⑴ 大数据应用的课程大纲
高级大数据运维课程大纲那家最好
到魔据不错，很注重基础教育，看合不合适。刚开始有些枯燥，入门就好了，现在缺大数据人才，好好学会有前途。如果没有基础一般需要5个月，虽然刚开始有些枯燥，薪资不错。
大数据教学大纲，求大神赐教
第一阶段
CORE JAVA （标黑的需重点熟练掌握，其他掌握）
Java基础
数据类型
运算符、循环
算法
顺序结构程序设计
程序结构
数组及多维数组
面向对象
构造方法、控制符、封装
继承
多态
抽象类、接口
常用类
*** Collection、list
HashSet、TreeSet、Collection
*** 类Map
异常
File
文件/流
数据流和对象流
线程（理解即可）
网络通伍晌信（理解即可）
第二阶段
数据结构
关系型数据库
Linux系统操作
Linux操作系统概述
安装Linux操作系统
图形界面操作基础
Linux字符界面基础
字符界面操作进阶
用户、组群和权限管理
磁盘分区管理
文件系统管理
软件包管理与系统备份
Linux网络配置
（主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识判橘兄，同时通过大量实验，着重培养学生的动手能力。使学生了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对掘袭服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。）
重点掌握：
常见算法
数据库表设计
sql语句
Linux常见命令
第三阶段
Hadoop阶段
离线分析阶段
实时计算阶段
重点掌握：
Hadoop基础
HDFS
MapRece
分布式集群
Hive
Hbase
Sqoop
Pig
Storm实时数据处理平台
Spark平台
若之前没有项目经验或JAVA基础，掌握了第一阶段进入企业，不足以立即上手做项目，企业需再花时间与成本培养；
第二阶段掌握扎实以后，进入企业就可以跟着做项目了，跟着一大帮人做项目倒也不用太担心自己能不能应付的来，当然薪资不能有太高的要求；
前两个阶段都服务于第三阶段的学习，除了重点掌握这些知识以外，重点需要找些相应的项目去做，不管项目大小做过与没有相差很多的哦！掌握扎实后可直接面对企业就业，薪资待遇较高！
零基础大数据开发课程大纲哪里正规
这个我知道，可以去魔据，不错，一般要五个月左右，每家有所不同，而且和你的自身基础情况都有很大的关系，没基础的话五个月也就足够了。
大数据培训课程大纲去哪里学
大数据开发工程师课程体系——Java部分。
第一阶段：静态网页基础
1、学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性
2、学习HTML表格、表单的设计与制作
3、学习CSS、丰富HTML网页的样式
4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观
5、复习所有知识、完成项目布置
第二阶段：JavaSE+JavaWeb
1、掌握JAVASE基础语法
2、掌握JAVASE面向对象使用
3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用
4、熟练掌握MYSQL数据库的基本操作，SQL语句
5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作
6、掌握线程，网络编程，反射基本原理以及使用
7、项目实战 + 扩充知识：人事管理系统
第三阶段：前端UI框架
1、JAVASCRIPT
2、掌握Jquery基本操作和使用
3、掌握注解基本概念和使用
4、掌握版本控制工具使用
5、掌握easyui基本使用
6、项目实战+扩充知识：项目案例实战
POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j
第四阶段：企业级开发框架
1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/
2、熟悉struts2
3、熟悉Shiro、redis等
4、项目实战：内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 热备 MySQL读写分离
以上Java课程共计384课时，合计48天！
大数据开发工程师课程体系——大数据部分
第五阶段：大数据前传
大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建
第六阶段：CentOS课程体系
CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练
第七阶段：Maven课程体系
Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练
第八阶段：HDFS课程体系
Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练
第九阶段：MapRece课程体系
MapRece深入剖析:执行过程详解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗详解、MapRece编程基础、MapRece编程进阶、MapRec阶段作业与实战训练
第十阶段：Yarn课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度
第十一阶段：Hbase课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并分裂数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练
第十二阶段：MongoDB课程体系
MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练
第十三阶段：Redis课程体系
Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练
第十四阶段：Scala课程体系
Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala *** 类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练
第十五阶段：Kafka课程体系
Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练
第十六阶段：Spark课程体系
Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发--性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib 解析与实战、SparkGraphX 解析与实战
第十七阶段：Hive课程提体系
体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练
第十八阶段：企业级项目实战
1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台
2、移动基站信号监测大数据
3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台
4、基 于互联网海量数据的舆情大数据平台项目
以上大数据部分共计学习656课时，合计82天！
0基础大数据培训课程共计学习130天。
以上是我们加米谷的大数据培训课程大纲！
高级大数据开发课程大纲那个最好
魔据条件不错，基础教育不错，有经验真正做到为学生负责到底，其它的，说实在的真的不敢保证。未来一定是大数据时代，现在选择还不迟，只要努力一定会有更好的发展前景，希望你能为有一个好的前程。
包头大数据培训课程大纲有哪些
数据采集、数来据预处理、分布式存自储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等。
大数据没有什么捷径可走，都需要一步步的走，魔据大数据课程简单容易懂，校友都是很热心的，学习互相帮助，学习也会快些。
大数据培训课程大纲有没有什么学习心得谈谈
挺难的说也可能和我没有基础有关吧，但是入门就好了。我是在魔据学的，说实话其实大数据本身就是有点难度的，需要慢慢学一段时间理解了就好了，这是我得到的学习经验，希望对你有帮助。
大数据培训课程大纲要学什么课程
课纲不一样，看是大数据开发还是大数据分析了，我学的大数据分析可视化，学的主要有Python入门、sql、oracle、tableau、帆软、Informatica、Excel等等
我刚出来半年，视频录播可能还不算落后，有视频可***
专业大数据运维课程大纲那个好
要说好的数魔据可以，基础教育不错，有经验真正做到为学生负责到底，其它的，说实在的真的不敢保证。
短期大数据培训课程大纲要学多长时间
根据你需要学习的课程而定，去过魔据条件不错，一班五十人左右还是可以接受的，像有些一百人以上那就有点接受不了了，老师也顾不过来，个人不建议去，可以去实际考察一下。
⑵ 大数据需要掌握哪些技能
大数据技术体系庞大，包括的知识较多
1、学习大数据首先要学习Java基础
Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学hadoop，
2、学习大数据必须学习大数据核心知识
Hadoop生态系统;HDFS技术;HBASE技术;Sqoop使用流程;数据仓库工具HIVE;大数据离线分析Spark、Python语言;数据实时分析Storm;消息订阅分发系统Kafka等。
3、学习大数据需要具备的能力
数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识。对于数据分析师，了解一些描述统计相关的内容，需要有一定公式计算能力，了解常用统计模型算法。而对于数据挖掘工程师来说，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。
4、学习大数据可以应用的领域
大数据技术可以应用在各个领域，比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等，应用范围非常广泛。
⑶ 一个c++的作业题，没看懂，求解
Java零基础的小伙伴，我建议看Java的在线教程去学习。
第一：先学习Java的核心库（JavaSE）
JavaSE的内容包括：环境搭建、基础语法、面向对象、数组、集合、常用类、IO流、反射机制、网络编程……..
