㈠ java培養訓練主要培養訓練啥
主要培養訓練什麼？你是不是想問，java培養訓練都是要學哪些知識點？
下面就來看一下動力節點所需要學習哪些知識點洞枝：
第一階段：JavaSE基礎，一定要把基礎打好了，當前的知乎才幹學的更徹底。JavaSE基礎包括：Java開發環境搭建、Java基礎語法、Java面向對象。1、Java開發環境搭建：Java順序的載入與執行；類載入器機制；Java8的下載與裝置；path和classpath環境變數；第一個Java順序的編寫；Java中的注釋；public class和class的區別；2、Java基礎語法：標識符；關鍵字；字面量；數據類型；字元編碼；進制換算；變數；運算符；控制語句 ；辦法；辦法重載；辦法執行的內存剖析；遞歸演算法；3、Java面向對象：面向進程和面向對象的區別、類和對象、this、super、JVM運轉內存分析、成員變數 和部分變數、隱藏和封裝、深化結構器、類的承繼、辦法重寫、多態、承繼與組合、初 始化塊、處置對象、類成員、final 修飾符、籠統類、介面及作用、外部類、枚舉類、 對象與渣滓回收、修飾符的適用范圍、運用Jar文件、外部類
第二階段：環境搭建、基礎語法、面向對象中心、異常、數組、常用類、集合、線程、IO流、反射機制、網路編程。1、異常：異常承繼構造圖、捕獲異常、聲明異常、異常與辦法重寫、自定義異常、手動拋出異常 、Java7多異常捕捉、 拜訪異常信息、 運用finally回收資源、 異常處置的嵌套、Java 7自動封閉資源、catch 和 throw 同時運用、Java7加強的throw 語句、異常鏈追蹤 信息。2、數組/演算法：數組存儲構造、數組優缺陷、一維數組、二維數組、多維數組、冒泡排序、選擇排序、 二分法查找、工具類Arrays、二維數組完成酒店管理系統、數組拷貝、main辦法的 args參數解析、數組擴容。3、常用類：字元串相關String、StringBuffer、StringBuilder；八種根本數據類型對應的包裝類 ；日期處置相關；數字處置相關；枚舉類型；4、集合/數據構造：Collection和Map集合承繼構造圖；Collections工具類；Iterator迭代集合；Array List、LinkedList、Vector集適宜用場景剖析以及Vector運用較少的緣由；數組、單 向鏈表、雙向鏈表數據構造；各種集合源碼級剖析；哈希表散列表數據構造；Hashtab le以及Properties屬性類詳解；SorteMap、TreeSet、TreeMap集合排序機制；紅 黑樹；5、IO流：迅雷下載演示流的原理；流的分類；裝飾器設計形式；IO流體系承繼構造；文件位元組/字 符輸出輸入流；帶有緩沖區的位元組/字元輸出輸入流；對象流、序列化和反序列化；規范 輸入流、改動規范輸入流的輸入方向；數據流型巧；文件File類以及遞歸演算法復制目錄；zip 緊縮技術；6、線程線程和進程；線程生命周期；線程調度；線程同步7、反射機制獲取Class的方式；讀取配置文件中的類名來實例化對象；經過反射操作Field、Metho d、Constructor；經過反射機制調用Method；經過反射獲取父類型；8、網路編程IP地址以及埠號的作用；TCP/IP協議；UrlDecoder和UrlEncoder；Socket編程基 礎；UDP協議以及多點播送；9、註解Annotation註解和配置文件的區別；Java自帶註解；自定義註解；經過反射機制讀取註解；10、Mysql初級MySQL的裝置與配置；常用命令；復雜納租敏查詢；要求查詢；排序；數據處置函數；分組函 數；分組查詢；銜接查詢；子查詢；union；limit；表的創立；增刪改表構造；約束； 存儲引擎；事務；索引；視圖；DBA命令；資料庫設計三範式；MySQL存儲進程；11、JDBCJDBC實質；JDBC開發前預備職業；編程六步；採用Class.forName方式注冊驅動以 及注冊原理；SQL注入；避免SQL注入；Statement和PreparedStatment比對； JDBC事務；JDBC行級鎖；JDBC完成銀行賬戶轉賬。
