hbaseweb源碼
❶ 大數據分析應該掌握哪些基礎知識
java基礎語法
· 分支結構if/switch
· 循環結構for/while/do while
· 方法聲明和調用
· 方法重載
· 數組的使用
· 命令行參數、可變參數
IDEA
· IDEA常用設置、常用快捷鍵
· 自定義模板
· 關聯Tomcat
· Web項目案例實操
面向對象編程
· 封裝、繼承、多態、構造器、包
· 異常處理機制
· 抽象類、介面、內部類
· 常有基礎API、集合List/Set/Map
· 泛型、線程的創建和啟動
· 深入集合源碼分析、常見數據結構解析
· 線程的安全、同步和通信、IO流體系
· 反射、類的載入機制、網路編程
Java8/9/10/11新特性
· Lambda表達式、方法引用
· 構造器引用、StreamAPI
· jShell(JShell)命令
· 介面的私有方法、Optional加強
· 局部變數的類型推斷
· 更簡化的編譯運行程序等
Mysql
· DML語言、DDL語言、DCL語言
· 分組查詢、Join查詢、子查詢、Union查詢、函數
· 流程式控制制語句、事務的特點、事務的隔離級別等
JDBC
· 使用JDBC完成資料庫增刪改查操作
· 批處理的操作
· 資料庫連接池的原理及應用
· 常見資料庫連接池C3P0、DBCP、Druid等
Maven
· Maven環境搭建
· 本地倉庫&中央倉庫
· 創建Web工程
· 自動部署
· 持續繼承
· 持續部署
Linux
· VI/VIM編輯器
· 系統管理操作&遠程登錄
· 常用命令
· 軟體包管理&企業真題
Shell編程
· 自定義變數與特殊變數
· 運算符
· 條件判斷
· 流程式控制制
· 系統函數&自定義函數
· 常用工具命令
· 面試真題
Hadoop
· Hadoop生態介紹
· Hadoop運行模式
· 源碼編譯
· HDFS文件系統底層詳解
· DN&NN工作機制
· HDFS的API操作
· MapRece框架原理
· 數據壓縮
· Yarn工作機制
· MapRece案例詳解
· Hadoop參數調優
· HDFS存儲多目錄
· 多磁碟數據均衡
· LZO壓縮
· Hadoop基準測試
Zookeeper
· Zookeeper數據結果
· 內部原理
· 選舉機制
· Stat結構體
· 監聽器
· 分布式安裝部署
· API操作
· 實戰案例
· 面試真題
· 啟動停止腳本
HA+新特性
· HDFS-HA集群配置
Hive
· Hive架構原理
· 安裝部署
· 遠程連接
· 常見命令及基本數據類型
· DML數據操作
· 查詢語句
· Join&排序
· 分桶&函數
· 壓縮&存儲
· 企業級調優
· 實戰案例
· 面試真題
Flume
· Flume架構
· Agent內部原理
· 事務
· 安裝部署
· 實戰案例
· 自定義Source
· 自定義Sink
· Ganglia監控
Kafka
· 消息隊列
· Kafka架構
· 集群部署
· 命令行操作
· 工作流程分析
· 分區分配策略
· 數據寫入流程
· 存儲策略
· 高階API
· 低級API
· 攔截器
· 監控
· 高可靠性存儲
· 數據可靠性和持久性保證
· ISR機制
· Kafka壓測
· 機器數量計算
· 分區數計算
· 啟動停止腳本
DataX
· 安裝
· 原理
· 數據一致性
· 空值處理
· LZO壓縮處理
Scala
· Scala基礎入門
· 函數式編程
· 數據結構
· 面向對象編程
· 模式匹配
· 高階函數
· 特質
· 註解&類型參數
· 隱式轉換
· 高級類型
· 案例實操
Spark Core
· 安裝部署
· RDD概述
· 編程模型
· 持久化&檢查點機制
· DAG
· 運算元詳解
· RDD編程進階
· 累加器&廣播變數
Spark SQL
· SparkSQL
· DataFrame
· DataSet
· 自定義UDF&UDAF函數
Spark Streaming
· SparkStreaming
· 背壓機制原理
· Receiver和Direct模式原理
· Window原理及案例實操
· 7x24 不間斷運行&性能考量
Spark內核&優化
· 內核源碼詳解
· 優化詳解
Hbase
· Hbase原理及架構
· 數據讀寫流程
· API使用
· 與Hive和Sqoop集成
· 企業級調優
Presto
· Presto的安裝部署
· 使用Presto執行數倉項目的即席查詢模塊
Ranger2.0
· 許可權管理工具Ranger的安裝和使用
Azkaban3.0
· 任務調度工具Azkaban3.0的安裝部署
· 使用Azkaban進行項目任務調度，實現電話郵件報警
Kylin3.0
· Kylin的安裝部署
· Kylin核心思想
· 使用Kylin對接數據源構建模型
Atlas2.0
· 元數據管理工具Atlas的安裝部署
Zabbix
· 集群監控工具Zabbix的安裝部署
DolphinScheler
· 任務調度工具DolphinScheler的安裝部署
· 實現數倉項目任務的自動化調度、配置郵件報警
Superset
· 使用SuperSet對數倉項目的計算結果進行可視化展示
Echarts
· 使用Echarts對數倉項目的計算結果進行可視化展示
Redis
· Redis安裝部署
· 五大數據類型
· 總體配置
· 持久化
· 事務
· 發布訂閱
· 主從復制
Canal
· 使用Canal實時監控MySQL數據變化採集至實時項目
Flink
· 運行時架構
· 數據源Source
· Window API
· Water Mark
· 狀態編程
· CEP復雜事件處理
Flink SQL
· Flink SQL和Table API詳細解讀
Flink 內核
· Flink內核源碼講解
· 經典面試題講解
Git&GitHub
· 安裝配置
· 本地庫搭建
· 基本操作
· 工作流
· 集中式
ClickHouse
· ClickHouse的安裝部署
· 讀寫機制
· 數據類型
· 執行引擎
DataV
· 使用DataV對實時項目需求計算結果進行可視化展示
sugar
· 結合Springboot對接網路sugar實現數據可視化大屏展示
Maxwell
· 使用Maxwell實時監控MySQL數據變化採集至實時項目
ElasticSearch
· ElasticSearch索引基本操作、案例實操
Kibana
· 通過Kibana配置可視化分析
Springboot
· 利用Springboot開發可視化介面程序
❷ 如何用html編寫一個簡單的網頁
簡單的html網頁可以直接利用文本編寫的，無需下載特定編輯器。
1、在我們的windows操作系統中，桌面上滑鼠右鍵新建一個txt文本，並命名為"最簡單網頁",只是便於標識，實際上並不影響我們的操作。注意我們需要提前在文件屬性中把擴展名顯示出來。
❸ 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。
1
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。
❹ javaweb工程師能拿多少薪資
名校研究生：15k-18k
普通學校研究生：12k左右
名校本科生：9k-12k
普通學校本科生：7k