第二：MySQL数据库
搞定一门数据库相关的课程，例如：MySQL、Oracle，搞定一个就可以了，目前互联网公司，例如：京东、阿里等，他们都在使用MySQL，所以建议大家学习MySQL数据库，小巧轻盈，免费。
由于互联网公司的项目访问量比较大，所以一般会搭建数据库的集群，可以一个数据库不够，所以需要搭建数据库集群，为了应付高并发。（搭建的比较多的时候，免费就很重要了。）
第三：WEB前端
以后从事Java开发，从事JavaEE开发，主要开发的系统结构是B/S结构的，B指的是Browser，S指的是Server。要开发这种系统，B端要会，S端也要精通。WEB前端的学习就是学习B端技术。
包括：HTML 、CSS、JavaScript（JS）、jQuery框架（底层对JS进行了封装）…
第四：JavaWEB
WEB后端其实可以是很多种不同的编程语言，例如：PHP、C、C++、Java，他们都可以进行WEB后端的开发，我们既然选择了比较火爆的Java，那么我们学习的后端一定是基于Java语言实现的。
包括：Servlet、Filter、Jsp、EL、JSTL、MVC架构模式、数据库连接池（阿里巴巴的Druid连接池）、代理模式（动态代理）。另外后端学习了之后，还要学习一个异步编程技术AJAX。（完成网页的局部刷新，AJAX其实不属于后端，是前端浏览器上的程序。）
学习到这里为止，表示Java基本/基础的技术已经学完了。但是这些最基层的技术在实际的开发中不会使用的，一般为了开发效率，都会使用大量的提前封装好的框架。
第五：最好能够停留下来，做一个项目。
这个项目最好能将之前所学全部串起来。（对以前的知识点进行巩固。）
这个项目最好是基于：Servlet + Jsp+AJAX+jQuery+MySQL….
在这个项目的开发过程中：大家一定要记住，目前比较好的项目自动构建工具：Maven是一定要精通的。还有一个就是团队协作开发：Git/SVN是一定要会用的。（目前使用Git比较多一些。）
第六：学习高级框架
Spring、SpringMVC、MyBatis（持久层框架，这个框架互联网公司使用比较多，因为互联网项目需要进行SQL优化，MyBatis的SQL优化很方便，所以大部分都是使用MyBatis）
Struts2（很少使用了，使用这个的肯定是很老的项目）、Hibernate（传统企业，还有政府等可能会使用Hibernate。）
SpringBoot（新项目大部分使用的都是boot了。所以在项目中遇到还在使用SSM的一般都是遗留项目。）
当你走到这里之后局启，基本上你可以出山了。（去找工作应该问题不大，但前提是你学得好。学习的深度够了，广度够了。）
第七：最好能有一个大型项目是使用框架来完成的。
SpringBoot做一个项目。
Spring SpringMVC MyBatis做一个项目。
这个项目最好是找几个人搭伙做一下。体验一下团队协作。（尤其是使用一些协作的工具。怎么沟通，怎么写日报，怎么开会，怎么使用Git，等等….）
第八：如果你的薪资想达到15K的话，你可能需要还要学习一些分布式相关的一些技术。
能够应付高并发的一些技术，例如：分布式框架Dubbo、SpringCloud、MQ、Nginx、Redis…..
最后在啰嗦一下，一丛腊橘定要形成自己的编程思想。
编程思想的形成很难。需要大量代码的堆积才可以。怎么形成编程思想呢？
千万别死抄代码。不要像行尸走肉般的抄代码，没有用。只能提高指法速度，无法形成编程思路。
1、打好基础是重中之重
基础部分可能很枯燥，但是一定要耐心坚持下去。因为打基础好比是在造轮子造汽车，没有打好基础在后面的学习就好比走路，可以说后面遇到的百分之七八十的问题都是基础没学好造成的。
2、多看官渗团方文档多读源码
一定要看JDK相关类库、常用框架各种功能的源码，去了解其底层实现的原理。总的来说这个也是在打基础的部分，Java基础非常扎实才能看懂，在我们学习一个类的源码时，肯定会衍生出其他各种各样的问题，供我们来了解和学习，这也就是我们下一步学习的目标和方向。慢慢的，我们就会学习更多的知识，并积累更多的经验。
3、系统性学习，循序渐进
不要急于求成，每个知识点都要看，并且每个知识点都要勤加练习。有的同学在学习过程中觉得这个知识点简单，就跳着学习，其实这是个很大的问题，知识点细节必须要了解。我们学习Java需要循序渐进，一步一步来，不能操之过急。
4、遇到问题
遇到不会做的问题，当然不能置之不理。先在网上查，目前网络上针对很多问题都有完美的解决方案，如果网上没有类似的问题，那可能是你犯了什么小错误。也不要在这个问题上花费太多时间，这需要一定的学习技巧。Java中的知识有很强的相关性，有不懂的地方，可以用其他周边相关知识再回过头来理解，这样既不会耽误学习进度，又能理解自己不懂的地方
1）jvm有很多种，其实jvm是一个标准，sun做的那个叫hotspot，作者就是后来v8的作者lars bak，其他公司也做过jvm，其中做得比较好的有bea的jrockit，其他的包括ibm的r9，apple的jvm等在内，都做得不行，所以jvm主要是整合淘汰掉这些做得不好的jvm(s)，整合成一个统一的openjdk。
2）java是典型的oop语言，其执行效率的优化，最早就是lars bak等人从smalltalk等长期优化的经验中总结出来并apply到hotspot上去滴，而smalltalk在早期apple机上搞出了那种拖拖拽拽就开发出app的做法，后来vc，delphi之类的其实都是抄袭或者说借鉴apple的smalltalk的做法，jobs说微软从头到尾都在抄袭apple是空穴来风，这里空穴来风跟王垠使用的空穴来风是一个意思，有趣的是，java的gui并没有继承这种搞法，反而对这种拖拖拽拽就作出app的做法批判有加，到今天，其实java的gui都还不能真正做到拖拖拽拽就作出来，问题很多，个人建议对于纯java的gui开发，还是以写代码为主。
3）jee也是一个或者说是一堆标准，知乎上有些人把maven，jenkins都算做jee是不对滴，jee的标准核心是ejb，其实就是一个xml配置化的java文件，这个标准在4的时候，达到了顶峰状态，几乎所有的挨踢大厂都主动支持该标准，之后开始走下坡路，支持的厂越来越少。
4）java和javascript的关系比很多人认为的要密切，javascript里面的java这四个字母可不是白叫的，比如js的版权和商标都控制在oracle手里，oracle对于js的支持甚至超过其对java的支持，并且喜欢捆绑销售，比如jvm里面就有一个js引擎。
5）jvm里面除了js engine以外还有一个浏览器排版引擎webkit，就是apple safari和google chrome用的那个那个。
6）java支持绝大多数脚本语言，你能叫得上名字的脚本语言，几乎都可以在jvm上执行，比如常见的js，ruby，python，甚至php，lua，只不过除了js以外你需要找到相关的脚本引擎。
7）spring的版权被控制在vmware手里，其实spring的那一大堆东西，本质上是一个非标准的jee实现，比如在jee里面用的inject，在spring里面就是autowire，当然spring曾经深刻滴影响了jee，所以有些东西比如di标准，是spring影响下制定出来的，所以spring的做法会比较特例一点。
8）maven上的jars数量前两天突破800万，其他语言的类库，排名第二的是npm，大概数量是maven的十分之一，也就是几十万，不知道现在突破100万没有，然后是gem，也就是ruby那个，大概是十几万，下来是python的mole，大概数量级是几万，没突破十万。