第三階段：1、HTML/HTML5HTML根本構造、HTML表格、HTML超鏈接、HTML圖片、HTML背景圖片和背風光、 HTML字體、HTML列表、HTML根本標簽、HTML格式標簽、HTML實體符號、HTML 表單、HTML向伺服器發送懇求的多種方式、HTML DOM、HTML節點id屬性、div和 span規劃、HTML框架。2、CSS/CSS3標簽選擇器、ID選擇器、類選擇器、CSS高級語法、派生選擇器、屬性選擇器、CSS常 用款式、CSS框模型、CSS定位3、JavaScriptJavaScript中心語法；JavaScript DOM編程；JavaScript BOM編程；JavaScript 承繼；JavaScript閉包；手動開發jQuery框架；4、jQueryjQuery九大選擇器；增刪改節點；款式操作；屬性操作；事情操作；5、Bootstrap下拉菜單、按鈕組、按鈕式下拉菜單,輸出框組、面板和Well、正告框、進度條和列表 組件、導航和導航條Bootstrap媒體對象、柵格系統6、XML+XPathXML是什麼；開發中主要用XML干什麼；XML和HTML的區別與聯絡；XML/DTD/XS D/XSL關系；XML的SAX解析和DOM解析；Java解析XML；dom4j解析XML；XML +XPath解析XML文件；7、ServletServlet/GenericServlet/HttpServlet；Servlet生命周期；Http協議分析；GET和 POST區別；轉發和重定向；Cookie；Session；Servlet標准中常用介面的解說；8、JspJsp實質；Jsp和Servlet區別以及職責；小腳本；聲明；表達式；舉措；九大內置對象9、EL經過EL表達式從作用域中取數據；EL的隱含對象；從數組、List、Map中取數據；EL常 用運算符；10、JSTL中心標簽core的運用；JSTL的完成原理；自定義標簽；
第四階段：1、Filter完成Filter過濾器、Filter中辦法分析、Gof設計形式之責任鏈設計形式、分析Tomcat 伺服器源碼檢查Filter調用進程、字元編碼過濾器完成、web站點登錄阻攔過濾器完成 、web站點ip地址過濾器完成、AOP編程思想、Filter生命周期、FilterConfig詳解2、Listener怎麼完成一個Listener監聽器、ServletContextListener詳解、SessionListener詳 解、Session對象銷毀時完成購物車耐久化操作、Gof設計形式之監聽器形式、伺服器 啟動時監聽器初始化資源、伺服器封閉時監聽器回收資源3、Servlet3.0@WebServlet、@WebInitParam、@WebFilter、@WebListener、 @MultipartConfig、非同步處置支持、可插性加強、ServletContext功能加強、 HttpServletRequest對文件上傳的支持4、AJAXajax發送get/post懇求、eval函數、json處置、中文亂碼處理方案、ajax中心對象創 建、注冊回調函數、回調函數詳解、readyState屬性詳解、status屬性詳解、 responseText屬性詳解、ajax完成自動補全功用、下拉列表聯動效果、表單驗證效果5、MVC系統職能分工、MVC架構形式優點、開發准繩：高內聚、低耦合。組件獨立性/復用性、 Model數據：業務數據剖析service、資料庫數據剖析。View視圖：JSP、 Freemarker等。Controller控制器：完成調度，管理Model與View。MVC表現了 Gof設計形式之監聽形式6、ThreadLocal系統職能分工、MVC架構形式優點、開發准繩：高內聚、低耦合。組件獨立性/復用性、 Model數據：業務數據剖析service、資料庫數據剖析。View視圖：JSP、 Freemarker等。Controller控制器：完成調度，管理Model與View。