java一面和二面什么区别

阿里云创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，为200多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供服务。截至2016年第三季度，阿里云客户超过230万，付费用户达765万。阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。

阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。

目前阿里云的产品涵盖d性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。

扩展资料：

云计算价值

阿里巴巴集团首席战略官曾鸣，曾系统性地概括了云计算对于企业的价值。

1、移动+云计算=实现了IT服务的“在线化“，让技术的门槛大幅降低。

2、云计算是公共服务，是可变成本，可按需使用，不再是固定资产投入，创业公司的成本压力由此大幅下降。

3、云计算将数据变成生产资料和企业资产。

云计算，是用足够的低成本、商业化的模式来解决大计算的问题。以前大家只会想到超级计算机，它的运营成本高，而反应速度还是很慢，当这些大的互联网应用真正发展时，比如淘宝，数亿商家提出的购买需要，实时信息匹配的背后，就是大数据的计算。所以，云计算就是使用分布式的方法，针对海量数据大计算的一种解决方案。如果没有计算能力，我们谈不上大数据的时代，谈不上海量数据的高效应用 。

马云在2016杭州云栖大会上提出了五新：“新零售，新制造，新金融，新技术，新能源”，阿里云正在成为这“五新”的经济基础设施，其自主研发的超大规模通用计算 *** 作系统飞天，可以将遍布全球的百万级服务器连成一台超级计算机，以在线公共服务的方式为社会提供计算能力 。

阿里云总裁胡晓明表示：接下来的3~5年，云计算、大数据不仅将在互联网内发生改变，同样会在工业制造、农业作业、城市交通，以及基因学、医疗影像、教育娱乐等领域产生赋能。“云计算、大数据会对各行各业的基础生态产生改变，阿里巴巴希望把已有的能力进行输出，给予更多的创新者、创业者以及政府机构和国内外的合作者们。”

1 大数据专业课程有哪些

首先我们要了解Java语言和Linux *** 作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

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 *** 作它，因为它们都是用JVM的。

2 hadoop视频教程下载

其实这个课程讲的“微博”项目是《HBase in action》中的例子。其中的源代码都放在 github 上面。

3 请问哪位有《深入浅出Hadoop实战开发》的视频教程

Hadoop是什么，为什么要学习Hadoop

Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。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。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop带有用Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。本课程的讲解是采用linux平台进行模拟讲解，完全基于真实场景进行模拟现实

亮点一:技术点全面,体系完善

本课程在兼顾Hadoop课程知识体系完善的前提下，把实际开发中应用最多、最深、最实用的技术抽取出来，通过本课程，你将达到技术的新高点，进入云计算的美好世界。在技术方面你将彻底掌握基本的Hadoop集群；Hadoop HDFS原理；Hadoop HDFS基本的命令；Namenode的工作机制；HDFS基本配置管理；MapRece原理； HBase的系统架构；HBase的表结构；HBase如何使用MapRece；MapRece高级编程；split的实现详解；Hive入门；Hive结合MapRece；Hadoop的集群安装等众多知识点。

亮点二:基础+实战=应用,兼顾学与练

课程每阶段都安排了实战应用项目,以此方便学生能更快的掌握知识点的应用，如在第一阶段,课程结合HDFS应用,讲解了服务器的设计、以及如何利用Java API去对HDFS *** 作、在第二阶段;课程结合HBase实现微博项目的各种功能，使学员可以活学活用。在第三阶段:HBase和MapRece结合时下了实现话单查询与统计系统，在第四阶段，Hive实战部分，通过实战数据统计系统，使学员在最短的时间内掌握Hive的高级应用。

亮点三:讲师丰富的电信集团云平台运作经验

讲师robby拥有丰富的电信集团工作经验，目前负责云平台的各方面工作，并拥有多年的企业内部培训经验。讲课内容完全贴近企业需求，绝不纸上谈兵。

更多技术亮点参考课程大纲:（本大纲以章节形式命名要为防止某些章节1章节内容超过1课时)

第1章节:

> Hadoop背景

> HDFS设计目标

> HDFS不适合的场景

> HDFS架构详尽分析

> MapRece的基本原理

第2章节

> Hadoop的版本介绍

> 安装单机版Hadoop

> 安装Hadoop集群

第3章节

> HDFS命令行基本 *** 作

> Namenode的工作机制

> HDFS基本配置管理

第4章节

> HDFS应用实战：服务器(1) - 系统设计

> 应用的环境搭建 php + bootstrap + java

> 使用Hadoop Java API实现向HDFS写入文件

第5章节

> HDFS应用实战：服务器(2)