9）java的标准是由一个叫做jcp的组织制定的，所有标准需要经过jcp的执行委员会通过方可执行，jcp几乎包括了你所知道的绝大多数知名挨踢公司和组织，比如google，apple，ibm，intel，arm，red hat，twitter等，还有一些教育机构，比如我国的北京大学，阿里最近一次申请jcp执行委员会成员资格，似乎投票不通过，最近一次执行委员会新增两个成员是arm和jetbrains。
10）微软也曾经是jcp甚至是java的主要贡献者，但是利益驱使下，想扩展java，从而破坏java跨平台的特性，所以跟sun闹翻，其本质原因就是想让客户写的java代码跟windows绑定，sun坚决不同意，闹翻，今天回头看这个结果，只能说：双输，sun挂了，微软的ria也离挂不太远了，silverlight已经放弃了，比起当年ie自带有jvm的支持来说，那完全就是两回事。
11）除了微软以外，jcp还缺少一个重要组织apache，因为apache跟oracle也闹翻了，oracle似乎并不在乎开源组织，而更在意商业公司的支持。
12）java曾经有一个内置的数据库，9之后被剥离。
13）j2me是j2se的子集。
14）vert.x作者tim fox最早在vmware做spring时候看到了node.js，萌生出了制作支持多核的node.x的想法，并在离开vmware后加入red hat将其实现，vmware看到后开始耍无赖，claim node.x后来改叫vert.x的版权，不惜跟red hat打官司，后来各方妥协，将其交给eclipse foundation。
15）oracle在收购bea之前，一开始的目标并不是bea和bea的weblogic，而是jboss，但是jboss表现出了极为有种的一面，在oracle收购成功之前，投入了red hat的怀抱，因为都是开源组织，从此jboss成了red hat的一个子部门，oracle收购jboss失败之后，转向bea，庄思浩气死了，但是没用，最后还是被恶意收购。
16）sun在玩不下去之前最早尝试接触的目标是ibm，ibm嫌太贵，放弃之后，被转手给了oracle。（Java学习交流QQ群：589809992 我们一起学Java！）
17）vert.x的作者tim fox在离开red hat之前曾经发过twitter抱怨，外人比如我们，猜测是因为red hat内部已经有了一个jboss，所以跟vert.x在应用上有了重叠，所以导致tim fox的出走，但是出走之后，red hat答应对vert.x做持续性的战略投入，所以vert.x core的几个developers，其实拿的是red hat的工资，但是vert.x的版权并不在red hat手里，而在eclipse foundation手里。
18）vert.x的几个核心开发人员都是google summer of code的导师，每年年初时候会招收在校大学生搞项目。
19）教育机构相关：scala的作者马丁是德国人，eth的博导，groovy的主要领导人是法国人，jruby背后是东京大学，jboss的作者是法国大学校x的校友，x就是伽罗瓦考不进去的那所大学，伽罗瓦进不了x，所以改读巴黎高师，tim fox毕业于帝国理工，主席去的那个，netty作者trustin lee是acm银牌，现在line工作，毕业于sky里面的延世大学，kotlin是毛子公司jetbrains的作品，看linkedin，很多人毕业自圣彼得堡大学，spring作者rod johnson是悉尼大学的音乐博士，hibernate作者gavin king是澳洲莫那什大学的数学本科毕业生，james gosling这种cmu和calgory的估计烂大街了，sun是斯坦福大学网络的意思，夹带两个私货，aspectj有一个维护小组在mcgill，hbase跟waterloo关系密切。
20）java早期被人认为慢，跟java坚持不用硬件加速渲染有关，死活就是不肯接入directx和opengl，7之后总算开窍，搞了一个图形引擎接入了directx／opengl。
21）casssandra是facebook做失败的项目，被贡献给了apache之后老树开花。
22）groovy被贡献给了apache，现在叫做apache groovy，ceylon被贡献给了eclipse，现在叫做eclipse ceylon。
23）netflix现在是java shop，之前是用.net的。
先想到这么多，有空再写。
⑷ 大数据培训课程安排有哪些，深圳大数据培训哪家好
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
大数据
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
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。
⑸ 以道大数据课程体系都讲什么
大数据技术在如今应用非常广泛，许多想入行学习大数据培训的童鞋不知从何学起，从哪儿开始学首先要根据你的基本情况而定，如果你是零基础的也不需要担心，先从基础开始学起就好了，接下来学习基础java开始、数据结构、关系型数据库、linux系统操作，夯实基础之后，再进入大数据的学习，例如：hadoop离线分析、Storm实时计算、spark内存计算的学习，以道教育大数据课程体系可以如下：
第一阶段 WEB 开发基础
HTML基础
1、Html基本介绍
2、HTML语法规范
3、基本标签介绍
4、HTML编辑器/文本文档/WebStrom/elipse
5、HTML元素和属性
6、基本的HTML元素
6.1 标题
6.2 段落
6.3 样式和style属性
6.3 链接 a
6.4 图像 img
6.5 表格 table
6.6 列表 ul/ol/dl
7、 HTML注释
8、表单介绍
9、Table标签
10、DIV布局介绍
11、HTML列表详解
HTML布局和Bootstrap
1、 HTML块元素（block）和行内元素(inline)
2、使用div实现网页布局
3、响应式WEB设计（Responsive Web Design）
4、使用bootstrap实现响应式布局
HTML表单元素
1、HTML表单 form
2、HTML表单元素
3、 HTML input的类型 type
4、 Html input的属性
CSS基础
1、CSS简介及基本语法
2、在HTML文档中使用CSS
3、CSS样式
4、CSS选择器
5、盒子模型
6、布局及定位
CSS高级/CSS3
1、尺寸和对齐
2、分类（clear/cursor/display/float/position/visibility）
3、导航栏
4、图片库
5、图片透明
6、媒介类型 @media
7、CSS3
8、CSS3动画效果
JavaScript基础
1、JavaScript简介
2、基本语法规则
3、在HTML文档中使用JS
4、JS变量
5、JS数据类型
6、JS函数
7、JS运算符
8、流程控制
9、JS错误和调试
JavaScript对象和作用域
1、数字 Number
2、字符串String
3、日期 Date
4、数组
5、数学 Math
6、DOM对象和事件
7、BOM对象
8、Window对象
9、作用域和作用域链
10、JSON
Javascript库
1、Jquery
2、Prototype
3、Ext Js
Jquery
1、Jquery基本语法
2、Jquery选择器
3、Jquery事件
4、Jquery选择器
5、Jquery效果和动画
6、使用Jquery操作HTML和DOM
7、Jquery遍历
8、Jquery封装函数
9、Jquery案例
表单验证和Jquery Validate
1、用Js对HTML表单进行验证
2、Jquery Validata基本用法