MVC表現了 Gof設計形式之監聽形式7、Gof之代理形式靜態代理形式；JDK自帶的靜態代理；CGLIB代理；靜態代理方式控制事務；8、銜接池/C3P0/DBCP/Druid銜接池完成原理；常用銜接池C3P0/DBCP的運用；阿里巴巴的Druid銜接池；9、JNDIJava Naming and Directory Interface，SUN公司提供的一種規范的Java命名系統 介面；JNDI和銜接池結合運用；10、Gof之工廠形式工廠形式的適用場所、復雜工廠形式、工廠辦法形式、籠統工廠形式11、MySQL高級事務、隔離級別、隔離級別與分歧性成績的關系、並發事務與隔離級別示例、MySQL架 構組成，MySQL備份和恢復，MySQL查詢和索引優化、MySQL存儲引擎優化， MySQL鎖機制優化及高可用設計、MySQL集群、視圖、DBA命令、導入導出12、OracleOracle的裝置、服務的啟動和封閉、監聽器、網路服務名、VARCHAR2、sequence、 rowid、rownum、通用的分頁SQL、Oracle索引完成原理分析、資料庫平安管理、表 空間、系統表、PLSQL Developer客戶端工具的運用13、PL/SQLPL/ SQL 字元集、 PL/ SQL 塊、 PL/ SQL 高級編程、用 PL/ SQL 順序拜訪資料庫、 聲明和運用子順序、進程和函數、記載類型、％type和％rowtype屬性、游標、集合、 異常處置、 PL/SQL 順序類型（包括：匿名 PL/SQL 塊、存儲進程和函數、刪除存儲過 程和函數 ） 、觸發器14、SQL優化什麼是執行策劃、SQL語句能否清楚的告知查詢優化器它想干什麼、索引查找和全表掃 描、一致SQL語句寫法、不要把SQL語句編寫的太復雜、明晰SQL語句執行順序、運用 暫時表暫存中間後果、一些SQL查詢語句添加nolock、運用like停止模糊查詢應留意什 么、數據類型的隱式轉換對查詢效率的影響、盡量防止大事務操作，進步系統並發才能15、MyBatisMyBatis完成原理、MyBatis入門、裝置和配置MyBatis、運用映射語句、執行非查詢 語句、運用高級查詢技術、事務、運用靜態SQL、運用高速緩存進步功能、MyBatis數 據拜訪對象、DAO運用進階。
當然，這些知識點一定是不片面的，假如你想理解詳細的話你可以去動力節點實地去看一下，最近他們彷彿有一個java實驗班可以收費的協助本人測驗適不合適學習java而且還可以報銷路費以及住宿費，假如你有時刻可以去理解一下。
㈡ 大數據培訓到底是培訓什麼
一、基礎部分：JAVA語言 和 LINUX系統
二、數據開發:
1、數據分析與挖掘
一般工作包括數據清洗，執行分析和數據可視化。學習Python、資料庫、網路爬蟲、數據分析與處理等。
大數據培訓一般是指大數據開發培訓。
大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、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。
2、大數據開發
數據工程師建設和優化系統。學習hadoop、spark、storm、超大集群調優、機器學習、Docker容器引擎、ElasticSearch、並發編程等；
課程學習一共分為六個階段：
7
㈢ 吉林網路運維學習都需要會什麼沒基礎可以嗎
網路運維相對軟體開發來說要簡單很多，沒有基礎是可以學習的，
單純的學習運維，找公司的難度要大很多，建議進行系統的學習，
階段一：Linux 與網路基礎（116 課時）
模塊：零基礎體驗、網路基礎、Linux 系統管理、Linux 網路服務
1. PC 伺服器與 Linux 初體驗（線上&串講）
2. PC 伺服器安裝 Linux 實戰（線上）
3. 了解 IP 地址!必須的（線上&串講）
4. 搭建VMware 虛擬環境（線上&串講）
5. Linux 基本操作~去看看（線上&串講）
6. 網站與域名知識掃盲、域名申請及備案（線上&串講）
7. 構建 LAMP 網站平台（線上&串講）
8. 加密解密&熊貓燒香病毒再現（線上）
9. 木馬與後門DIY（線上）
網路基礎（24）
1. 計算機網路參考模型OSI 和 TCP/IP
2. 網路傳輸介質與布線
3. 交換機基本原理與配置
4. 網路層協議與應用、ARP 攻擊與欺騙的原理及應用
5. 靜態路由原理與配置
6. VLAN 與三層交換機
7. 網路層協議高級知識：IP 分片原理、IPv6 協議（線上&串講）
Linux 系統管理（48）
1. Linux 常用命令精講
