zookeeper的本地模式實例
5、Zookeeper的數據模型
6、Zookeeper命令行操作範例
7、storm在Zookeeper目錄結構
NoSQL、HBase
1、HBase的特點
2、HBase訪問介面
3、HBase存儲結構與格式
4、HBase設計
5、關鍵演算法和流程
6、HBase安裝
7、HBase的SHELL操作
8、HBase集群搭建
第七階段：Spark生態系統
Spark
1.什麼是Spark
2.Spark大數據處理框架
3.Spark的特點與應用場景
4.Spark SQL原理和實踐
5.Spark Streaming原理和實踐
6.GraphX SparkR入門
7.Spark的監控和調優
Spark部署和運行
1.WordCount准備開發環境
2.MapRece編程介面體系結構
3.MapRece通信協議
4.導入Hadoop的JAR文件
5.MapRece代碼的實現
6.打包、部署和運行
7.打包成JAR文件
Spark程序開發
1、啟動Spark Shell
2、載入text文件
3、RDD操作及其應用
4、RDD緩存
5、構建Eclipse開發環境
6、構建IntelliJ IDEA開發環境
7、創建SparkContext對象
8、編寫編譯並提交應用程序
Spark編程模型
1、RDD特徵與依賴
2、集合（數組）創建RDD
3、存儲創建RDD
4、RDD轉換 執行 控制操作
5、廣播變數
6、累加器
作業執行解析
1、Spark組件
2、RDD視圖與DAG圖
3、基於Standalone模式的Spark架構
4、基於YARN模式的Spark架構
5、作業事件流和調度分析
6、構建應用程序運行時環境
7、應用程序轉換成DAG
Spark SQL與DataFrame
1、Spark SQL架構特性
2、DataFrame和RDD的區別
3、創建操作DataFrame
4、RDD轉化為DataFrame
5、載入保存操作與Hive表
6、Parquet文件JSON數據集
7、分布式的SQL Engine
8、性能調優 數據類型
深入Spark Streaming
1、Spark Streaming工作原理
2、DStream編程模型
3、Input DStream
4、DStream轉換 狀態 輸出
5、優化運行時間及內存使用
6、文件輸入源
7、基於Receiver的輸入源
8、輸出操作
Spark MLlib與機器學習
1、機器學習分類級演算法
2、Spark MLlib庫
3、MLlib數據類型
4、MLlib的演算法庫與實例
5、ML庫主要概念
6、演算法庫與實例
GraphX與SparkR
1、Spark GraphX架構
2、GraphX編程與常用圖演算法
3、GraphX應用場景
4、SparkR的工作原理
5、R語言與其他語言的通信
6、SparkR的運行與應用
7、R的DataFrame操作方法
8、SparkR的DataFrame
Scala編程開發
1、Scala語法基礎
2、idea工具安裝
3、maven工具配置
4、條件結構、循環、高級for循環
5、數組、映射、元組
6、類、樣例類、對象、伴生對象
7、高階函數與函數式編程
Scala進階
1、 柯里化、閉包
2、模式匹配、偏函數
3、類型參數
4、協變與逆變
5、隱式轉換、隱式參數、隱式值
6、Actor機制
7、高級項目案例
Python編程
1、Python編程介紹
2、Python的基本語法
3、Python開發環境搭建
4、Pyhton開發Spark應用程序
第八階段：Storm生態系統
storm簡介與基本知識
1、storm的誕生誕生與成長
2、storm的優勢與應用
3、storm基本知識概念和配置
4、序列化與容錯機制
5、可靠性機制—保證消息處理
6、storm開發環境與生產環境
7、storm拓撲的並行度
8、storm命令行客戶端
Storm拓撲與組件詳解
1、流分組和拓撲運行
2、拓撲的常見模式
3、本地模式與stormsub的對比
4、 使用非jvm語言操作storm
5、hook、組件基本介面
6、基本抽象類
7、事務介面
8、組件之間的相互關系
spout詳解 與bolt詳解
1、spout獲取數據的方式
2、常用的spout
3、學習編寫spout類
4、bolt概述
5、可靠的與不可靠的bolt
6、復合流與復合anchoring
7、 使用其他語言定義bolt
8、學習編寫bolt類
storm安裝與集群搭建
1、storm集群安裝步驟與准備
2、本地模式storm配置命令
3、配置hosts文件、安裝jdk
4、zookeeper集群的搭建
5、部署節點
6、storm集群的搭建
7、zookeeper應用案例
8、Hadoop高可用集群搭建
Kafka
1、Kafka介紹和安裝
2、整合Flume
3、Kafka API
4、Kafka底層實現原理
5、Kafka的消息處理機制
6、數據傳輸的事務定義
7、Kafka的存儲策略
Flume
1、Flume介紹和安裝
2、Flume Source講解
3、Flume Channel講解
4、Flume Sink講解
5、flume部署種類、流配置
6、單一代理、多代理說明
7、flume selector相關配置
Redis
1、Redis介紹和安裝、配置
2、Redis數據類型
3、Redis鍵、字元串、哈希
4、Redis列表與集合
5、Redis事務和腳本
6、Redis數據備份與恢復
7、Redis的SHELL操作
⑹ Java培訓班的課程一般都學習什麼內容呢
階段一-微服務課程免費下載
鏈接:https://pan..com/s/191cR1oZ_elMd8y1TyHg0rA
微服務是對於微信公眾平台提供的輔助管理平台，強化了微信公眾號的互動營銷推廣與客戶關系維護功能。微服務平台開發了為商家定製的「個性化管理、營銷推廣、客戶關系管理、會員卡管理」等幾個重要的運營管理模塊。
⑺ Java培訓能學到哪些知識