3、默认校验规则和提示信息
4、debug和ignore
5、更改错误信息显示位置和样式
6、全部校验通过后的执行函数
7、修改验证触发方式
8、异步验证
9、自定义校验方法
10、radio 和 checkbox、select 的验证
Java基础
1、关于Java
2、Java运行机制
3、第一个Java程序，注释
4、Javac,Java,Javadoc等命令
5、标识符与关键字
6、变量的声明，初始化与应用
7、变量的作用域
8、变量重名
9、基本数据类型
10、类型转换与类型提升
11、各种数据类型使用细节
12、转义序列
13、各种运算符的使用
流程控制
1、选择控制语句if-else
2、选择控制语句switch-case
3、循环控制语句while
4、循环控制语句do-while
5、循环控制语句for与增强型for
6、break，continue，return
7、循环标签
8、数组的声明与初始化
9、数组内存空间分配
10、栈与堆内存
11、二维（多维）数组
12、Arrays类的相关方法
13、main方法命令行参数
面向对象
1、面向对象的基本思想
2、类与对象
3、成员变量与默认值
4、方法的声明，调用
5、参数传递和内存图
6、方法重载的概念
7、调用原则与重载的优势
8、构造器声明与默认构造器
9、构造器重载
10、this关键字的使用
11、this调用构造器原则
12、实例变量初始化方式
13、可变参数方法
访问权限控制
1、包 package和库
2、访问权限修饰符private/protected/public/包访问权限
3、类的访问权限
4、抽象类和抽象方法
5、接口和实现
6、解耦
7、Java的多重继承
8、通过继承来扩展接口
错误和异常处理
1、概念：错误和异常
2、基本异常
3、捕获异常 catch
4、创建自定义异常
5、捕获所有异常
6、Java标准异常
7、使用finally进行清理
8、异常的限制
9、构造器
10、异常匹配
11、异常使用指南
数据库基础（MySQL）
数据库基础（MySQL）
JDBC
1、Jdbc基本概念
2、使用Jdbc连接数据库
3、使用Jdbc进行crud操作
4、使用Jdbc进行多表操作
5、Jdbc驱动类型
6、Jdbc异常和批量处理
7、Jdbc储存过程
Servlet和JSP
1、Servlet简介
2、Request对象
3、Response对象
4、转发和重定向
5、使用Servlet完成Crud
6、Session和Coolie简介
7、ServletContext和Jsp
8、El和Jstl的使用
Ajax
1、什么是Ajax
2、XMLHttpRequest对象（XHR）
3、XHR请求
4、XHR响应
5、readystate/onreadystatechange
6、Jquery Ajax
7、JSON
8、案例：对用户名是否可用进行服务器端校验
综合案例
1、项目开发一般流程介绍
2、模块化和分层
3、DButils
4、QueryRunner
5、ResultSetHandle
6、案例：用户登录/注册，从前端到后端
第二阶段 Java SE
访问权限和继承
1、包的声明与使用
2、import与import static
3、访问权限修饰符
4、类的封装性
5、static（静态成员变量）
6、final（修饰变量，方法）
7、静态成员变量初始化方式
8、类的继承与成员继承
9、super的使用
10、调用父类构造器
11、方法的重写与变量隐藏
12、继承实现多态和类型转换
13、instanceof
抽象类与接口
1、抽象类
2、抽象方法
3、继承抽象类
4、抽象类与多态
5、接口的成员
6、静态方法与默认方法
7、静态成员类
8、实例成员类
9、局部类
10、匿名类
11、eclipse的使用与调试
12、内部类对外围类的访问关系
13、内部类的命名
Lambda表达式与常用类
1、函数式接口
2、Lambda表达式概念
3、Lambda表达式应用场合
4、使用案例
5、方法引用
6、枚举类型（编译器的处理）
7、包装类型（自动拆箱与封箱）
8、String方法
9、常量池机制
10、String讲解
11、StringBuilder讲解
12、Math，Date使用
13、Calendars使用
异常处理与泛型
1、异常分类
2、try-catch-finally
3、try-with-resources
4、多重捕获multi-catch
5、throw与throws
6、自定义异常和优势
7、泛型背景与优势
8、参数化类型与原生类型
9、类型推断
10、参数化类型与数组的差异
11、类型通配符
12、自定义泛型类和类型擦出
13、泛型方法重载与重写
集合
1 、常用数据结构
2 、Collection接口
3 、List与Set接口
4 、SortedSet与NavigableSet
5 、相关接口的实现类
6 、Comparable与Comparator
7、Queue接口
8 、Deque接口
9 、Map接口
10、NavigableMap
11、相关接口的实现类
12、流操作（聚合操作）
13、Collections类的使用
I/O流与反射
1 、File类的使用
2 、字节流
3 、字符流
4 、缓存流
5 、转换流
6 、数据流
7、对象流
8、类加载，链接与初始化
9 、ClassLoader的使用
10、Class类的使用
11、通过反射调用构造器
12、安全管理器
网络编程模型与多线程
1、进程与线程
2、创建线程的方式
3、线程的相关方法
4、线程同步
5、线程死锁
6、线程协作操作
7、计算机网络（IP与端口）
8、TCP协议与UDP协议
9、URL的相关方法
10、访问网络资源
11、TCP协议通讯
12、UDP协议通讯
13、广播
SSM-Spring
1.Spring/Spring MVC
2.创建Spring MVC项目
3.Spring MVC执行流程和参数
SSM-Spring.IOC
1.Spring/Spring MVC
2.创建Spring MVC项目
3.Spring MVC执行流程和参数
SSM-Spring.AOP
1.Spring/Spring MVC
2.创建Spring MVC项目
3.Spring MVC执行流程和参数
SSM-Spring.Mybatis
1.MyBatis简介
2.MyBatis配置文件
3.用MyBatis完成CRUD
4.ResultMap的使用
5.MyBatis关联查询
6.动态SQL
7.MyBatis缓冲
8.MyBatis-Generator
Socket编程
1.网络通信和协议
2.关于Socket
3.Java Socket
4.Socket类型
5.Socket函数
6.WebSocket
7.WebSocket/Spring MVC/WebSocket Ajax
IO/异步
window对象
全局作用域
窗口关系及框架
窗口位置和大小
打开窗口
间歇调用和超时调用（灵活运用）
系统对话框
location对象
navigator对象
screen对象
history对象
NIO/AIO
1.网络编程模型
2.BIO/NIO/AIO
3.同步阻塞
4.同步非阻塞
5.异步阻塞
6.异步非阻塞
7.NIO与AIO基本操作
8.高性能IO设计模式
第三阶段 Java 主流框架
MyBatis
1.mybatis框架原理分析
2.mybatis框架入门程序编写
3.mybatis和hibernate的本质区别和应用场景
4.mybatis开发方法
5.SqlMapConfig配置文件讲解
6.输入映射-pojo包装类型的定义与实现
7.输出映射-resultType、resultMap
8.动态sql