大概就這個行情，你說的城市大概都這個水平，不會差多少，畢竟這三個地方都差不多，所以工資水平也差不多，如果你要選就綜合各個因素選一個發展，比如你的人脈都在北京，就選北京唄，你自己琢磨。再就是我說的這個工資水平是去互聯網相關公司的起薪，你要去國企的話就看你造化了，大概打個5到7折
❺ 大數據有什麼技術，大數據技術內容介紹
大數據是眾多學科與統計學交叉產生的一門新興學科。大數據牽扯的數據挖掘、雲計算一類的，所以是計算機一類的專業。分布比較廣，應用行業較多。
零售業：主要集中在客戶營銷分析上，通過大數據技術可以對客戶的消費信息進行分析。獲知客戶的消費習慣、消費方向等，以便商場做好更合理商品、貨架擺放，規劃市場營銷方案、產品推薦手段等。
金融業：在金融行業里頭，數據即是生命，其信息系統中積累了大量客戶的交易數據。通過大數據可以對客戶的行為進行分析、防堵詐騙、金融風險分析等。
醫療業：通過大數據可以輔助分析疫情信息，對應做出相應的防控措施。對人體健康的趨勢分析在電子病歷、醫學研發和臨床試驗中，可提高診斷准確性和葯物有效性等。
製造業：該行業對大數據的需求主要體現在產品研發與設計、供應鏈管理、生產、售後服務等。通過數據分析，在產品研發過程中免除掉一些不必要的步驟，並且及時改善產品的製造與組裝的流程。
❻ 網頁源代碼的基本結構是什麼
如圖：
(6)hbaseweb源碼擴展閱讀：
標簽詳解：
1.<!doctype>：是聲明用哪個 HTML 版本進行編寫的指令。並不是 HTML 標簽。<!doctype html>：html5網頁聲明，表示網頁採用html5。
2.<meta>：提供有關頁面的元信息（針對搜索引擎和更新頻度的描述和關鍵詞等），寫在<head>標簽內。
a）<meta charset="UTF-8">：設置頁面的編碼格式UTF-8；
b）<meta name="Generator" content="EditPlus">：說明生成工具為EditPlus；
c）<meta name="Author" content="">：告訴搜索引擎站點製作的作者；
d）<meta name="Keywords" content="">：告訴搜索引擎網站的關鍵字；
e）<meta name="Description" content="">：告訴搜索引擎網站的內容；
❼ Apache，CDH和Cloudera三者有什麼區別
親，很高興為您解答，
Hortonworks Hadoop區別於其他的Hadoop發行版(如Cloudera)的根本就在於，Hortonworks的產品均是百分之百開源。
Cloudera有免費版和企業版，企業版只有試用期。
apache hadoop則是原生的hadoop。
目前在中國流行的是apache hadoop，Cloudera CDH，當然Hortonworks也有用的
Apache Ambari是一個基於web的工具，用於配置、管理和監視Apache Hadoop集群，支持Hadoop HDFS,、Hadoop MapRece、Hive、HCatalog,、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig和Sqoop。Ambari同樣還提供了集群狀況儀表盤，比如heatmaps和查看MapRece、Pig、Hive應用程序的能力，以友好的用戶界面對它們的性能特性進行診斷。希望能幫助到您，望採納！
❽ 求一個學校網站首頁的源代碼
<html>
<head>
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<meta name="generator" content="貴州省">
<meta name="keywords" content="凱里一中歡迎您!">
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<title>凱里一中 - 首頁 - 凱里一中歡迎您!</title>
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<li id='menuBaiNian'><a href='/BaiNian/' title='學校簡介'><span>學校概況</span></a> </li>
<li id='menuxiaoyou'><a href='/xiaoyou/' title='歡迎新老校友常來看看'><span>校友天地</span></a> </li>
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<DIV id=headForm><SPAN id=menuFind>今天是：2009年5月27日星期三 | 您現在位於：<A class=h_menu href="http://172.16.1.167:81/Editor//">網站首頁</A> → <font title='首頁'>首頁</font></SPAN> </DIV></DIV></TBODY></TABLE>
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<!---------------------------------登陸、新聞、文章、調查、公告、搜索 開始--------------------------------->
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<tr>
<td>驗證碼:</td>
<td><input type=text class=txt name=CodeStr maxlength=4 size=4><img src='/Include/YSvoid_GetCode.asp' align=absMiddle title= '驗證碼，看不清楚。請點擊刷新驗證碼！' onclick="this.src='/Include/YSvoid_GetCode.asp'"></td>
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<A href="/User/register.asp"><img src="/Skin/Skin_1/main/user_login_butreg.gif" border=0 title="注冊用戶，點這里可以注冊新用戶"></A>
<INPUT onclick="jacascript:return login_true();" type=image src="/Skin/Skin_1/main/user_login_button.gif" align=absMiddle border=0 title="用戶登陸，請輸入正確的用戶名、密碼、驗證碼再登陸網站">
<A style="CURSOR: help" href="/User/Getpass.asp"><img src="/Skin/Skin_1/main/user_login_key.gif" border=0 title="忘記密碼，點這里可以找回自己的密碼"></A></TD></TR>
<tr>
<td height="3"></td>