> 使用Hadoop Java API实现读取HDFS中的文件

> 使用Hadoop Java API实现获取HDFS目录列表

> 使用Hadoop Java API实现删除HDFS中的文件

第6章节

> MapRece的基本原理

> MapRece的运行过程

> 搭建MapRece的java开发环境

> 使用MapRece的java接口实现WordCount

第7章节

> WordCount运算过程分析

> MapRece的biner

> 使用MapRece实现数据去重

> 使用MapRece实现数据排序

> 使用MapRece实现数据平均成绩计算

第8章节

> HBase详细介绍

> HBase的系统架构

> HBase的表结构，RowKey，列族和时间戳

> HBase中的Master，Region以及Region Server

第9章节

> 使用HBase实现微博应用（1）

> 用户注册，登陆和注销的设计

> 搭建环境 struts2 + jsp + bootstrap + jquery + HBase Java API

> HBase和用户相关的表结构设计

> 用户注册的实现

第10章节

> 使用HBase实现微博应用（2）

> 使用session实现用户登录和注销

> “关注"功能的设计

> “关注"功能的表结构设计

> “关注"功能的实现

第11章节

> 使用HBase实现微博应用（3）

> “发微博"功能的设计

> “发微博"功能的表结构设计

> “发微博"功能的实现

> 展现整个应用的运行

第12章节

> HBase与MapRece介绍

> HBase如何使用MapRece

第13章节

> HBase应用实战：话单查询与统计（1）

> 应用的整体设计

> 开发环境搭建

> 表结构设计

第14章节

> HBase应用实战：话单查询与统计（2）

> 话单入库单设计与实现

> 话单查询的设计与实现

第15章节

> HBase应用实战：话单查询与统计（3）

> 统计功能设计

> 统计功能实现

第16章节

> 深入MapRece（1）

> split的实现详解

> 自定义输入的实现

> 实例讲解

第17章节

> 深入MapRece（2）

> Rece的partition

> 实例讲解

第18章节

> Hive入门

> 安装Hive

> 使用Hive向HDFS存入结构化数据

> Hive的基本使用

第19章节

> 使用MySql作为Hive的元数据库

> Hive结合MapRece

第20章节

> Hive应用实战:数据统计（1）

> 应用设计，表结构设计

第21章节

> Hive应用实战：数据统计（2）

> 数据录入与统计的实现

4 哪个课程题库有hadoop的题

这是在一个平衡Hadoop集群中，为数据节点/任务追踪器提供的规格：

在一个磁盘阵列中要有12到24个1~4TB硬盘

2个频率为2~25GHz的四核、六核或八核CPU

64~512GB的内存

有保障的千兆或万兆以太网（存储密度越大，需要的网络吞吐量越高）

名字节点角色负责协调集群上的数据存储，作业追踪器协调数据处理（备用的名字节点不应与集群中的名字节点共存，并且运行在与之相同的硬件环境上。）。Cloudera客户购买在RAID1或10配置上有足够功率和级磁盘数的商用机器来运行名字节点和作业追踪器。

NameNode也会直接需要与群集中的数据块的数量成比列的RAM。一个好的但不精确的规则是对于存储在分布式文件系统里面的每一个1百万的数据块，分配1GB的NameNode内存。于在一个群集里面的100个DataNodes而言，NameNode上的64GB的RAM提供了足够的空间来保证群集的增长。我们也把HA同时配置在NameNode和JobTracker上，

这里就是为NameNode／JobTracker／Standby NameNode节点群的技术细节。驱动器的数量或多或少，将取决于冗余数量的需要。

4–6 1TB 硬盘驱动器 采用 一个 JBOD 配置 (1个用于OS, 2个用于文件系统映像[RAID 1], 1个用于Apache ZooKeeper, 1个用于Journal节点)

2 4-/16-/8-核心 CPUs, 至少运行于 2-25GHz

64-128GB 随机存储器

Bonded Gigabit 以太网卡 or 10Gigabit 以太网卡

记住, 在思想上，Hadoop 体系设计为用于一种并行环境。

5 大数据的课程都有哪些

大数据本身属于交叉学科，涵盖计算机、统计学、数学三个学科的专业知识。所以大数据的课程内容，基本上也是围绕着三个学科展开的。

数理统计方面：数学分析、统计学习、高等代数、离散数学、概率与统计等课程是基本配置。

计算机专业课程：数据结构、数据科学、程序设计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等，也是必备课程。