9.订单商品数据模型分析
10.高级映射的使用
11.查询缓存之一级缓存、二级缓存
12.mybatis与spring整合
13. mybatis逆向工程自动生成代码
Spring/Spring MVC
1. springmvc架构介绍
2. springmvc入门程序
3. spring与mybatis整合
4. springmvc注解开发—商品修改功能分析
5. springmvc注解开发—RequestMapping注解
6. springmvc注解开发—Controller方法返回值
7. springmvc注解开发—springmvc参数绑定过程分析
8. springmvc注解开发—springmvc参数绑定实例讲解
9. springmvc与struts2的区别
10. springmvc异常处理
11. springmvc上传图片
12. springmvc实现json交互
13. springmvc对RESTful支持
14. springmvc拦截器
第四阶段 关系型数据库/MySQL/NoSQL
SQL基础
1.SQL及主流产品
2.MySQL的下载与安装（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客户端工具
8.MySQL帮助文档
MySQL数据类型和运算符
1 数值类型
2 日期时间类型
3 字符串类型
4 CHAR 和 VARCHAR 类型
5 BINARY 和 VARBINARY 类型
6 ENUM 类型
7 SET 类型
8 算术运算符
9 比较运算符
10 逻辑运算符
11 位运算
12 运算符的优先级
MySQL函数
1 字符串函数
2 数值函数
3 日期和时间函数
4 流程函数
5 其他常用函数
MySQL存储引擎
1.MySQL支持的存储引擎及其特性
2.MyISAM
3.InnoDB
4.选择合适的存储引擎
选择合适的数据类型
1 CHAR 与 VARCHAR
2 TEXT 与 BLOB
3 浮点数与定点数
4 日期类型选择
字符集
1 字符集概述
2 Unicode字符集
3 汉字及一些常见字符集
4 选择合适的字符集
5 MySQL 支持的字符集
6 MySQL 字符集的设置 .
索引的设计和使用
1.什么是索引
2.索引的类型
3.索引的数据结构 BTree B+Tree Hash
4.索引的存储
5.MySQL索引
6.查看索引的使用情况
7.索引设计原则
视图/存储过程/函数/触发器
1. 什么是视图
2. 视图操作
3. 什么是存储过程
4. 存储过程操作
5. 什么是函数
6. 函数的相关操作
7. 触发器
事务控制/锁
1. 什么是事务
2. 事务控制
3. 分布式事务
4. 锁/表锁/行锁
5. InnoDB 行锁争用
6. InnoDB 的行锁模式及加锁方法7
7 InnoDB 行锁实现方式7
8 间隙锁（Next-Key 锁）
9 恢复和复制的需要，对 InnoDB 锁机制的影响
10 InnoDB 在不同隔离级别下的一致性读及锁的差异
11 表锁
12 死锁
SQL Mode和安全问题
1. 关于SQL Mode
2. MySQL中的SQL Mode
3. SQL Mode和迁移
4. SQL 注入
5. 开发过程中如何避免SQL注入
SQL优化
1.通过 show status 命令了解各种 SQL 的执行频率
2. 定位执行效率较低的 SQL 语句
3. 通过 EXPLAIN 分析低效 SQL 的执行计划
4. 确定问题并采取相应的优化措施
5. 索引问题
6.定期分析表和检查表
7.定期优化表
8.常用 SQL 的优化
MySQL数据库对象优化
1. 优化表的数据类型
2 散列化
3 逆规范化
4 使用中间表提高统计查询速度
5. 影响MySQL性能的重要参数
6. 磁盘I/O对MySQL性能的影响
7. 使用连接池
8. 减少MySQL连接次数
9. MySQL负载均衡
MySQL集群
MySQL管理和维护
MemCache
Redis
在Java项目中使用MemCache和Redis
第五阶段：操作系统/Linux、云架构
Linux安装与配置
1、安装Linux至硬盘
2、获取信息和搜索应用程序
3、进阶：修复受损的Grub
4、关于超级用户root
5、依赖发行版本的系统管理工具
6、关于硬件驱动程序
7、进阶：配置Grub
系统管理与目录管理
1、Shell基本命令
2、使用命令行补全和通配符
3、find命令、locate命令
4、查找特定程序：whereis
5、Linux文件系统的架构
6、移动、复制和删除
7、文件和目录的权限
8、文件类型与输入输出
9、vmware介绍与安装使用
10、网络管理、分区挂载
用户与用户组管理
1、软件包管理
2、磁盘管理
3、高级硬盘管理RAID和LVM
4、进阶：备份你的工作和系统
5、用户与用户组基础
6、管理、查看、切换用户
7、/etc/...文件
8、进程管理
9、linux VI编辑器，awk，cut，grep，sed，find，unique等
Shell编程
1、 SHELL变量
2、传递参数
3、数组与运算符
4、SHELL的各类命令
5、SHELL流程控制
6、SHELL函数
7、SHELL输入/输出重定向
8、SHELL文件包含
服务器配置
1、系统引导
2、管理守护进程
3、通过xinetd启动SSH服务
4、配置inetd
5、Tomcat安装与配置
6、MySql安装与配置
7、部署项目到Linux
第六阶段：Hadoop生态系统
Hadoop基础
1、大数据概论
2、 Google与Hadoop模块
3、Hadoop生态系统
4、Hadoop常用项目介绍
5、Hadoop环境安装配置
6、Hadoop安装模式
7、Hadoop配置文件
HDFS分布式文件系统
1、认识HDFS及其HDFS架构
2、Hadoop的RPC机制
3、HDFS的HA机制
4、HDFS的Federation机制
5、 Hadoop文件系统的访问
6、JavaAPI接口与维护HDFS
7、HDFS权限管理
8、hadoop伪分布式
Hadoop文件I/O详解
1、Hadoop文件的数据结构
2、 HDFS数据完整性
3、文件序列化
4、Hadoop的Writable类型
5、Hadoop支持的压缩格式
6、Hadoop中编码器和解码器
7、 gzip、LZO和Snappy比较
8、HDFS使用shell+Java API
MapRece工作原理
1、MapRece函数式编程概念
2、 MapRece框架结构
3、MapRece运行原理
4、Shuffle阶段和Sort阶段
5、任务的执行与作业调度器
6、自定义Hadoop调度器
7、 异步编程模型
8、YARN架构及其工作流程
MapRece编程
1、WordCount案例分析
2、输入格式与输出格式
3、压缩格式与MapRece优化
4、辅助类与Streaming接口
5、MapRece二次排序
6、MapRece中的Join算法
7、从MySQL读写数据
8、Hadoop系统调优
Hive数据仓库工具
1、Hive工作原理、类型及特点
2、Hive架构及其文件格式
3、Hive操作及Hive复合类型
4、Hive的JOIN详解
5、Hive优化策略
6、Hive内置操作符与函数
7、Hive用户自定义函数接口
8、Hive的权限控制
Hive深入解读
1 、安装部署Sqoop
2、Sqoop数据迁移
3、Sqoop使用案例
4、深入了解数据库导入
5、导出与事务
6、导出与SequenceFile
7、Azkaban执行工作流
Sqoop与Oozie
1 、安装部署Sqoop
2、Sqoop数据迁移
3、Sqoop使用案例
4、深入了解数据库导入
5、导出与事务
