Linux就业方向都有哪些

1、Linux运维工程师

一般从企业入门到中级Linux运维工程师的工作大致有：挑选IDC机房及带宽、购买物理服务器或云服务、购买及使用CDN服务、搭建部署程序开发及用户的访问系统环境、对数据进行备份及恢复、处理网站运行中的各种故障、对网站的故障进行监控、解决网站运行的潜在安全问题、开发自动化脚本程序提高工作效率、规划网站架构、程序发布流程和规范，制定运维工作制度和规范、配合开发人员部署及调试产品研发需要的测试环境、代码发布等工作需求，公司如果较小可能还会兼职网管、网络工程师、数据库管理员、安全工程师、技术支持等职责。

2、Linux架构师

①自动化代码上线(SVN/GIT+Jenkins+MVN)解决方案;

②云计算部署架构及Docker微服务架构方案;

③服务自动化扩容方案(KVM/OpenStack/Docker+Ansible+Zabbix);

④10万并发的网站架构、秒杀系统的架构及解决方案;

⑤多IDC机房互联方案、全网数据备份解决方案、账号统一认证方案;

⑥数据库、存储及各重要服务节点的集群和高可用方案;

⑦各网络服务的极端优化方案、服务解耦/拆分;

⑧运维流程、制度、规范等的建设和推行;

⑨沟通能力、培训能力、项目管理、业务需求分析及落地执行力等。

3、数据库工程师

主要工作内容就是保证数据库数据的安全以及高效地为用户提供各种服务。工作内容主要有：数据库环境搭建、数据库优化、数据库备份恢复、数据库集群高可用、数据库数据统计分析、数据库数据可视化展示等。

涉及到的工具从早期传统的Oracle、Sql

Server，到当前互联网最火爆的MySQL，以及近年来崛起的NOSQL数据库Redis,Mongodb,Hbase,Cassandra等，对于高级数据库管理员、数据库架构师，还需要网络、系统、开发等能力。

4、运维开发工程师

运维开发工程师是介于运维工程师和开发工程师之间的岗位，简单地说就是开发和运维工作相关的工具、软件以及让运维数据自动化、智能化、可视化的平台产品。

5、运维经理

运维经理和运维总监是运维岗位的管理岗，和其他的部门领导一样，该岗位不但需要运维工程师、运维架构师的能力，同时还需要善于沟通、懂得团队激励、有培训能力、说服力。

常见的非关系型数据库有：1、mongodb；2、cassandra；3、redis；4、hbase；5、neo4j。其中mongodb是非常著名的NoSQL数据库，它是一个面向文档的开源数据库。

常见的几种非关系型数据库：

1、MongoDB

MongoDB是最著名的NoSQL数据库。它是一个面向文档的开源数据库。MongoDB是一个可伸缩和可访问的数据库。它在c++中。MongoDB同样可以用作文件系统。在MongoDB中，JavaScript可以作为查询语言使用。通过使用sharding MongoDB水平伸缩。它在流行的JavaScript框架中非常有用。

人们真的很享受分片、高级文本搜索、gridFS和map-reduce功能。惊人的性能和新特性使这个NoSQL数据库在我们的列表中名列第一。

特点：提供高性能；自动分片；运行在多个服务器上；支持主从复制；数据以JSON样式文档的形式存储；索引文档中的任何字段；由于数据被放置在碎片中，所以它具有自动负载平衡配置；支持正则表达式搜索；在失败的情况下易于管理。

优点：易于安装MongoDB；MongoDB Inc为客户提供专业支持；支持临时查询；高速数据库；无模式数据库；横向扩展数据库；性能非常高。

缺点：不支持连接；数据量大；嵌套文档是有限的；增加不必要的内存使用。

2、Cassandra

Cassandra是Facebook为收件箱搜索开发的。Cassandra是一个用于处理大量结构化数据的分布式数据存储系统。通常，这些数据分布在许多普通服务器上。您还可以添加数据存储容量，使您的服务保持在线，您可以轻松地完成这项任务。由于集群中的所有节点都是相同的，因此不需要处理复杂的配置。

