hbaseweb源码
❶ 大数据分析应该掌握哪些基础知识
java基础语法
· 分支结构if/switch
· 循环结构for/while/do while
· 方法声明和调用
· 方法重载
· 数组的使用
· 命令行参数、可变参数
IDEA
· IDEA常用设置、常用快捷键
· 自定义模板
· 关联Tomcat
· Web项目案例实操
面向对象编程
· 封装、继承、多态、构造器、包
· 异常处理机制
· 抽象类、接口、内部类
· 常有基础API、集合List/Set/Map
· 泛型、线程的创建和启动
· 深入集合源码分析、常见数据结构解析
· 线程的安全、同步和通信、IO流体系
· 反射、类的加载机制、网络编程
Java8/9/10/11新特性
· Lambda表达式、方法引用
· 构造器引用、StreamAPI
· jShell(JShell)命令
· 接口的私有方法、Optional加强
· 局部变量的类型推断
· 更简化的编译运行程序等
Mysql
· DML语言、DDL语言、DCL语言
· 分组查询、Join查询、子查询、Union查询、函数
· 流程控制语句、事务的特点、事务的隔离级别等
JDBC
· 使用JDBC完成数据库增删改查操作
· 批处理的操作
· 数据库连接池的原理及应用
· 常见数据库连接池C3P0、DBCP、Druid等
Maven
· Maven环境搭建
· 本地仓库&中央仓库
· 创建Web工程
· 自动部署
· 持续继承
· 持续部署
Linux
· VI/VIM编辑器
· 系统管理操作&远程登录
· 常用命令
· 软件包管理&企业真题
Shell编程
· 自定义变量与特殊变量
· 运算符
· 条件判断
· 流程控制
· 系统函数&自定义函数
· 常用工具命令
· 面试真题
Hadoop
· Hadoop生态介绍
· Hadoop运行模式
· 源码编译
· HDFS文件系统底层详解
· DN&NN工作机制
· HDFS的API操作
· MapRece框架原理
· 数据压缩
· Yarn工作机制
· MapRece案例详解
· Hadoop参数调优
· HDFS存储多目录
· 多磁盘数据均衡
· LZO压缩
· Hadoop基准测试
Zookeeper
· Zookeeper数据结果
· 内部原理
· 选举机制
· Stat结构体
· 监听器
· 分布式安装部署
· API操作
· 实战案例
· 面试真题
· 启动停止脚本
HA+新特性
· HDFS-HA集群配置
Hive
· Hive架构原理
· 安装部署
· 远程连接
· 常见命令及基本数据类型
· DML数据操作
· 查询语句
· Join&排序
· 分桶&函数
· 压缩&存储
· 企业级调优
· 实战案例
· 面试真题
Flume
· Flume架构
· Agent内部原理
· 事务
· 安装部署
· 实战案例
· 自定义Source
· 自定义Sink
· Ganglia监控
Kafka
· 消息队列
· Kafka架构
· 集群部署
· 命令行操作
· 工作流程分析
· 分区分配策略
· 数据写入流程
· 存储策略
· 高阶API
· 低级API
· 拦截器
· 监控
· 高可靠性存储
· 数据可靠性和持久性保证
· ISR机制
· Kafka压测
· 机器数量计算
· 分区数计算
· 启动停止脚本
DataX
· 安装
· 原理
· 数据一致性
· 空值处理
· LZO压缩处理
Scala
· Scala基础入门
· 函数式编程
· 数据结构
· 面向对象编程
· 模式匹配
· 高阶函数
· 特质
· 注解&类型参数
· 隐式转换
· 高级类型
· 案例实操
Spark Core
· 安装部署
· RDD概述
· 编程模型
· 持久化&检查点机制
· DAG
· 算子详解
· RDD编程进阶
· 累加器&广播变量
Spark SQL
· SparkSQL
· DataFrame
· DataSet
· 自定义UDF&UDAF函数
Spark Streaming
· SparkStreaming
· 背压机制原理
· Receiver和Direct模式原理
· Window原理及案例实操
· 7x24 不间断运行&性能考量
Spark内核&优化
· 内核源码详解
· 优化详解
Hbase
· Hbase原理及架构
· 数据读写流程
· API使用
· 与Hive和Sqoop集成
· 企业级调优
Presto
· Presto的安装部署
· 使用Presto执行数仓项目的即席查询模块
Ranger2.0
· 权限管理工具Ranger的安装和使用
Azkaban3.0
· 任务调度工具Azkaban3.0的安装部署
· 使用Azkaban进行项目任务调度，实现电话邮件报警
Kylin3.0
· Kylin的安装部署
· Kylin核心思想
· 使用Kylin对接数据源构建模型
Atlas2.0
· 元数据管理工具Atlas的安装部署
Zabbix
· 集群监控工具Zabbix的安装部署
DolphinScheler
· 任务调度工具DolphinScheler的安装部署
· 实现数仓项目任务的自动化调度、配置邮件报警
Superset
· 使用SuperSet对数仓项目的计算结果进行可视化展示
Echarts
· 使用Echarts对数仓项目的计算结果进行可视化展示
Redis
· Redis安装部署
· 五大数据类型
· 总体配置