2. 目錄和文件管理
3. 安裝及管理程序
4. 賬號管理
5. 許可權及歸屬管理
6. 磁碟管理
7. 文件系統與 LVM
8. 伺服器 RAID 及配置實戰
9. 引導過程與服務控制
10. 進程和計劃任務管理
11. 系統安全、PAM 安全認證、埠掃描
12.Linux 文件系統深入，理解 inode 與 block、硬鏈接與軟鏈
接、恢復誤刪除文件、分析日誌文件
Linux 網路服務（28）
1. Linux 基礎網路設置
2. DHCP 與 DHCP 中繼原理與配置
3. Samba 文件共享服務（線上）
4. FTP 文件傳輸服務（線上&串講）
5. DNS 域名解析服務（一）
6. DNS 域名解析服務（二）（線上&串講）
7. Postfix 郵件系統（一）（線上&串講）
8. Postfix 郵件系統（二）（線上）
9. 遠程訪問及控制
10. 部署 YUM 倉庫服務；NFS 共享服務
11. PXE 高效批量網路裝機
12. Cobbler 自動裝機
項目實戰（4）
初創公司伺服器改造方案
階段目標：
1. 採用微電影形式，使用真實的硬體伺服器進行演練，網路原理採用了 Flash 動畫形式，實現快速入門
2. 能夠掌握計算機網路、安全與 Linux 系統的基礎知識，會進行 Linux 系統管理，能夠搭建企業常用的Linux 服務
3. 具備基本的網路運維、Linux 基礎運維的能力
階段二：Linux 企業級應用（132 課時）
模塊：Shell 腳本、Linux 安全、Web 伺服器、群集、MySQL
Shell 腳本（20）
1. Shell 編程規范與變數
2. Shell 編程之條件語句
3. Shell 編程之 case 語句
4. Shell 編程之正則表達式、sed 與 awk
5. Shell 編程實戰：開發 MAC 記錄與埠掃描腳本、開發系段毀統監控腳本（項目案例）
Linux 安全（8）
1. iptables 鏈表關系與匹配流程、iptables 規則編寫
2. 利用 SNAT 策略共享上網、利用 DNAT 策略發布內網伺服器、編寫防火牆腳本、firewalld 防火牆
Web 伺服器（38）
1. Web 基礎、HTTP 協議分析、GET 和POST 方法
2. 源碼編譯構建 LAMP
3. Apache 配置與應用，日誌管理、日誌分割
4. Apache 網頁優化
5.Apache 優化深入、實現防盜鏈、ab 壓力測試、prefork 與
worker 工作模式原理與優化
6.Nginx 安裝與配置
7.Nginx 訪問控握橋備制、Nginx 虛擬主機、部署企業 LNMP 架構
8.LNMP 應用部署、Nginx+Apache 動靜分離（項目案例）
9. Nginx 優化與防盜鏈
10.部署 tomcat（2 課時）
1.LVS 負載均衡群集
2.部署 LVS-DR 群集、消灶LVS-DR 數據包流向分析、LVS-DR 中 的 ARP 問題
群集（22）
3.LVS+Keepalived 群集
4.Haproxy 搭建 Web 群集部署方法 、日誌管理、參數優化
5.Nginx+tomcat 群集（項目案例）（2 課時）
6.Nginx+tomcat 動靜分離（項目案例）
1.MySQL 資料庫初體驗
2.MySQL 資料庫操作
3.MySQL 索引與事務
4.MySQL 資料庫管理
5.MySQL 全量備份與恢復
MySQL（44）
6. MySQL 增量備份與恢復
7. MySQL 存儲引擎 MyISAM 和 InnoDB
8.MySQL 主從復制（項目案例）
9.MySQL 讀寫分離（項目案例）
10. MMM 高可用配置及故障切換、配置 MySQL 多主多從（項
目案例）
11.MHA 高可用、MySQL 故障排查
階段目標：
1. 面向技術提升，以企業實際的項目案例進行訓練，積累運維經驗
2. 能夠掌握 Shell 腳本、安全，熟練部署 Web 伺服器、MySQL 資料庫及其優化，深入理解群集原理並部署
3. 具備 Linux 群集、應用運維的能力
階段三：雲計算與運維自動化（120 課時）
模塊：緩存及加速、監控、分布式文件服務、虛擬化、大型網站架構、運維自動化、雲計算
