初学者JAVA程序员怎样快速提升自己技术

1、什么是运维工程师？

运维工程师，服务器与系统安全稳定的掌舵者！当一个产品（如Web网站、APP软件、网络游戏等）正式上线后，产品、开发、测试类的工作就正式结束了，接下来的维护和管理工作就会全部移交给运维工程师。

运维工程师的主要工作职责就是负责服务器的架构设计以及云计算平台管理，保障软件的稳定运行。没有开发以及测试类工作复杂且工作解决方案相对固定。更重要的是没有年龄以及学历的限制，随着工作年限和工作经验地增长，也会越老越吃香。

2、运维工程师工作场景

3、IT行业有哪些比较典型运维案例

当然不仅仅是淘宝、12306，其实你使用的每一个APP背后都有一个强大的运维团队在为其提供专业的技术支持。

运维工程师是一个产品必不可少的环节，也是一个产品成功与否的关键！

4、运维行业发展前景怎么样？

5、运维岗位发展方向有哪些？

6、运维工程师岗位薪资情况

1-2年薪资情况=> 8k ~20k

3-5年薪资情况=> 20k~ 35k

5年以上薪资情况=> 50 ~60万/年

7、黑马运维学科学员就业率和就业薪资怎么样？

运维学科2019全年所有班级就业率935%，平均薪资87k起，最高薪资25k 14薪

三、运维课程

1、第一阶段：Linux运维基础功

运维基础：运维发展史、计算机概述、计算机组成、 *** 作系统学完此阶段可掌握的核心能力：熟练掌握Linux *** 作系统的安装(CentOS76)、配置、基础命令、VIM编辑器、用户管理、权限管理、自有服务、进程检测与控制、阿里云平台管理、开源CMS项目上线部署实战。

Linux *** 作系统：Linux系统概述、虚拟机、CentOS76系统安装，Linux基础命令

Linux下文件管理（上）：文件命名规则、目录管理、文件管理、文件复制与剪切、重命名、Linux文件打包与压缩、文件处理命令

Linux下文件管理（下）：VIM编辑器介绍、VI与VIM的区别、VIM安装与配置、四种工作模式（命令模式，编辑模式，末行模式，可视化模式）、相关VIM指令、VIM扩展功能、VIM总结

Linux下用户管理：用户和组的相关概念、用户组管理、用户管理、用户密码设置、切换用户、Linux用户管理实战

Linux下权限管理：权限的基本概念、权限在生产环境中的作用、Linux权限类别（rwx）、Linux文件所有者类别（ugo）、普通权限设置（字母+数字）、文件属主与属组设置、高级权限、ACL权限控制、umask

Linux下自有服务+软件包管理：自由服务概述、systemctl管理服务命令、ntp时间同步服务、firewalld防火墙、crond计划任务、设备挂载与解挂、rpm包管理工具

Linux进程检测与控制：进程与程序的概念、进程管理命令（top命令，free命令，df命令，ps命令，netstat命令，kill命令与killall命令）、进程优先级设置

阿里云平台管理与开发CMS项目上线部署实战：云计算平台概述、阿里云平台注册、登录与管理、项目背景、LAMP环境概述、YUM指令、LAMP环境搭建、开源CMS项目上线部署实战

学完此阶段可解决的现实问题：能够根据企业实际项目需求实现服务器部署与架构。

学完此阶段可拥有的市场价值：熟练掌握之后，可以满足市场对初级运维工程师的需求，但是市场就业工资相对较低，还是建议继续学习就业班课程。

2、第二阶段：Linux系统服务篇

Linux高级指令：基础命令回顾、find命令之高级搜索、tree命令、scp文件上传与下载、计划任务crontab + tar实现定时备份、用户管理高级、文件权限管理高级

Linux下软件包管理：软件包管理任务背景、Linux下软件包概述、RPM包管理工具、YUM包管理工具、YUM源配置（公网YUM源，本地YUM源、自建YUM源仓库）、源码安装概述、源码安装三步走、源码安装实战

Linux远程管理服务SSH：SSH任务背景、SSH服务概述，yum源配置，SSH服务安装与配置实战，公私钥概念，SSH免密码登录

Linux数据同步RSYNC：RSYNC任务背景、RSYNC介绍、RSYNC基本语法、本机同步与远程同步、把RSYNC作为系统服务、RSYNC结合INOTIFY实现实时同步、RSYNC托管XINETD

Linux下文件共享服务FTP、NFS、SAMBA：文件共享任务背景、FTP服务介绍、FTP工作模式（主动模式+被动模式）、FTP服务搭建、客户端工具（ftp、lftp使用）、FTP访问控制、NFS服务介绍、NFS服务搭建、配置文件详解、NFS任务背景及解决方案、SAMBA服务介绍、SAMBA服务搭建、配置文件详解、文件共享服务总结

DNS域名管理服务：DNS服务介绍、DNS的作用、DNS服务搭建、正向解析、反向解析、多域搭建、NTP时间服务器、主从DNS架构

源码构建LAMP环境及部署业务应用：LAMP任务背景、Web服务器环境准备、软件编译回顾、编译安装MySQL、编译安装Apache、编译安装PHP、后期配置、Web应用系统部署实战

Linux下日志管理服务RSYSLOG：日志管理任务背景、查看日志、日志管理服务（RSYSLOG概述，日志列表，日志级别，相关符号，配置文件）、RSYSLOG本地日志管理、RSYSLOG远程日志管理、日志管理应用实践

Linux 磁盘管理：磁盘管理任务背景、磁盘管理概述、fdisk命令详解、Linux分区概述、Linux分区实战、逻辑卷介绍、逻辑卷基本概念（PV、VG、PE、LV）、逻辑卷LVM应用 *** 作实战、RAID介绍、RAID常见级别、软硬RAID、软RAID应用实践