· 持久化
· 事务
· 发布订阅
· 主从复制
Canal
· 使用Canal实时监控MySQL数据变化采集至实时项目
Flink
· 运行时架构
· 数据源Source
· Window API
· Water Mark
· 状态编程
· CEP复杂事件处理
Flink SQL
· Flink SQL和Table API详细解读
Flink 内核
· Flink内核源码讲解
· 经典面试题讲解
Git&GitHub
· 安装配置
· 本地库搭建
· 基本操作
· 工作流
· 集中式
ClickHouse
· ClickHouse的安装部署
· 读写机制
· 数据类型
· 执行引擎
DataV
· 使用DataV对实时项目需求计算结果进行可视化展示
sugar
· 结合Springboot对接网络sugar实现数据可视化大屏展示
Maxwell
· 使用Maxwell实时监控MySQL数据变化采集至实时项目
ElasticSearch
· ElasticSearch索引基本操作、案例实操
Kibana
· 通过Kibana配置可视化分析
Springboot
· 利用Springboot开发可视化接口程序
❷ 如何用html编写一个简单的网页
简单的html网页可以直接利用文本编写的，无需下载特定编辑器。
1、在我们的windows操作系统中，桌面上鼠标右键新建一个txt文本，并命名为"最简单网页",只是便于标识，实际上并不影响我们的操作。注意我们需要提前在文件属性中把扩展名显示出来。
❸ 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。
❹ javaweb工程师能拿多少薪资
名校研究生：15k-18k
普通学校研究生：12k左右
名校本科生：9k-12k
普通学校本科生：7k
大概就这个行情，你说的城市大概都这个水平，不会差多少，毕竟这三个地方都差不多，所以工资水平也差不多，如果你要选就综合各个因素选一个发展，比如你的人脉都在北京，就选北京呗，你自己琢磨。再就是我说的这个工资水平是去互联网相关公司的起薪，你要去国企的话就看你造化了，大概打个5到7折
❺ 大数据有什么技术，大数据技术内容介绍
大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是计算机一类的专业。分布比较广，应用行业较多。
零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。
金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。
医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。
制造业：该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析，在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤，并且及时改善产品的制造与组装的流程。
❻ 网页源代码的基本结构是什么
如图：
(6)hbaseweb源码扩展阅读：
标签详解：
1.<!doctype>：是声明用哪个 HTML 版本进行编写的指令。并不是 HTML 标签。<!doctype html>：html5网页声明，表示网页采用html5。
2.<meta>：提供有关页面的元信息（针对搜索引擎和更新频度的描述和关键词等），写在<head>标签内。
a）<meta charset="UTF-8">：设置页面的编码格式UTF-8；
b）<meta name="Generator" content="EditPlus">：说明生成工具为EditPlus；
c）<meta name="Author" content="">：告诉搜索引擎站点制作的作者；
d）<meta name="Keywords" content="">：告诉搜索引擎网站的关键字；
e）<meta name="Description" content="">：告诉搜索引擎网站的内容；
❼ Apache，CDH和Cloudera三者有什么区别
亲，很高兴为您解答，
Hortonworks Hadoop区别于其他的Hadoop发行版(如Cloudera)的根本就在于，Hortonworks的产品均是百分之百开源。
Cloudera有免费版和企业版，企业版只有试用期。
apache hadoop则是原生的hadoop。
目前在中国流行的是apache hadoop，Cloudera CDH，当然Hortonworks也有用的
Apache Ambari是一个基于web的工具，用于配置、管理和监视Apache Hadoop集群，支持Hadoop HDFS,、Hadoop MapRece、Hive、HCatalog,、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig和Sqoop。Ambari同样还提供了集群状况仪表盘，比如heatmaps和查看MapRece、Pig、Hive应用程序的能力，以友好的用户界面对它们的性能特性进行诊断。希望能帮助到您，望采纳！
❽ 求一个学校网站首页的源代码
<html>
<head>