6、导出与SequenceFile
7、Azkaban执行工作流
Zookeeper详解
1、Zookeeper简介
2、Zookeeper的下载和部署
3、Zookeeper的配置与运行
4、Zookeeper的本地模式实例
5、Zookeeper的数据模型
6、Zookeeper命令行操作范例
7、storm在Zookeeper目录结构
NoSQL、HBase
1、HBase的特点
2、HBase访问接口
3、HBase存储结构与格式
4、HBase设计
5、关键算法和流程
6、HBase安装
7、HBase的SHELL操作
8、HBase集群搭建
第七阶段：Spark生态系统
Spark
1.什么是Spark
2.Spark大数据处理框架
3.Spark的特点与应用场景
4.Spark SQL原理和实践
5.Spark Streaming原理和实践
6.GraphX SparkR入门
7.Spark的监控和调优
Spark部署和运行
1.WordCount准备开发环境
2.MapRece编程接口体系结构
3.MapRece通信协议
4.导入Hadoop的JAR文件
5.MapRece代码的实现
6.打包、部署和运行
7.打包成JAR文件
Spark程序开发
1、启动Spark Shell
2、加载text文件
3、RDD操作及其应用
4、RDD缓存
5、构建Eclipse开发环境
6、构建IntelliJ IDEA开发环境
7、创建SparkContext对象
8、编写编译并提交应用程序
Spark编程模型
1、RDD特征与依赖
2、集合（数组）创建RDD
3、存储创建RDD
4、RDD转换 执行 控制操作
5、广播变量
6、累加器
作业执行解析
1、Spark组件
2、RDD视图与DAG图
3、基于Standalone模式的Spark架构
4、基于YARN模式的Spark架构
5、作业事件流和调度分析
6、构建应用程序运行时环境
7、应用程序转换成DAG
Spark SQL与DataFrame
1、Spark SQL架构特性
2、DataFrame和RDD的区别
3、创建操作DataFrame
4、RDD转化为DataFrame
5、加载保存操作与Hive表
6、Parquet文件JSON数据集
7、分布式的SQL Engine
8、性能调优 数据类型
深入Spark Streaming
1、Spark Streaming工作原理
2、DStream编程模型
3、Input DStream
4、DStream转换 状态 输出
5、优化运行时间及内存使用
6、文件输入源
7、基于Receiver的输入源
8、输出操作
Spark MLlib与机器学习
1、机器学习分类级算法
2、Spark MLlib库
3、MLlib数据类型
4、MLlib的算法库与实例
5、ML库主要概念
6、算法库与实例
GraphX与SparkR
1、Spark GraphX架构
2、GraphX编程与常用图算法
3、GraphX应用场景
4、SparkR的工作原理
5、R语言与其他语言的通信
6、SparkR的运行与应用
7、R的DataFrame操作方法
8、SparkR的DataFrame
Scala编程开发
1、Scala语法基础
2、idea工具安装
3、maven工具配置
4、条件结构、循环、高级for循环
5、数组、映射、元组
6、类、样例类、对象、伴生对象
7、高阶函数与函数式编程
Scala进阶
1、 柯里化、闭包
2、模式匹配、偏函数
3、类型参数
4、协变与逆变
5、隐式转换、隐式参数、隐式值
6、Actor机制
7、高级项目案例
Python编程
1、Python编程介绍
2、Python的基本语法
3、Python开发环境搭建
4、Pyhton开发Spark应用程序
第八阶段：Storm生态系统
storm简介与基本知识
1、storm的诞生诞生与成长
2、storm的优势与应用
3、storm基本知识概念和配置
4、序列化与容错机制
5、可靠性机制—保证消息处理
6、storm开发环境与生产环境
7、storm拓扑的并行度
8、storm命令行客户端
Storm拓扑与组件详解
1、流分组和拓扑运行
2、拓扑的常见模式
3、本地模式与stormsub的对比
4、 使用非jvm语言操作storm
5、hook、组件基本接口
6、基本抽象类
7、事务接口
8、组件之间的相互关系
spout详解 与bolt详解
1、spout获取数据的方式
2、常用的spout
3、学习编写spout类
4、bolt概述
5、可靠的与不可靠的bolt
6、复合流与复合anchoring
7、 使用其他语言定义bolt
8、学习编写bolt类
storm安装与集群搭建
1、storm集群安装步骤与准备
2、本地模式storm配置命令
3、配置hosts文件、安装jdk
4、zookeeper集群的搭建
5、部署节点
6、storm集群的搭建
7、zookeeper应用案例
8、Hadoop高可用集群搭建
Kafka
1、Kafka介绍和安装
2、整合Flume
3、Kafka API
4、Kafka底层实现原理
5、Kafka的消息处理机制
6、数据传输的事务定义
7、Kafka的存储策略
Flume
1、Flume介绍和安装
2、Flume Source讲解
3、Flume Channel讲解
4、Flume Sink讲解
5、flume部署种类、流配置
6、单一代理、多代理说明
7、flume selector相关配置
Redis
1、Redis介绍和安装、配置
2、Redis数据类型
3、Redis键、字符串、哈希
4、Redis列表与集合
5、Redis事务和脚本
6、Redis数据备份与恢复
7、Redis的SHELL操作
⑹ Java培训班的课程一般都学习什么内容呢
阶段一-微服务课程免费下载
链接:https://pan..com/s/191cR1oZ_elMd8y1TyHg0rA
微服务是对于微信公众平台提供的辅助管理平台，强化了微信公众号的互动营销推广与客户关系维护功能。微服务平台开发了为商家定制的“个性化管理、营销推广、客户关系管理、会员卡管理”等几个重要的运营管理模块。
⑺ Java培训能学到哪些知识
Java培训能学到哪些知识？目前市面上的Java培训机构非常多，不同的Java培训机构我们学到的知识点可能也会有所区别，学习Java的小伙伴可以在招聘公告上看一下具体的Java工程师的照片需求，关于Java培训其实除了自己努力基本上由Java培训机构控制。
参加Java培训能学到知识吗？Java培训学习能不能学到知识，主要有一下几点决定的：
第一、自己在Java培训班的学习心态有没有放正，学习和中是否足够的努力，对于不懂的问题是否能够虚心的请教;
第二、目前网上的Java学习资料也是比较多的，在学习之余也可以在网上进行学习，扩展自己是知识;
第三、Java培训班的师资和课程内容如何，老师是否足够强，能够把知识传递给学员，课程是否比较丰富;
学习是一件比较费时间的事情，不管是自学还是Java培训，都是需要学员有足够的信心和努力才能更好是学习。
在昌平北大青鸟参加Java培训会学到哪些知识点呢？下面小编简单概要一下：
第一阶段、Java设计和编程思想扒唤
1、Java语言基础
Java语言、Java环境变量、变量、运算符、表达式、分支语句、循环语句、数组、数组应用，行业规范。双色球抽奖程序实现。
2、Java面向对象
类、对象、属性、方法、构造、封装、继承、多态、重写、重载、访问权限控制符、this、super、static、单例设计模式、final、抽象类和接口、模板设计模式、内部类。
3、JavaSE核心类库
Java核心类、Java字符串、日期处理、包装类、集合、数据结构、异常和异常处理、JavaIQ、多线程编程、线程同步机制、并发包、JAVA网络编程、Java泛型、Java反射机制。