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<TD align=middle colSpan=2><A href="/User/register.asp?action=resend" alt="重新發送一次我的注冊驗證郵件！">發送注冊郵件</A> <INPUT class=bg_td id=id_memery_info type=checkbox value=yes name=memery_info><LABEL id=label_memery_info for=id_memery_info alt="如選擇「記住密碼」登陸，以後將自動登陸本站！">記住密碼</LABEL></FORM></TABLE></TD></TR></TBODY></TABLE>
<table border=0><tr><td height=3></td></tr></table></td>
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<td><table cellspacing=1 cellpadding=2 class=Table_Home>
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<TD class=td0_Home>德育之窗</TD></TR>
<tr class=bg_Home><td align=center>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Article/view.asp?id=71' style="color:FF0000;" title='德育之窗標題：凱里一中德育簡報[ 2009 ] 第二期 總18期
發 布 人：klyzren
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整理時間：2009-4-27 22:03:21' target=_blank> 凱里一中德育簡報[ 2009 ] 第二...</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Article/view.asp?id=64' style="color:0000FF;" title='德育之窗標題：凱里一中德育簡報[ 2009 ] 第一期 總17期
發 布 人：klyzren
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整理時間：2009-4-10 13:10:56' target=_blank> 凱里一中德育簡報[ 2009 ] 第一...</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Article/view.asp?id=26' style="color:FF0000;" title='德育之窗標題：凱里一中校園文化
發 布 人：klyzren
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整理時間：2008-10-6 21:33:11' target=_blank> 凱里一中校園文化</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Article/view.asp?id=23' style="color:;" title='德育之窗標題：以學生為本構建新型的師生關系
發 布 人：klyzboy
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整理時間：2008-9-25 9:30:50' target=_blank> 以學生為本構建新型的師生關...</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Article/view.asp?id=20' style="color:;" title='德育之窗標題：文以載道，以道育人
發 布 人：klyzboy
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整理時間：2008-9-24 21:59:51' target=_blank> 文以載道，以道育人</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Article/view.asp?id=19' style="color:;" title='德育之窗標題：淺談班主任工作中的德育教育
發 布 人：klyzboy
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整理時間：2008-9-24 21:54:46' target=_blank> 淺談班主任工作中的德育教育</a></td></tr>
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<table border=0><tr><td height=3></td></tr></table></td>
</tr>
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<TD class=td0_Home>凱里一中新聞</TD></TR>
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var links='News/view.asp?id=531|News/view.asp?id=507|News/view.asp?id=459|News/view.asp?id=405|News/view.asp?id=402'
var texts='學校舉行各項文藝活動|「春蕾行動」暖學子|我校榮獲凱里市第三屆中小學生運動會高中組團體總分第...|凱里一中田徑運動場落成典禮暨2008年運動會|凱里一中紀念改革開放30周年暨「一二.九」學生愛國運動...'
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發 布 人：klyzren
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整理時間：2009-5-11 17:41:16' target=_blank>凱里一中足球特招考核成績登...</a></tr></td></table></td>
<td><table border=0 cellspacing=0 cellpadding=0 width='100%'><tr><td height=20><B>·</B><a href='News/view.asp?id=526' style="color:0000FF;" title='新聞標題：致校友的一封信(校慶公告一)
發 布 人：klyzren
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整理時間：2009-5-6 20:58:36' target=_blank>致校友的一封信(校慶公告一...</a></tr></td></table></td>