實訓模塊
實訓專題
緩存及加速（12）
1.Squid 代理伺服器應用：傳統代理和透明代理
2.Squid ACL 與日誌分析工具 sarg、反向代理3.Varnish 網站加速、部署Web 群集（線上） 4.Nginx 緩存加速應用（2 課時）
5.高性能內存對象緩存 Memcached 原理與部署、Memcached
群集部署
監控（8）
1.企業集中監測Cacti（線上&串講） 2.Nagios 監控服務
3.Zabbix 部署與 Zabbix 平台的使用
分布式文件服務（8）
1. 企業遠程備份同步 rsync 異地備份、rsync+inotify 實時備份
2. MFS 分布式文件系統原理與部署、MFS 災難恢復與在線擴容
容器&虛擬化（28）
1. VMware 入門、ESXi 系統配置（線上&串講）
2. KVM 架構、安裝與配置、基本功能管理、高級功能管理
3. KVM 動態遷移、性能優化
4. Docker 架構、鏡像及容器操作
5. Dockerfile 生成鏡像、數據卷與數據容器、Docker 網路通信6.實現密鑰SSH 遠程登錄、構建 Nginx、構建 MySQL、構建LNAMP 架構、構建Tomcat
7. 容器日誌實戰
8. 基於 Kubernetes 構建Docker 集群
網站架構與運維自動化（48）
1. 社交網站架構（8 課時）
1） 搭建SVN 伺服器
2） 部署社交網站
3） 對關鍵伺服器進行雙機熱備
4） 對伺服器進行壓力測試及性能調優
2. 百萬PV 網站架構
Redis 主從復制的特點、Redis 的應用場景、搭建 Redis 主從復制
3. 千萬PV 網站架構
1） RabbitMQ 開源消息隊列系統的工作過程、使用場景、搭建RabbitMQ 集群
2） Jmeter 壓力測試工具
4. Ansible 或 SaltStack 自動化運維（項目案例）（8 課時）
5. MongoDB 部署（8 課時）
6. 其他擴展項目（16 課時，根據學員情況選擇）
雲計算（16）
雲 計 算 OpenStack（ 項 目 案 例 ） 1）OpenStack 體系架構、各個組件的功能
2） 部署OpenStack 雲平台，完成相應的配置和管理任務
3） 在 OpenStack 平台內部署系統鏡像，並安裝網路服務
階段目標：
1. 面向虛擬化、雲計算和運維自動化高級應用，通過企業級項目積累運維經驗，練就爐火純
青的技術
2. 能夠掌握監控、分布式文件服務，熟練部署大型網站架構及優化，能夠搭建雲計算和運維自動化應用環境
3. 具備大型網站架構、雲計算運維的能力
4.
項目實施效果圖參考
階段四：Python 運維開發與大數據（80 課時）
模塊：Python 基礎、Python 運維開發、Web 前端基礎、Django Web 開發、Python 大數據
實訓模塊
實訓專題
Python 基礎（40）
1.Python 介紹與使用；Python 變數與數據類型；Python 字元
串與列表；Python 元組與字典
2.Python 條件判斷；Python 循環
3.Python 函數與模塊
4.認識面向對象；類與對象：類的定義、類與對象、類的屬性
5.類與對象：類的方法、類與對象綜合案例；類的封裝和繼承
（加答疑、練習，8 課時）
6.文件讀寫與指針、文件和目錄操作
7.異常處理
1.Python 操作資料庫：python 操作 mysql；Python 操作 redis
Python 高級與運維開發
（20）
2. 進程和線程、Socket 網路編程、Python 實現簡單的聊天程序
3. 運維應用：Python 實現子網劃分、python socket 做監控、多線程掃描埠、探測 Web 服務質量
4.其他擴展項目案例
一、網頁製作基礎：HTML+CSS
1.走進HTML；網頁穿上美麗外衣
2.列表表格及表單
Web 前端基礎
二、使用 jQuery 製作網頁特效
1.Javascript 基礎、Javascript 對象
2.jQuery 基礎
3.jQuery 選擇器與事件
1.搭建 Django Web 開發環境；創建 Web 項目及應用；MVC
模型；Django 的 MTV 框架