Cassandra是用Java编写的。Cassandra查询语言(CQL)是查询Cassandra数据库的一种类似sql的语言。因此，Cassandra在最佳开源数据库中排名第二。Facebook、Twitter、思科(Cisco)、Rackspace、eBay、Twitter、Netflix等一些最大的公司都在使用Cassandra。

特点：线性可伸缩；；保持快速响应时间；支持原子性、一致性、隔离性和耐久性(ACID)等属性；使用Apache Hadoop支持MapReduce；分配数据的最大灵活性；高度可伸缩；点对点架构。

优点：高度可伸缩；无单点故障；Multi-DC复制；与其他基于JVM的应用程序紧密集成；更适合多数据中心部署、冗余、故障转移和灾难恢复。

缺点：对聚合的有限支持；不可预知的性能；不支持特别查询。

3、Redis

Redis是一个键值存储。此外，它是最著名的键值存储。Redis支持一些c++、PHP、Ruby、Python、Perl、Scala等等。Redis是用C语言编写的。此外，它是根据BSD授权的。

特点：自动故障转移；将其数据库完全保存在内存中；事务；Lua脚本；将数据复制到任意数量的从属服务器；钥匙的寿命有限；LRU驱逐钥匙；支持发布/订阅。

优点：支持多种数据类型；很容易安装；非常快（每秒执行约11万组，每秒执行约81000次）； *** 作都是原子的；多用途工具（在许多用例中使用）。

缺点：不支持连接；存储过程所需的Lua知识；数据集必须很好地适应内存。

4、HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。

HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

5、neo4j

Neo4j被称为原生图数据库，因为它有效地实现了属性图模型，一直到存储层。这意味着数据完全按照白板的方式存储，数据库使用指针导航和遍历图。Neo4j有数据库的社区版和企业版。企业版包括Community Edition必须提供的所有功能，以及额外的企业需求，如备份、集群和故障转移功能。

特点：它支持唯一的约束；Neo4j支持完整的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)规则；Java API: Cypher API和本机Java API；使用Apache Lucence索引；简单查询语言Neo4j CQL；包含用于执行CQL命令的UI: Neo4j Data Browser。

优点：容易检索其相邻节点或关系细节，无需连接或索引；易于学习Neo4j CQL查询语言命令；不需要复杂的连接来检索数据；非常容易地表示半结构化数据；大型企业实时应用程序的高可用性；简化的调优。

缺点：不支持分片

俗话说，36行，行行出状元，关键在于精！\x0d\选定一个方向，坚定不移的走下去，用信心、耐心、勇气、智慧把它做精了，做到极致，都是前途无量的。\x0d\\x0d\IT领域也在在分化、细化，分支越来越多，专业性也越来越强，没有人可以通晓所有知识，或学通各分支，从时间和精力上都是不可能的，还是一句老话，要一专多能，精一样看家本领，然后知道或了解一下其他东西。\x0d\\x0d\未来十年、二十年，这很难预料，IT变化太快，比尔盖茨这样人物早期也作过后来令后人贻笑大方的预测，更不要说我等普通人对未来的预测，尤其是计算机界的变化预测。不过，虽没法作较详细的预测，但可以作一个宏观趋势的看法（仅一己之见）：\x0d\\x0d\1软件、硬件模块集成度越来越高，功能越来越强\x0d\2分支越来越多，分工越来越细\x0d\3带宽越来越快\x0d\4移动计算成主流\x0d\5云计算可能大规模应用\x0d\6数据大集成\x0d\\x0d\7web软件全面取代大部分桌面软件，前端只起接入并显示作用\x0d\8其他变化\x0d\\x0d\其实这也算不上什么预测，许多东西正在发展中。\x0d\\x0d\对于我们个人，要在IT大洪流中选一个自己的位置，要根据自己的实际情况而定，鉴于楼主是非计算机专业，而且对计算机技术非常感兴趣，有C基础，又在研究Ubuntu，可考虑走web软件开发方向（不要弄网站，而是做基于web的企业类软件方向）。企业是市场经济主体，企业对各种信息管理类软件的需求很大，由于没有两家企业的工作流、业务状况等是完全相同的，总有一些个性化的地方，所以通用的OA、ERP软件难以放之四海皆准，个性化部分是需要定制开发的，这个市场是做不完的，也难以被垄断，前景广阔。\x0d\\x0d\桌面软件需要安装、更新、维护都麻烦，也难以跨平台，所以其被web软件替代似乎是不可阻挡的趋势。既然在弄linux，这个方向很不错的，然后在此基础上学一门流行的web开发语言，推荐PHP吧，数据库的话MySQL与之搭配比较经典，另外，也关注一下大数据以及像Hadoop,Cassandra等数据库。移动开发也是重点，但不能理解成在手机上做个小游戏之类的，而是要考虑在移动终端上 *** 作企业信息管理类软件，这个才是重要的。\x0d\\x0d\总之，一旦选好方向，以超强的毅力坚定不移的走下去，相信终有一天可以出成果的。