Java培訓能學到哪些知識？目前市面上的Java培訓機構非常多，不同的Java培訓機構我們學到的知識點可能也會有所區別，學習Java的小夥伴可以在招聘公告上看一下具體的Java工程師的照片需求，關於Java培訓其實除了自己努力基本上由Java培訓機構控制。
參加Java培訓能學到知識嗎？Java培訓學習能不能學到知識，主要有一下幾點決定的：
第一、自己在Java培訓班的學習心態有沒有放正，學習和中是否足夠的努力，對於不懂的問題是否能夠虛心的請教;
第二、目前網上的Java學習資料也是比較多的，在學習之餘也可以在網上進行學習，擴展自己是知識;
第三、Java培訓班的師資和課程內容如何，老師是否足夠強，能夠把知識傳遞給學員，課程是否比較豐富;
學習是一件比較費時間的事情，不管是自學還是Java培訓，都是需要學員有足夠的信心和努力才能更好是學習。
在昌平北大青鳥參加Java培訓會學到哪些知識點呢？下面小編簡單概要一下：
第一階段、Java設計和編程思想扒喚
1、Java語言基礎
Java語言、Java環境變數、變數、運算符、表達式、分支語句、循環語句、數組、數組應用，行業規范。雙色球抽獎程序實現。
2、Java面向對象
類、對象、屬性、方法、構造、封裝、繼承、多態、重寫、重載、訪問許可權控制符、this、super、static、單例設計模式、final、抽象類和介面、模板設計模式、內部類。
3、JavaSE核心類庫
Java核心類、Java字元串、日期處理、包裝類、集合、數據結構、異常和異常處理、JavaIQ、多線程編程、線程同步機制、並發包、JAVA網路編程、Java泛型、Java反射機制。
4、Java設計
設計原則、設計模式、常見演算法、Java新特性、Maven使用SVN版本管理。
第二階段、資料庫技術和Web基礎
(H5)
1、Oracle資料庫開發
SQL語句、SQL語句原理、SQL語句優化、表、視圖、序列、索引、Oracle數據字典、Oracle資料庫PL/SQL開發、資料庫設計原則。
2、JDBC
JDBC核心API、JDBC優化技術(緩存技術、批處理技術、資料庫連接池)。
3、XML
XML語法、XML解析(SAX、DOM、Dom4j)。
4、HTML5(H5)Web前端技術
(H5/CSS3/JS)
基本文檔結構、鏈接、列表、表格、表單;CSS基礎語法、盒子模型、浮動布局、定位;JavaScript語言基礎、DOM編程、事件模型等。
5、Jquery
HTML5(H5)JQuery、JQuery對象、元素選擇、DOM、操作、CSS操作、動畫效果、JQuery插件。
6、AJAX框架
Ajax基礎、XHR對象、Ajax設計模式、JSON技術、RESTFUL技術。
第三階段、JAVAWeb技術和主流框架(SSH)
1、JSP&Serviet
JSP語法、JSP標記、自定義標記、JSTL和EL表達式、JSP新特性、MVC設計模式、Service生命周期及Serviet伺服器、Serviet過濾器和監聽器、Tomcat配置和部署。
2、Spring
SpringIoc、Ioc注入技巧、對象高級配裝配(自動裝配、模板裝配、組件掃描特性、FactoryBean、對象生命周期)、Spring、AOP、原理、Aspectj、SpringJDBC支持
3、MyBatis
MyBatis映射基礎，DQL映射，DML映射，結果集映射，高級動態SQL映射，SqlSession的使用，SpringMyBatis整合
4、Redis
Redis原理、Redis命令、JavaRedisAPI、SpringRedis整合、Redis集群和緩存
5、Nginx
Nginx原理、Nginx環境、Nginx、虛擬機、Nginx反向代理、Tomcat伺服器集成、NginxURL重寫、Session共享技術
Struts2&Hibernate
6、Struts2控制流程、OgnI、Action、Interceptor、Result、FreeMarker、Struts2標記庫、Struts2擴展、Strtus2應用、HibemateAPI、Hibemate實體映射技術、Hibemate關系映射技巧、HQL查詢、Hibernate緩存技術、SSH整合
第四階段、大數據技術(Hadoop和Spark)
1、Hadoop
Hadoop基礎喚此山和環境搭建，HDFS體系結構、MapRece;Hadoop的集群模式、HDFS聯盟、利用ZooKeeper來實現Hadoop集群的HA(高可用性)功能,Yarn的任務調度機制,ApacheHive,Pig數據處理,集成Hadoop和Sqoop、Flume以及ApacheKafKa來實現數據的交換,安裝部署HBase，Stomm
2、Scala語言
Scala環境搭建、Scala基礎語法、模式匹配、重載與構造器、MapRece、元組、繼承、StringContext,OptionSomeNone,Tuple;集合方法和運算,future對象同步處理和非同步處理返回結果
3、Spark
Spark和Hadoop已成為目前大數據處理領域的核心框架。課程體系詳細講解Spark搭建,Spark-shell的使用,Spark-submit提交應用,Spark的內核設計和實現,並對內核中的實現架構、運行原理進行詳細的講解;Spark生態習題中的各個組件，包括:SparkCore,SharkSQL和SparkStreaming等等。
以上內容是關於參加Java培訓可以學習到哪些知識點的內容概要，如果你也想參加Java培訓，一定要選擇靠譜的Java培訓機構，或者來昌平北大青鳥參加Java培訓班免費試聽課程可能對於學習Java的小夥伴有所幫助。
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⑻ 大數據三大核心技術：拿數據、算數據、賣數據！
大數據的由來
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
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麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
大數據的應用領域