4、Java设计
设计原则、设计模式、常见算法、Java新特性、Maven使用SVN版本管理。
第二阶段、数据库技术和Web基础
(H5)
1、Oracle数据库开发
SQL语句、SQL语句原理、SQL语句优化、表、视图、序列、索引、Oracle数据字典、Oracle数据库PL/SQL开发、数据库设计原则。
2、JDBC
JDBC核心API、JDBC优化技术(缓存技术、批处理技术、数据库连接池)。
3、XML
XML语法、XML解析(SAX、DOM、Dom4j)。
4、HTML5(H5)Web前端技术
(H5/CSS3/JS)
基本文档结构、链接、列表、表格、表单;CSS基础语法、盒子模型、浮动布局、定位;JavaScript语言基础、DOM编程、事件模型等。
5、Jquery
HTML5(H5)JQuery、JQuery对象、元素选择、DOM、操作、CSS操作、动画效果、JQuery插件。
6、AJAX框架
Ajax基础、XHR对象、Ajax设计模式、JSON技术、RESTFUL技术。
第三阶段、JAVAWeb技术和主流框架(SSH)
1、JSP&Serviet
JSP语法、JSP标记、自定义标记、JSTL和EL表达式、JSP新特性、MVC设计模式、Service生命周期及Serviet服务器、Serviet过滤器和监听器、Tomcat配置和部署。
2、Spring
SpringIoc、Ioc注入技巧、对象高级配装配(自动装配、模板装配、组件扫描特性、FactoryBean、对象生命周期)、Spring、AOP、原理、Aspectj、SpringJDBC支持
3、MyBatis
MyBatis映射基础，DQL映射，DML映射，结果集映射，高级动态SQL映射，SqlSession的使用，SpringMyBatis整合
4、Redis
Redis原理、Redis命令、JavaRedisAPI、SpringRedis整合、Redis集群和缓存
5、Nginx
Nginx原理、Nginx环境、Nginx、虚拟机、Nginx反向代理、Tomcat服务器集成、NginxURL重写、Session共享技术
Struts2&Hibernate
6、Struts2控制流程、OgnI、Action、Interceptor、Result、FreeMarker、Struts2标记库、Struts2扩展、Strtus2应用、HibemateAPI、Hibemate实体映射技术、Hibemate关系映射技巧、HQL查询、Hibernate缓存技术、SSH整合
第四阶段、大数据技术(Hadoop和Spark)
1、Hadoop
Hadoop基础唤此山和环境搭建，HDFS体系结构、MapRece;Hadoop的集群模式、HDFS联盟、利用ZooKeeper来实现Hadoop集群的HA(高可用性)功能,Yarn的任务调度机制,ApacheHive,Pig数据处理,集成Hadoop和Sqoop、Flume以及ApacheKafKa来实现数据的交换,安装部署HBase，Stomm
2、Scala语言
Scala环境搭建、Scala基础语法、模式匹配、重载与构造器、MapRece、元组、继承、StringContext,OptionSomeNone,Tuple;集合方法和运算,future对象同步处理和异步处理返回结果
3、Spark
Spark和Hadoop已成为目前大数据处理领域的核心框架。课程体系详细讲解Spark搭建,Spark-shell的使用,Spark-submit提交应用,Spark的内核设计和实现,并对内核中的实现架构、运行原理进行详细的讲解;Spark生态习题中的各个组件，包括:SparkCore,SharkSQL和SparkStreaming等等。
以上内容是关于参加Java培训可以学习到哪些知识点的内容概要，如果你也想参加Java培训，一定要选择靠谱的Java培训机构，或者来昌平北大青鸟参加Java培训班免费试听课程可能对于学习Java的小伙伴有所帮助。
免责声明：内容来源于公开网络，若涉及侵权联系尽快删除！
⑻ 大数据三大核心技术：拿数据、算数据、卖数据！
大数据的由来
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
1
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
大数据的应用领域
大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、 汽车 、餐饮、电信、能源、体能和 娱乐 等在内的 社会 各行各业都已经融入了大数据的印迹。
制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
汽车 行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶 汽车 ，在不远的未来将走入我们的日常生活。
互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。
能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。
物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。
城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
体育 娱乐 ，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种 题财的 影视作品，以及预测比赛结果。
安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。
个人生活， 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。
大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了 社会 生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。
大数据方面核心技术有哪些？
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。
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
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
Logstash
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
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
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。
Zookeeper
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。
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
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
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
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