Web10的时代，数据访问量很有限，用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。

随着Web20的时代的到来，用户访问量大幅度提升，同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及，所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。

NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式数据库 列式数据库 Hbase Hbase

HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写 *** 作的场景中。

HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库，其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中，Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取 *** 作进行规模调整，而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程。

主要应用：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱(n(n-1)/2)

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很多人都在知道，计算机行业的发展是非常迅速的，软件开发人员想要跟上时代的发展，最重要的就是不断挑战自己。在学习软件开发的过程，前期学习的知识是远远不够的，需要了解更多的知识，并且挑战更多的复杂性。

现在学习Java语言不能忽略工具和框架的使用，工具和框架的构建越来越复杂。很多人不知道学习工具和框架有什么用？下面回龙观电脑培训为大家具体了解Java开发应该了解的大数据工具和框架。

一、MongoDB

这是一种最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。

MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群。回龙观java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库 *** 作，复制集等。

二、Elasticsearch

主要是能够为云构建的分布式RESTful搜索引擎。

Elasticsearch主要是使用在Lucene之中的服务器，能够进行分布式多用户能力的全文搜索引擎，并且还是使用在Java的开发中，这是现在很多企业中使用最流行的搜索引擎。ElasticSearch不仅是一个全文搜索引擎，而且是一个分布式实时文档存储，每个字段都能够被索引并且可以被搜索。它也是一个具有实时分析功能的分布式搜索引擎，java课程发现它还可以扩展到数百个服务器存储和处理数PB的数据。

三、Cassandra

这是一个开源的分布式数据库管理系统，最初由Facebook开发，用于处理许多商用服务器上的大量数据，提供高可用性而无单点故障。

ApacheCassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。集GoogleBigTable的数据模型与AmazonDynamo的完全分布式架构于一身。于2008开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被Digg、Twitter等Web20网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。

四、Redis

开源（BSD许可证）内存数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理。

Redis是一个开源的，基于日志的Key-Value数据库，用ANSIC编写，支持网络，可以基于内存持久化，并提供多种语言的API。Redis有三个主要功能，回龙观IT培训认为可以将它与许多其他竞争对手区分开来：Redis是一个将数据完全存储在内存中的数据库，仅使用磁盘用于持久性目的。

、多媒体数据库

这类数据库主要存储与多媒体相关的数据，如声音、图像和视频等数据。多媒体数据最大的特点是数据连续，而且数据量比较大，存储需要的空间较大。

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2、移动数据库

该类数据库是在移动计算机系统上发展起来的，如笔记本电脑、掌上计算机等。该数据库最大的特点是通过无线数字通信网络传输的。移动数据库可以随时随地地获取和访问数据，为一些商务应用和一些紧急情况带来了很大的便利。

3、数据库技术在多媒体技术方面的应用。

相对比传统的数据库技术，这种结合了多媒体技术的数据库，以多媒体技术的优势使得数据界面的丰富化并对于两者结合所可能带来的相关技术问题给予了充分解决，相关数据库方面的安全性得到了很好的提高。

多媒体数据库设计中有很多问题需要解决：用户接口支持方面、数据库组织与存储方面、媒体种类增加方面信息的分布影响方面。

4、信息检索系统

信息检索就是根据用户输入的信息，从数据库中查找相关的文档或信息，并把查找的信息反馈给用户。信息检索领域和数据库是同步发展的，它是一种典型的联机文档管理系统或者联机图书目录。