而想要真正找到工作的话，大数据主流技术框架，也要去补充起来，这才是找工作当中能够获得竞争力的加分项。

6 hadoop 集群教程

要教程？不明白你这个啥意思

7 有哪些好的hadoop学习资料

1"HadoopOperationspdfzip"//vdiskweibo/s/vDOQs6xMAQH62

2"Hadoop权威指南(中文版)(带书签)pdf"Hadoop权威指南(中文版)(带书签)pdf

3"[Hadoop权威指南(第2版)]pdf"[Hadoop权威指南(第2版)]pdf

4"hadoop权威指南第3版2012rar"hadoop权威指南第3版2012rar

5《Hadoop技术内幕：深入解析HadoopCommon和HDFSpdf"《Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFSpdf

6"Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理pdf"Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理pdf

7"Hadoop实战pdf"Hadoop实战pdf

8"Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版)pdf"Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版)pdf

9"Hadoop实战(第2版)pdf"Hadoop实战(第2版)pdf

10"HadoopinActionpdf"Hadoop in Actionpdf

11"Hadoop in practicepdf"Hadoop in practicepdf

12"HadoopTheDefinitiveGuide,3Edpdf"Hadoop TheDefinitiveGuide,3Edpdf

13"O'ReillyHadoopTheDefinitiveGuide3rdEditionMay2012pdf"O'ReillyHadoopTheDefinitiveGuide3rdEditionMay2012pdf

14"hadoop入门实战手册pdf"hadoop入门实战手册pdf

15"Hadoop入门手册chm"Hadoop入门手册chm

16"windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解doc"windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解doc

17"在Windows上安装Hadoop教程pdf"在Windows上安装Hadoop教程pdf

18"Hadoop源代码分析(完整版)pdf"Hadoop源代码分析(完整版)pdf

19"hadoop-apiCHM"hadoop-apiCHM

20"HBase-Hadoop@小米pptx" HBase-Hadoop@小米pptx

21"但彬-Hadoop平台的大数据整合pdf"但彬-Hadoop平台的大数据整合pdf

22"QCon2013-罗李-Hadoop在阿里pdf"QCon2013-罗李

23"网络hadoop计算技术发展pdf"网络hadoop计算技术发展pdf

24"QCon-吴威-基于Hadoop的海量数据平台pdf"QCon-吴威-基于Hadoop的海量数据平台pdf

25"8步安装好你的hadoopdocx"8步安装好你的hadoopdocx

26"hadoop运维经验分享ppsx"hadoop运维经验分享ppsx

27"PPT集萃：20位Hadoop专家分享大数据技术工具与最佳实践rar"PPT集萃：20位Hadoop专家分享大数据技术工具与最佳实践rar

28"Hadoop20基本架构和发展趋势pdf"Hadoop 20基本架构和发展趋势pdf

29"Hadoop与大数据技术大会PPT资料rar"Hadoop与大数据技术大会PPT资料rar

30"Hadoop2011云计算大会rar"Hadoop2011云计算大会rar

课程还是不错，就那java来说，包含了6大极端，273个知识点，包含了微服架构，分布式架构，还有容器技术，很多机构没有这些课程，也教不了这些课程，

第一阶段：java基本功修炼

1 认识计算机硬件

2 计算机组成原理

3 计算机软件知识

4 计算机网络知识

5 常用网络应用 *** 作

6 认识计算机病毒

7 逻辑训练

8 初识Java

9 变量和数据类型

10 选择结构

11 循环结构for

12 循环结构do-while

13 循环结构while

14 多重循环及程序调试

15 循环进阶

16 一维数组及经典应用

17 二维数组

18 认识类与对象

19 方法及方法重载

20 封装与继承

21 方法重写与多态

22 项目实战-汽车租赁系统

23 抽象类和接口

24 异常

25 项目实战-QuickHit

26 Java 中的集合类型

27 List 集合

28 Set 集合

29 HashMap 集合

30 Iterator

31 Collections 算法类及常用方法

32 enum

33 包装类及装箱拆箱

34 String、StringBuffer 类常用方法 *** 作字符串

35 Date、Calendar

36 Math 类常用方法

37 IO/NIO

38 字节输入流(InputStream、FileInputStream、BufferedInputStream)

39 字节输出流(OutputStream、FileOutputStream、BufferedOutputStream)

40 字符输入流(Reader、InputStreamReader、FileReader BufferedReader)

41 字节输出流(Writer、OutputStreamWriter、FileWriter、BufferedWriter)

42 文件复制

43 Serialize、Deserialize

44 职场晋升力：四象限时间管理与精力管理

45 多线程(Thread、Runnable)