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<title>凯里一中 - 首页 - 凯里一中欢迎您!</title>
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<DIV id=headForm><SPAN id=menuFind>今天是：2009年5月27日星期三 | 您现在位于：<A class=h_menu href="http://172.16.1.167:81/Editor//">网站首页</A> → <font title='首页'>首页</font></SPAN> </DIV></DIV></TBODY></TABLE>
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<td>验证码:</td>
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<A href="/User/register.asp"><img src="/Skin/Skin_1/main/user_login_butreg.gif" border=0 title="注册用户，点这里可以注册新用户"></A>
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<tr height=20><td><B>·</B><a href='Article/view.asp?id=71' style="color:FF0000;" title='德育之窗标题：凯里一中德育简报[ 2009 ] 第二期 总18期
发 布 人：klyzren
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整理时间：2009-4-27 22:03:21' target=_blank> 凯里一中德育简报[ 2009 ] 第二...</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Article/view.asp?id=64' style="color:0000FF;" title='德育之窗标题：凯里一中德育简报[ 2009 ] 第一期 总17期
发 布 人：klyzren
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整理时间：2009-4-10 13:10:56' target=_blank> 凯里一中德育简报[ 2009 ] 第一...</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Article/view.asp?id=26' style="color:FF0000;" title='德育之窗标题：凯里一中校园文化
发 布 人：klyzren
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整理时间：2008-10-6 21:33:11' target=_blank> 凯里一中校园文化</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Article/view.asp?id=23' style="color:;" title='德育之窗标题：以学生为本构建新型的师生关系
发 布 人：klyzboy
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整理时间：2008-9-25 9:30:50' target=_blank> 以学生为本构建新型的师生关...</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Article/view.asp?id=20' style="color:;" title='德育之窗标题：文以载道，以道育人
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整理时间：2008-9-24 21:59:51' target=_blank> 文以载道，以道育人</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Article/view.asp?id=19' style="color:;" title='德育之窗标题：浅谈班主任工作中的德育教育
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整理时间：2008-9-24 21:54:46' target=_blank> 浅谈班主任工作中的德育教育</a></td></tr>
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<TD class=td0_Home>凯里一中新闻</TD></TR>
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var texts='学校举行各项文艺活动|“春蕾行动”暖学子|我校荣获凯里市第三届中小学生运动会高中组团体总分第...|凯里一中田径运动场落成典礼暨2008年运动会|凯里一中纪念改革开放30周年暨“一二.九”学生爱国运动...'