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</td>
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</td>
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<td height=21><B>·</B><a href='/Common/Update.asp?Action=&id=7' target_blank title='公告標題：通知（關於天氣）
發布時間：2008-12-23 12:49:02
點擊瀏覽詳細……'>通知（關於天氣）</a></td>
</tr>
<tr>
<td height=21><B>·</B><a href='/Common/Update.asp?Action=&id=6' target_blank title='公告標題：致同學們的一封信
發布時間：2008-10-15 13:44:48
點擊瀏覽詳細……'>致同學們的一封信</a></td>
</tr>
<tr>
<td height=21><B>·</B><a href='/Common/Update.asp?Action=&id=4' target_blank title='公告標題：國慶放假通知
發布時間：2008-10-13 18:21:29
點擊瀏覽詳細……'>國慶放假通知</a></td>
</tr>
<tr>
<td height=21><B>·</B><a href='/Common/Update.asp?Action=&id=1' target_blank title='公告標題：凱里一中網站改版
發布時間：2008-8-4 15:48:26
點擊瀏覽詳細……'>凱里一中網站改版</a></td>
</tr>
</td></tr>
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<TD class=td0_Home>試題資源</TD></TR>
<tr class=bg_Home><td align=center>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Down/view.asp?id=47' style="color:;" title='試題資源標題：競賽數學訓練題目
發 布 人：jswei85
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整理時間：2009-4-13 16:40:48' target=_blank> 競賽數學訓練題目</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Down/view.asp?id=45' style="color:;" title='試題資源標題：高三歷史中國古代史專題復習：中國古代民族關系和對外關系人教版知識精講
發 布 人：klyzren
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整理時間：2009-3-27 15:34:52' target=_blank> 高三歷史中國古代史專題復習：...</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Down/view.asp?id=44' style="color:;" title='試題資源標題：高二語文《蘭亭集序》北京版知識精講
發 布 人：klyzren
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整理時間：2009-3-27 15:32:46' target=_blank> 高二語文《蘭亭集序》北京版知...</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Down/view.asp?id=43' style="color:;" title='試題資源標題：高中物理熱學和電學部分演示實驗flash動畫（下）
發 布 人：klyzren
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整理時間：2008-10-12 22:57:07' target=_blank> 高中物理熱學和電學部分演示實...</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Down/view.asp?id=42' style="color:;" title='試題資源標題：高中物理熱學和電學部分演示實驗flash動畫(上)
發 布 人：klyzren
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整理時間：2008-10-12 22:46:11' target=_blank> 高中物理熱學和電學部分演示實...</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Down/view.asp?id=40' style="color:;" title='試題資源標題：2008年會考模擬試卷
發 布 人：klpwb
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整理時間：2008-10-6 23:04:22' target=_blank> 2008年會考模擬試卷</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Down/view.asp?id=38' style="color:;" title='試題資源標題：地理教學FLash--洋流的形成分布及影響
發 布 人：笑紅塵
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整理時間：2008-9-25 13:29:41' target=_blank> 地理教學FLash--洋流的形成分布...</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Down/view.asp?id=37' style="color:;" title='試題資源標題：地理教學演示Flash地形雨的形成
發 布 人：笑紅塵
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整理時間：2008-9-25 13:26:51' target=_blank> 地理教學演示Flash地形雨的形成...</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Down/view.asp?id=36' style="color:;" title='試題資源標題：地理教學演示Flash
發 布 人：笑紅塵
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整理時間：2008-9-25 13:19:31' target=_blank> 地理教學演示Flash</a></td></tr>