我将推荐给你们10个最高效的Java数据库

1、MongoDB——最受欢迎，跨平台，面向文档的数据库

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，使用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。应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的，随着MongDB 34版本发布，其应用场景适用能力得到了进一步拓展。

MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。你可以试着从几大方面了解MongoDB，如实时监控MongoDB工具、内存使用量和页面错误、连接数、数据库 *** 作、复制集等。

2、Elasticsearch ——为云构建的分布式RESTful搜索引擎

ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器。它提供了分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是比较流行的企业级搜索引擎。

ElasticSearch不仅是一个全文本搜索引擎，还是一个分布式实时文档存储，其中每个field均是被索引的数据且可被搜索;也是一个带实时分析功能的分布式搜索引擎，并且能够扩展至数以百计的服务器存储及处理PB级的数据。ElasticSearch在底层利用Lucene完成其索引功能，因此其许多基本概念源于Lucene。

3、Cassandra——开源分布式数据库管理系统

最初是由Facebook开发的，旨在处理许多商品服务器上的大量数据，提供高可用性，没有单点故障。

Apache Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式架构于一身。于2008开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被Digg、Twitter等Web 20网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。

因Cassandra是用Java编写的，所以理论上在具有JDK6及以上版本的机器中都可以运行，官方测试的JDK还有OpenJDK 及Sun的JDK。 Cassandra的 *** 作命令，类似于我们平时 *** 作的关系数据库，对于熟悉MySQL的朋友来说， *** 作会很容易上手。

4、Redis ——开源(BSD许可)内存数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理

Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写的、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。

Redis 有三个主要使其有别于其它很多竞争对手的特点：Redis是完全在内存中保存数据的数据库，使用磁盘只是为了持久性目的; Redis相比许多键值数据存储系统有相对丰富的数据类型; Redis可以将数据复制到任意数。Redis 这么火，它都解决了哪些问题？

5、Hazelcast ——基于Java的开源内存数据网格

Hazelcast 是一种内存数据网格 in-memory data grid，提供Java程序员关键任务交易和万亿级内存应用。虽然Hazelcast没有所谓的“Master”，但是仍然有一个Leader节点(the oldest member)，这个概念与ZooKeeper中的Leader类似，但是实现原理却完全不同。同时，Hazelcast中的数据是分布式的，每一个member持有部分数据和相应的backup数据，这点也与ZooKeeper不同。

Hazelcast的应用便捷性深受开发者喜欢，但如果要投入使用，还需要慎重考虑。

6、Ehcache——广泛使用的开源Java分布式缓存

主要面向通用缓存、Java EE和轻量级容器。

EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是hibernate中默认的CacheProvider。

主要特性有：快速简单，具有多种缓存策略;缓存数据有两级，内存和磁盘，因此无需担心容量问题;缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘;可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存;具有缓存和缓存管理器的侦听接口;支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域;提供Hibernate的缓存实现。Ehcache介绍及整合Spring实现高速缓存。

7、Hadoop ——用Java编写的开源软件框架

用于分布式存储，并对非常大的数据用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群进行高速运算和存储。

Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。

8、Solr ——开源企业搜索平台，用Java编写，来自Apache Lucene项目

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>

Cassandra数据库中经常会出现“准备重生成”的警告，这通常是因为数据表的大小超过了Cassandra的指定限制，导致数据分布不均匀，进而影响Cassandra集群的性能。

要解决这个问题，您可以执行以下步骤：

1 检查数据表的大小：使用nodetool命令检查数据表的大小，如果数据表的大小已接近或超过了硬盘空间的限制，则需要考虑添加更多的硬盘空间或重新设计数据模型以减少数据表的大小。

2 优化数据表：删除不再需要的数据，并检查索引是否正确设置。如果索引设置不当，可以重新创建索引以提高查询性能。

3 增加节点：如果数据表过大，可以通过添加更多的节点来解决问题。增加节点将分散数据并提高性能。

4 执行重生成：如果上述步骤都不能解决问题，可以考虑执行重生成 *** 作。不过，在执行重生成之前，务必备份所有的数据，以免数据丢失。

总之，如果您的Cassandra数据库出现“准备重生成”的警告，这意味着需要采取一些措施来优化数据表并提高性能。

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