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
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
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
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。
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
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
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
数据查询分析
Hive
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
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
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
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
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
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。
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。
简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。
⑼ scala怎样创建redis集群连接池
此外，我还讨论过较为常见的基于服务器的数据存储，比如MongoDB和CouchDB。每个数据存储都有其优势和劣势，特别是当应用于特定领域时。本期的Java开发2.0关注的是Redis，一种轻量级键值对数据存储。多数NoSQL实现本质上都是键值对，但是Redis支持非常丰富的值集，其中包括字符手吵串、列表、集以及散列。因此，Redis通常被称为数据结构服务器。Redis也以异常快速而闻名，这使得它成为某一特定类型使用案例的最优选择。当我们想要了解一种新事物时，将其同熟知的事物进行比较可能会有所帮助，因此，我们将通过对比其与memcached的相似性以开启Redis探索之旅。接着我们将介绍Redis的主要功能，这些功能可以使其在某些肆乎应用场景可以胜过memcached。最后我将向您展示如何将Redis作为一个传统数据存储用于模型对象。Redis和memcachedMemcached是一个众所周知的内存对象缓存系统，通过将目标键和值导入内存缓存运行。因此，Memcached能回避读取磁盘时发生的I/O成本问题。在Web应用程序和数据库之间粘贴memcached时会产生更好的读取性能。因此，对于那些需要快速数据查询的应用程序，Memcached是一个不错的裂薯悉选择。其中的一个例子为股票查询服务，需要另外访问数据库获取相对静态数据，如股票名称或价格信息。MemcacheDB将Redis与memcached相比较并不公平，它与MemcacheDB相比要好的多，MemcacheDB是一个分布式键值对存储系统，专为数据持久化而设计。MemcacheDB与Redis较为相似，其新增优势可以使其轻松地与memcached实现的客户端进行通信。但是memcached也有其局限性，其中一个事实就是它所有的值均是简单的字符串。Redis作为memcached的替代者，支持更加丰富的功能集。一些基准(benchmarks)也表明Redis的速度要比memcached快很多。Redis提供的丰富数据类型使其可以在内存中存储更为复杂的数据，这是使用memcached无法实现的。同memcached不一样，Redis可以持久化其数据。Redis解决了一个重大的缓存问题，而其丰富的功能集又为其找到了其他用途。由于Redis能够在磁盘上存储数据以及跨节点复制数据，因而可以作为数据仓库用于传统数据模式（也就是说，您可以使用Redis，就像使用RDBMS一样）。Redis还经常被用作队列系统。在本用例中，Redis是备份和工作队列持久化存储（利用Redis的列表类型）的基础。GitHub是以此种方法使用Redis的大规模基础架构示例准备好Redis，立即开始!要开始使用Redis，您需要访问它，可以通过本地安装或者托管供应商来实现访问。如果您使用的MAC，安装过程可能就不那么简单。如果您使用的是Windows??，您需要先安装Cygwin。如果您正在寻找一个托管供应商，Redis4You拥有一个免费计划。不管您以何种方式访问，您都能够根据本文下列示例进行操作，但是我需要指出的是，使用一个托管供应商进行缓存可能并不是很好的缓存解决方案，因为网络延迟可能会抵消任何性能优势。您需要通过命令与Redis进行交互，这就是说，这里没有SQL类查询语言。使用Redis工作非常类似于使用传统map数据结构，即所有的一切都拥有一个键和一个值，每个值都有多种与之关联的数据类型。每个数据类型都有其自己的命令集。例如，如果您计划使用简单数据类型，比如某种缓存模式，您可以使用命令set和get。您可以通过命令行shell与一个Reids实例进行交互。还有多个客户端实现，可以以编程方式与Redis进行交互。清单1展示了一个使用基础命令的简单命令行shell交互：清单1.使用基础的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"在这里，我通过set命令将键"page"与值"registration"相关联。接着，我发出keys命令（后缀*表示我想看到所有可用的实例键。keys命令显示有一个page值和一个foo，我可以通过get命令检索到与一个键关联的值。请记住，使用get检索到的值只能是一个字符串。如果一个键的值是一个列表，那么您必须使用一个特定列表的命令来检索列表元素。（注意，有可以查询值类型的命令）。Java与Jedis集成对于那些想要将Redis集成到Java应用程序的编程人员，Redis团队建议使用一个名为Jedis的项目，Jedis是一个轻量级库，可以将本地Redis命令映射到Java方法。例如Jedis可以获取并设置简单值，如清单2所示：清单2.Java代码中的基础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();在清单2中，我配置了一个连接池并捕获连接，（与您在典型JDBC场景中的操作非常相似）然后我在清单的底部设置了返回操作。在连接池逻辑之间，我设置了值"bar"和键"foo"，这是我通过get命令检索到的。与memcached类似，Redis允许您将过期（expiration）时间关联到一个值。因此我设置了这样一个值（比如，股票临时交易价格），最终将从Redis缓存中清除掉。如果我想在Jedis中设置一个过期时间，需要在发出set调用之后将其和一个过期时间关联。如清单3所示：清单3.Redis值可以设置为终止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;在清单3中，我使用了一个expire调用将"gone"的值设置为在10秒钟内终止。调用Thread.sleep之后，"gone"的get调用会返回null。Redis中的数据类型使用Redis数据类型，比如列表和散列需要专用命令用法。例如，我可以通过为键附加值来创建列表。