2.升級Web 項目及應用
Django Web 開發
3.Django 連接 MySQL 做增刪改查
4.Django 開發 Blog
5.通訊錄
6.開發並部署BBS 論壇項目
1.Hadoop 架構組成
2.離線安裝Hadoop 生態環境並配置應用
3.CDH 部署
Python 大數據
4.使用python 編寫 hadoop 程序
5.使用亞馬遜雲AWS 進行hadoop 大數據操作實例介紹
6.Hadoop python 框架 mrjob 使用實例介紹
7.Hadoop 在AWS 上運行的性能比較
階段目標：
1. 基於運維的開發，提升運維層次，打開職業發展空間
2. 能夠掌握Web 前端基礎、Django Web 開發、Python 運維開發，能夠搭建大數據應用環境， 打造自動化運維平台
3. 具備Web 開發、運維開發、大數據運維的能力
㈣ 易唄新概念英語聽力怎麼清除記錄
點擊歷史記錄，點擊刪除就可以。
易唄新概念英語聽力，依託易唄記憶和雲存儲引擎，針對新概念英語聽力此冊的特點，特別優化了英語聽力的學習方式，是一款非常適合初級英語聽力訓練的軟體。
分句精聽，中英森孫宏對照，內置易唄詞典，內置新概念英語共四冊詞彙以及分級詞凱頌匯，練聽力、背單詞兩不誤。
㈤ 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。
㈥ [編程工具]Uber 上市背後那些開源軟體
當地時間5月10日上午，出行巨頭Uber在紐交所掛牌上市指寬，股票代碼為「UBER」。這可能是2019年美股市場規模最大的IPO。Uber 上市的表現以及公司巨虧的現狀等等跟技術無關的問題交給華爾街的那些專家們去分析。
咱們只討論支持 Uber 技術的那些開源軟體：
AresDB —— AresDB 是 Uber 開源的一個基於 GPU 運算的實時分析存儲引擎和查詢引擎。具備低查詢延遲、高數據刷新率和高效內存和磁碟存儲管理。AresDB 要求 CUDA Toolkit 的支持。
Fusion.js —— Uber 的 Web 平台團隊開發 Fusion.js，一個開源的 Web 框架，用於簡化 Web 開發，並構辯猜建出高性能的輕量級 Web 應用程序。
Petastorm —— Petastorm 是由 Uber ATG(Advanced Technologies Group) 開發的開源數據訪問庫。這個庫可以直接基於數 TB Parquet 格式的數據集進行單機或分布式訓練和深度學習模型評估。
M3 —— M3 是 Uber 開源的一個基於分布式時序資料庫 M3DB 構建的度量平台，可每秒聚合 5 億個指標，並且以每秒 2000 萬筆的速度持續存儲這些結果唯灶亮。
Uber JVM Profiler —— JVM Profiler 是 Uber Engineering 團隊開源的一個分布式探查器，用於收集性能和資源使用率指標為進一步分析提供服務。
RIBs —— RIBs 是 Router、Interactor 和 Builder 的簡稱，是 Uber 許多移動端應用背後的跨平台架構。
AthenaX —— AthenaX 是 Uber 的內部流分析平台，同時支持著 Uber 的技術與非技術客戶，確保其能夠利用結構化查詢語言（簡稱 SQL）運行全面的生產級流分析任務。
Jaeger —— Jaeger是Uber的分布式跟蹤系統，Jaeger客戶端庫中的輪詢功能旨在解決這些問題。通過將關於適當采樣策略的決定移動到跟蹤後端，我們免除服務開發人員猜測適當的采樣率。
Chaperone —— 作為 Kafka 審計系統，Chaperone 監控數據流的完整性和延遲。審計指標持久存儲在資料庫中，供 Kafka 用戶量化其主題的損失。
Ludwig —— 這是一款基於 Google TensorFlow 框架上的開源工具箱。藉由 Ludwig，用戶無需再編寫任何代碼即可進行深度學習的開發。
Hudi —— Hudi 旨在解決 Uber 大數據生態系統中需要插入更新及增量消費原語的攝取管道和 ETL 管道的低效問題
㈦ 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。