46 Thread LifeCycle

47 线程的调度

48 线程的同步和死锁

49 Thread Pool

50 职场晋升力：团队合作

51 Socket(TCP、UDP)

52 XML 概念、优势、规范

53 XML 中特殊字符的处理

54 使用DOM 读取、添加、删除、解析 XML 数据

第二阶段：javaweb开发

55 搭建和配置MySQL 数据库

56 数据库增、删、查、改语句

57 事务

58 视图

59 数据库备份与恢复

60 数据库用户管理

61 数据库设计

62 项目实战-银行ATM 存取款机系统

63 走进 HTML 和CSS

64 列表表格及表单美化

65 CSS 高级 *** 作

66 Bootstrap

67 CSS 组件

68 JavaScript 面向对象

69 JavaScript 判断、循环

70 JavaScript 闭包

71 JavaScript 语法

72 Bootstrap 综合案例

73 HTML5、CSS3

74 jQuery 基础

75 jQuery 基本 *** 作

76 jQuery 事件与特效

77 jQuery Ajax

78 jQuery 插件

79 搭建Web 环境初识JSP

80 JSP 九大内置对象

81 JSP 实现数据传递和保存

82 JDBC

83 单例模式、工厂模式

84 MVC、三层模式

85 Commons-fileupload、CKEditor

86 分页查询

87 EL 与 JSTL

88 Servlet 与Filter

89 Listener 与MVC

90 Ajax 与 jQuery

91 jQuery 的Ajax 交互扩展

92 项目实战—使用Ajax 技术改进新闻发布系统

93 反射

94 Linux 系统的安装

95 在Linux 中管理目录和文件

96 在Linux 中管理用户和权限

97 在Linux 服务器环境下安装软件和部署项目

98 职场晋升力：职场沟通

第三阶段： 企业级框架开发

99 MyBatis 环境搭建

100 SQL 映射文件

101 动态SQL

102 MyBatis 框架原理

103 Spring IOC

104 构造注入、依赖注入、注解

105 Spring 整合MyBatis(SqlSessionTemplate、MapperFactoryBean、事务

处理)