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发 布 人：klyzren
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整理时间：2009-5-11 17:41:16' target=_blank>凯里一中足球特招考核成绩登...</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='新闻标题：致校友的一封信(校庆公告一)
发 布 人：klyzren
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整理时间：2009-5-6 20:58:36' target=_blank>致校友的一封信(校庆公告一...</a></tr></td></table></td>
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<td height=21><B>·</B><a href='/Common/Update.asp?Action=&id=7' target_blank title='公告标题：通知（关于天气）
发布时间：2008-12-23 12:49:02
点击浏览详细……'>通知（关于天气）</a></td>
</tr>
<tr>
<td height=21><B>·</B><a href='/Common/Update.asp?Action=&id=6' target_blank title='公告标题：致同学们的一封信
发布时间：2008-10-15 13:44:48
点击浏览详细……'>致同学们的一封信</a></td>
</tr>
<tr>
<td height=21><B>·</B><a href='/Common/Update.asp?Action=&id=4' target_blank title='公告标题：国庆放假通知
发布时间：2008-10-13 18:21:29
点击浏览详细……'>国庆放假通知</a></td>
</tr>
<tr>
<td height=21><B>·</B><a href='/Common/Update.asp?Action=&id=1' target_blank title='公告标题：凯里一中网站改版
发布时间：2008-8-4 15:48:26
点击浏览详细……'>凯里一中网站改版</a></td>
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<TD class=td0_Home>试题资源</TD></TR>
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<tr height=20><td><B>·</B><a href='Down/view.asp?id=47' style="color:;" title='试题资源标题：竞赛数学训练题目
发 布 人：jswei85
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整理时间：2009-4-13 16:40:48' target=_blank> 竞赛数学训练题目</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Down/view.asp?id=45' style="color:;" title='试题资源标题：高三历史中国古代史专题复习：中国古代民族关系和对外关系人教版知识精讲
发 布 人：klyzren
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整理时间：2009-3-27 15:34:52' target=_blank> 高三历史中国古代史专题复习：...</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Down/view.asp?id=44' style="color:;" title='试题资源标题：高二语文《兰亭集序》北京版知识精讲
发 布 人：klyzren
浏览次数：18 人次
整理时间：2009-3-27 15:32:46' target=_blank> 高二语文《兰亭集序》北京版知...</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Down/view.asp?id=43' style="color:;" title='试题资源标题：高中物理热学和电学部分演示实验flash动画（下）
发 布 人：klyzren
浏览次数：134 人次
整理时间：2008-10-12 22:57:07' target=_blank> 高中物理热学和电学部分演示实...</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Down/view.asp?id=42' style="color:;" title='试题资源标题：高中物理热学和电学部分演示实验flash动画(上)
发 布 人：klyzren
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整理时间：2008-10-12 22:46:11' target=_blank> 高中物理热学和电学部分演示实...</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Down/view.asp?id=40' style="color:;" title='试题资源标题：2008年会考模拟试卷
发 布 人：klpwb
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整理时间：2008-10-6 23:04:22' target=_blank> 2008年会考模拟试卷</a></td></tr>
<tr height=20><td><B>·</B><a href='Down/view.asp?id=38' style="color:;" title='试题资源标题：地理教学FLash--洋流的形成分布及影响
发 布 人：笑红尘
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整理时间：2008-9-25 13:29:41' target=_blank> 地理教学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='试题资源标题：地理教学演示Flash地形雨的形成
发 布 人：笑红尘
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整理时间：2008-9-25 13:26:51' target=_blank> 地理教学演示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='试题资源标题：地理教学演示Flash
发 布 人：笑红尘
浏览次数：68 人次
整理时间：2008-9-25 13:19:31' target=_blank> 地理教学演示Flash</a></td></tr>
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<option value='article'>德育之窗</option>
<option value='nian'>辉煌的一中</option>
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<td>快速搜索 </td>
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<!---------------------------------酷站、市场、企业 结束--------------------------------->
<!---------------------------------图库、动画 开始--------------------------------->
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<DIV align=center>
<A class=h_td href="/Common/GuestBook.asp">网站留言</A> -
<A class=h_td href="/Common/Links.asp">友情链接</A> -
<A class=h_td href="/Common/Online.asp">与我在线</A> -
<a class=h_td href="mailto:[email protected]">校长邮箱</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>
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<DIV align=center><FONT face=Verdana><FONT face=Verdana>校址：贵州省凯里市文化北路30号 邮 编：556000</FONT></DIV>
<DIV align=center>
<DIV align=center><FONT face=Verdana>联系电话：0855-8506108 传真：0855-8503668</FONT></DIV></FONT></DIV>
<DIV align=center><A href="http://www.klyz.cn" target=_blank>凯里一中版权所有</A> </DIV></DIV></td>
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❾ 什么是mongodb，zookeeper，redis，solr
MongoDB[1] 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。
Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，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。
❿ 做大数据分析一般用什么工具呢
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。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
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。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。