大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、 汽車 、餐飲、電信、能源、體能和 娛樂 等在內的 社會 各行各業都已經融入了大數據的印跡。
製造業，利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。
金融行業，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。
汽車 行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛 汽車 ，在不遠的未來將走入我們的日常生活。
互聯網行業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。
電信行業，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。
能源行業，隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。
物流行業，利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。
城市管理，可以利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。
體育 娛樂 ，大數據可以幫助我們訓練球隊，決定投拍哪種 題財的 影視作品，以及預測比賽結果。
安全領域，政府可以利用大數據技術構建起強大的國家安全保障體系，企業可以利用大數據抵禦網路攻擊，警察可以藉助大數據來預防犯罪。
個人生活， 大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為習慣，為其提供更加周到的個性化服務。
大數據的價值，遠遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，大大推動了 社會 生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響。
大數據方面核心技術有哪些？
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。
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
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
Logstash
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
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
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。
Zookeeper
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。
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
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
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
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
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
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
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
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。
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
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
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
數據查詢分析
Hive
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
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
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
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
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
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。
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。
簡單說有三大核心技術：拿數據，算數據，賣數據。
⑼ scala怎樣創建redis集群連接池
此外，我還討論過較為常見的基於伺服器的數據存儲，比如MongoDB和CouchDB。每個數據存儲都有其優勢和劣勢，特別是當應用於特定領域時。本期的Java開發2.0關注的是Redis，一種輕量級鍵值對數據存儲。多數NoSQL實現本質上都是鍵值對，但是Redis支持非常豐富的值集，其中包括字元手吵串、列表、集以及散列。因此，Redis通常被稱為數據結構伺服器。Redis也以異常快速而聞名，這使得它成為某一特定類型使用案例的最優選擇。當我們想要了解一種新事物時，將其同熟知的事物進行比較可能會有所幫助，因此，我們將通過對比其與memcached的相似性以開啟Redis探索之旅。接著我們將介紹Redis的主要功能，這些功能可以使其在某些肆乎應用場景可以勝過memcached。最後我將向您展示如何將Redis作為一個傳統數據存儲用於模型對象。Redis和memcachedMemcached是一個眾所周知的內存對象緩存系統，通過將目標鍵和值導入內存緩存運行。因此，Memcached能迴避讀取磁碟時發生的I/O成本問題。在Web應用程序和資料庫之間粘貼memcached時會產生更好的讀取性能。因此，對於那些需要快速數據查詢的應用程序，Memcached是一個不錯的裂薯悉選擇。其中的一個例子為股票查詢服務，需要另外訪問資料庫獲取相對靜態數據，如股票名稱或價格信息。MemcacheDB將Redis與memcached相比較並不公平，它與MemcacheDB相比要好的多，MemcacheDB是一個分布式鍵值對存儲系統，專為數據持久化而設計。MemcacheDB與Redis較為相似，其新增優勢可以使其輕松地與memcached實現的客戶端進行通信。但是memcached也有其局限性，其中一個事實就是它所有的值均是簡單的字元串。Redis作為memcached的替代者，支持更加豐富的功能集。一些基準(benchmarks)也表明Redis的速度要比memcached快很多。Redis提供的豐富數據類型使其可以在內存中存儲更為復雜的數據，這是使用memcached無法實現的。同memcached不一樣，Redis可以持久化其數據。Redis解決了一個重大的緩存問題，而其豐富的功能集又為其找到了其他用途。由於Redis能夠在磁碟上存儲數據以及跨節點復制數據，因而可以作為數據倉庫用於傳統數據模式（也就是說，您可以使用Redis，就像使用RDBMS一樣）。Redis還經常被用作隊列系統。在本用例中，Redis是備份和工作隊列持久化存儲（利用Redis的列表類型）的基礎。GitHub是以此種方法使用Redis的大規模基礎架構示例准備好Redis，立即開始!要開始使用Redis，您需要訪問它，可以通過本地安裝或者託管供應商來實現訪問。如果您使用的MAC，安裝過程可能就不那麼簡單。如果您使用的是Windows??，您需要先安裝Cygwin。如果您正在尋找一個託管供應商，Redis4You擁有一個免費計劃。不管您以何種方式訪問，您都能夠根據本文下列示例進行操作，但是我需要指出的是，使用一個託管供應商進行緩存可能並不是很好的緩存解決方案，因為網路延遲可能會抵消任何性能優勢。您需要通過命令與Redis進行交互，這就是說，這里沒有SQL類查詢語言。使用Redis工作非常類似於使用傳統map數據結構，即所有的一切都擁有一個鍵和一個值，每個值都有多種與之關聯的數據類型。每個數據類型都有其自己的命令集。例如，如果您計劃使用簡單數據類型，比如某種緩存模式，您可以使用命令set和get。您可以通過命令行shell與一個Reids實例進行交互。還有多個客戶端實現，可以以編程方式與Redis進行交互。清單1展示了一個使用基礎命令的簡單命令行shell交互：清單1.使用基礎的Redis命令redis127.0.0.1:6379>setpageregistrationOKredis127.0.0.1:6379>keys*1)"foo"2)"page"redis127.0.0.1:6379>getpage"registration"在這里，我通過set命令將鍵"page"與值"registration"相關聯。接著，我發出keys命令（後綴*表示我想看到所有可用的實例鍵。keys命令顯示有一個page值和一個foo，我可以通過get命令檢索到與一個鍵關聯的值。請記住，使用get檢索到的值只能是一個字元串。如果一個鍵的值是一個列表，那麼您必須使用一個特定列表的命令來檢索列表元素。（注意，有可以查詢值類型的命令）。Java與Jedis集成對於那些想要將Redis集成到Java應用程序的編程人員，Redis團隊建議使用一個名為Jedis的項目，Jedis是一個輕量級庫，可以將本地Redis命令映射到Java方法。例如Jedis可以獲取並設置簡單值，如清單2所示：清單2.Java代碼中的基礎Redis命令JedisPoolpool=newJedisPool(newJedisPoolConfig(),"localhost");Jedisjedis=pool.getResource();jedis.set("foo","bar");Stringfoobar=jedis.get("foo");assertfoobar.equals("bar");pool.returnResource(jedis);pool.destroy();在清單2中，我配置了一個連接池並捕獲連接，（與您在典型JDBC場景中的操作非常相似）然後我在清單的底部設置了返回操作。在連接池邏輯之間，我設置了值"bar"和鍵"foo"，這是我通過get命令檢索到的。與memcached類似，Redis允許您將過期（expiration）時間關聯到一個值。因此我設置了這樣一個值（比如，股票臨時交易價格），最終將從Redis緩存中清除掉。如果我想在Jedis中設置一個過期時間，需要在發出set調用之後將其和一個過期時間關聯。如清單3所示：清單3.Redis值可以設置為終止jedis.set("gone","daddy,gone");jedis.expire("gone",10);Stringthere=jedis.get("gone");assertthere.equals("daddy,gone");Thread.sleep(4500);StringnotThere=jedis.get("gone");assertnotThere==null;在清單3中，我使用了一個expire調用將"gone"的值設置為在10秒鍾內終止。調用Thread.sleep之後，"gone"的get調用會返回null。Redis中的數據類型使用Redis數據類型，比如列表和散列需要專用命令用法。例如，我可以通過為鍵附加值來創建列表。