</td></tr>
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</tr>
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</td>
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<option value='news'>學校新聞</option>
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<td> <input type=checkbox name=celerity value='yes'></td>
<td>快速搜索 </td>
<td valign=top><input type=submit class=btn value='搜 索'></td>
<td> <a href='/Common/search.asp?action=help' title='多功能搜索' style='cursor:help;'>搜索幫助？</a></td>
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</td></tr>
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<table border=0><tr><td height=3></td></tr></table></td>
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<!---------------------------------登陸、新聞、文章、調查、公告、搜索 結束--------------------------------->
<!---------------------------------下載、商城 開始--------------------------------->
<!---------------------------------論壇、電影 開始--------------------------------->
<!---------------------------------酷站、市場、企業 開始--------------------------------->
<!---------------------------------酷站、市場、企業 結束--------------------------------->
<!---------------------------------圖庫、動畫 開始--------------------------------->
<!---------------------------------圖庫、動畫 結束--------------------------------->
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<DIV align=center>
<A class=h_td href="/Common/GuestBook.asp">網站留言</A> -
<A class=h_td href="/Common/Links.asp">友情鏈接</A> -
<A class=h_td href="/Common/Online.asp">與我在線</A> -
<a class=h_td href="mailto:[email protected]">校長郵箱</a> -
<A class=h_td href="#top">TOP</A> </DIV></SPAN></DIV></DIV>
<DIV id=headV2>
<DIV align=center>Copyright &; 2006-2009 <A href="http://www.klyz.cn" target=_blank><B><FONT face=Arial>www.</FONT><FONT face=Arial color=#cc3300>klyz</FONT><FONT face=Arial>.cn</FONT></B></A> All Rights Reserved.
<SCRIPT language=JavaScript src="http://s127.cnzz.com/stat.php?id=1056402&web_id=1056402&show=pic" charset=gb2312></SCRIPT>
</DIV>
<DIV align=center><FONT face=Verdana><FONT face=Verdana>校址：貴州省凱里市文化北路30號 郵 編：556000</FONT></DIV>
<DIV align=center>
<DIV align=center><FONT face=Verdana>聯系電話：0855-8506108 傳真：0855-8503668</FONT></DIV></FONT></DIV>
<DIV align=center><A href="http://www.klyz.cn" target=_blank>凱里一中版權所有</A> </DIV></DIV></td>
</tr>
</table>
</center>
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</html>
❾ 什麼是mongodb，zookeeper，redis，solr
MongoDB[1] 是一個基於分布式文件存儲的資料庫。由C++語言編寫。旨在為WEB應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。
ZooKeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，是Google的Chubby一個開源的實現，是Hadoop和Hbase的重要組件。它是一個為分布式應用提供一致性服務的軟體，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組服務等。
Redis是一個開源的使用ANSI C語言編寫、支持網路、可基於內存亦可持久化的日誌型、Key-Value資料庫，並提供多種語言的API。從2010年3月15日起，Redis的開發工作由VMware主持。從2013年5月開始，Redis的開發由Pivotal贊助。
Solr是一個獨立的企業級搜索應用伺服器，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。
❿ 做大數據分析一般用什麼工具呢
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。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
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。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。