106 Spring 数据源(属性文件、JNDI)、Bean 作用域

107 Spring 框架的运行原理

108 SpringMVC 体系概念

109 SpringMVC 之数据绑定、数据效验、

110 SpringMVC 之视图及视图解析

111 SpringMVC 之文件上传、本地化解析

112 SpringMVC 之静态资源处理、请求拦截器、异常处理

113 Oracle 数据库环境搭建、安装

114 Oracle 数据库 SQL、分页、备份、还原

115 Hibernate 概念、依赖

116 HQL 查询语言

117 Hibernate 中配置关联映射

118 HQL 连接查询与 Hibernate 注解

119 Struts 2 概念、依赖

120 Struts 2 配置

121 OGNL 表达式

122 Struts 2 拦截器

123 SSH 框架整合

124 使用Maven 构建项目

125 使用Struts 2 实现Ajax

126 Jsoup 网络爬虫

127 多线程网络爬虫

128 反爬及反反爬策略

129 通用爬虫设计

130 Echart 图表分析

131 IKAnalyzer 分词

132 企业框架项目实战-代理商管理系统

133 企业框架项目实战-SL 会员商城

134 企业框架项目实战-会员管理系统

135企业框架项目实战-互联网招聘信息采集分析平台

第四阶段： 前后端分离开发

136 GitHub

137 Git 基础(checkout、pull、commit、push、merge 等)

138 Git 进阶(多分支协作)

139 GitLab

140 IDEA 的使用

141 Maven 介绍(概念、仓库、构建、命令)

142 使用Maven 构建WEB 项目

143 使用Maven 构建多模块项目

144 使用Maven 搭建私服仓库

145 Scrum 框架介绍(三个角色、三个工件、四个会议)

146 Scrum Team 组建团队

147 产品需求和用户故事

148 每日立会

149 使用敏捷-Scrum 方式开发管理实战

150 前后端分离、分布式集群架构、垂直架构

151 SSM（SpringMVC+Spring+MyBatis）整合实战

152 Git、Maven 私服Nexus

153 第三方接入技术（微信、阿里）

154 MySQL 电商实战

155 Redis（缓存服务）

156 搜索引擎-Solr

157 集成API Doc 工具-Swagger

158 自动化处理：Tengine+LUA+GraphicsMagic

159 手机、邮箱注册

160 单点登录 Token

161 OAuth20 认证

162 Jsoup 网络爬虫(多线程爬虫/代理 IP 爬虫)

163 ExecutorService 线程池

164 IK 中文分词

165 Postman

166 ReactJS

167 webpack

168 职场晋升力：简历撰写

169 程序猿面试宝典之项目面试

170大型互联网旅游电商项目实战-爱旅行

第五阶段： 分布式微服架构开发

171 Spring Boot 环境搭建

172 Spring Boot 常用技能

173 Spring Boot 整合Redis

174 Spring Boot 整合Mybatis

175 微服务架构及架构设计

176 消息队列

ActiveMQ\RabbitMQ

177 分布式事务

178 分布式锁 Redis-setnx

179 Zookeeper 注册中心

180 基于 ActiveMQ 实现高并发

181 Docker 环境搭建

182 Docker 镜像加速

183 Docker 容器管理

184 Docker 镜像管理

185 Docker 容器文件备份

186 Dockerfile

187 Docker 私服仓库

188 真实互联网高并发电商项目实战-双十一抢购

189 可视化监控 Portainer

190 Docker Compose 容器编排

191 Docker Compose 扩容、缩容

192 Docker Swarm 集群编排

193 Jenkins 安装、插件配置

194 Jenkins 配置普通任务

195 Jenkins 配置管道任务

196 Jenkins 自动发布服务

197 Spring Cloud Eureka

198 Spring Cloud Feign

199 Spring Cloud Ribbon

200 Spring Cloud Zuul

201 Spring Cloud Config

202 Spring Cloud Hystrix

203 Spring Cloud Sleuth

204 Spring Boot Admin

205Eureka 注册原理探秘

206 Spring Cloud 大坑解读

207 Zipkin

208 Zipkin 整合RabbitMQ

209 Zipkin 整合MySQL

210 ELK 日志收集

211Kafka

212 Elasticsearch 映射管理

213 Elasticsearch 查询/复合查询

214 Elasticsearch 集群/集群规划

215 Elasticsearch 聚合

216 Elasticsearch 集群监控

217 Elasticsearch 插件

(Head/BigDesk)

218 Mycat 读写分离

219 Mycat 一主多从

220 Mycat 多主多从

221 Mycat 数据分片

222 Redis

223 Redis-Redlock

224 Elasticsearch 环境搭建

225 Elasticsearch 客户端

226 Elasticsearch 索引管理

227 Elasticsearch 文档管理

228 Mycat 集群

229 Jmeter 并发测试

230 Jmeter 生成测试报告

231 微信登录

232 微信支付

233 支付宝支付

234 百度地图

235 Sonar 本地检测

236 Sonar +Jenkins 线上检测

237 CI/CD

238 Spring Boot 改造爱旅行项目实战

239 大型互联网票务类电商项目实战-大觅网

240 ES6 概念(les、const)

241 ES6 对象和数组

242 ES6 函数扩展

243 VUE 环境搭建

244 VUEJS 指令

245VUE 交互

246 VUE 实例生命周期

247 VUE 组件

248 VUE 项目环境配置及单文件组件

249VUE 路由

第六阶段：cc服务

250 Spring Cloud Gateway

251 Consul

252 Nacos

253 Eureka、Consu、lNacos、Zookeeper 对比分析

254 Prometheus + Grafana

255 ES 分布式存储原理

256 NoSQL 数据库解决方案(Redis、MongoDB)

257 OAuth20 认证( authorization code 模式)

258 OAuth20 认证( implicit 模式)

259 OAuth20 认证( resource owner password credentials 模式)

260 OAuth20 认证( client credentials 模式)

261 NAS/FastDFS 分布式文件存储

262 Python 基础

263 Python 爬虫

264 大数据及 Hadoop 概述

265 分布式文件系统 HDFS

266 分布式计算框架MapReduce

267 分布式列式数据库 HBase

268 Hadoop 综合应用

269 面试大局观

270 职业规划

271 项目面试

272 具体业务场景化解决方案

273 更多技术专题持续增加中

如果有不同意见的兄弟，请@舵哥

目前主流的移动WEB开发框架有哪些？Web框架也可以理解为B/S(Brouser/Server)框架，是一种基于浏览器载体的框架，包含前端、后端和数据库三个大的方向，各个方向的工具技术都不一样。现在主流的工具技术包含NET、SqlServer、Bootstrap等，开发工具也会不一样。

web开发框架

Web前端开发技术框架包括三个要素：HTML、CSS和JavaScript，当然还有很多高级的前端框架，比如bootstrap、Jquery等。

Web后端技术框架也有很多，比如Net、JAVA、PHP等，各大语言都有其开发架构和工具，像NET的MVC架构和Visual Studio工具，JAVA的J2EE架构和Eclipse工具。

数据库现在有三种主流的关系型数据库：Mysql\SQLserver\Oracle，还有Nosql非关系型数据库：Redis、Mogodb等。开发工具有SQL Server Management Studio、Navicat等。

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