Shell脚本编程：Shell概述、变量、Shell流程控制、Shell数组、Shell函数、Shell特殊用法、正则表达式、Shell编程实战

数据库DBA：MySQL概述，MySQL57安装，MySQL配置，MySQL基本 *** 作、SQL语句详解、MySQL索引、MySQL备份与还原、MySQL主从复制、MHA高可用架构、MySQL企业级应用实战

学完此阶段课掌握的核心能力：

1、了解Linux系统运行原理，实现Linux服务器的维护与管理；

2、了解Linux系统相关服务，能根据企业需求实现企业运维工作。

学完此阶段可解决的现实问题：能实现企业Linux服务器的日常维护与管理，搭建SSH、文件共享、DNS、Apache等服务、能独立完成系统日志分析、Shell脚本编程、数据库DBA等相关工作。

学完此阶段可拥有的市场价值：熟练学习和掌握后，可满足企业运维的初中级需求。

3、第三阶段：千万级商城系统架构设计

源码构建企业级LNMP架构及电商系统上线部署：千万级商城系统架构设计任务背景、Web项目开发流程、Linux服务器环境准备、LNMP环境概述、MySQL数据库服务搭建、Nginx软件服务搭建、PHP软件服务搭建、Web商城项目部署上线

大型WEB服务软件Nginx部署介绍使用：Nginx软件概述、Nginx平滑升级、nginxconf配置文件详解、虚拟主机配置、Nginx默认官方模块详解（GZIP压缩，客户端缓存，反向代理，基于IP/用户的访问控制，目录显示）、日志管理、日志轮转、第三方日志管理软件GoAccess、Location区块、URL重写、第三方模块安装与配置、Nginx安全管理、Nginx其他衍生版本（Tengine，OpenResty）

WEB高可用集群架构设计及实现（keepalived）：WEB高可用集群架构设计任务背景、单点数据库迁移、HA高可用集群概述、Keepalived软件介绍、Keepalived组成和原理、VRRP协议、安装与配置Keepalived、Nginx服务高可用实践、Keepalived扩展内容（非抢占模式、VIP脑裂、单播模式）

WEB负载均衡服务器集群架构设计及实现LB(Nginx/LVS/HAProxy)：WEB负载均衡服务器集群架构设计任务背景、为什么需要LB负载均衡技术、LB负载均衡架构图、负载均衡分类、常见负载均衡实现方式、LB负载均衡环境准备、Nginx负载均衡实现、负载均衡算法、Session共享解决方案、高可用负载实践; LVS概述、LVS工作原理、LVS核心组件、LVS三种工作模式（NAT模式、DR模式、TUN隧道模式）、LVS/NAT原理和特点、LVS/DR原理和特点、LVS/TUN原理和特点、LVS的十种调度算法、LVS/NAT模式部署实践、LVS/DR模式部署实践; HAProxy概述、HAProxy安装与部署、haproxycfg配置文件详解、常见问题分析、HAProxy调度算法、HAProxy负载均衡应用实践

MyCAT读写分离：MySQL读写分离任务背景、读写分离的目的、读写分离常见的实现方式、搭建M-S主从复制、代码实现读写分离、MyCAT实现读写分离实战（JDK配置、MyCAT配置文件详解、读写分离实践、高可用实践、分库分表、MyCAT企业级案例实践）

非关系型数据库NoSQL(Memcache/Redis/MongoDB)：非关系型数据库任务背景、Web项目访问流程、优化方案、缓存技术引入、memcached介绍、memcached安装与部署、telnet客户端使用、memcached指令详解、memcached tools工具使用、LRU失效机制、PHP memcached扩展安装、Session入memcached、缓存项目的热点数据; Redis介绍、Redis应用场景、Redis源码安装、客户端工具使用、Redis数据结构详解、数据持久化 *** 作（快照+AOF）、企业级案例（主从，安全限制，PHP Redis扩展，Session入Redis）;MongoDB任务背景、MongoDB安装和配置、数据结构类型 *** 作CURD、MongoDB安全设置、PHP扩展、桌面管理软件、企业级日志统计实践

JAVA项目架构设计实战（LNTM架构）：Java项目任务背景、Tomcat概述、Tomcat安装与部署、Tomcat企业级管理、Host虚拟主机配置、Server Status服务器状态、应用管理、Nginx动静分离、Nginx+Tomcat负载均衡、Maven概述、Maven项目打包、Maven项目部署

存储（NAS/SAN/GlusterFS/Ceph)：存储概述、Linux存储分层、存储的分类（DAS，NAS，SAN）、存储类型的分类（文件存储、块存储、对象存储）、SAN的分类、IP-SAN之iscsi实现; 分布式存储、Glusterfs介绍、raid级别回顾、常见卷的模式、Glusterfs集群、环境准备、集群部署、创建glusterfs存储卷、客户端使用、卷的删除、常见卷类型（stripe模式、distributed模式、distributed-replica模式、dispersed模式、distributed-dispersed模式）、其它卷类型、glusterfs分部署存储应用实战; 认识Ceph、Ceph架构原理图、Ceph集群、Ceph集群组件、Ceph集群环境准备、Ceph集群部署实践、RADOS原生数据存取、Ceph文件存储、Ceph块存储、Ceph对象存储、Ceph对象存储+owncloud打造云盘系统、Ceph Dashboard(拓展)

配置自动化（Ansible/SaltStack）：自动化运维任务背景、认识ansible、ansible安装与配置、服务器分组、ansible模块（hostname模块，file模块，copy模块，yum模块，service模块，command和shell模块，scriYAML格式pt模块）、playbook介绍、playbook实例、playbook编排应用、roles介绍、roles的目录结构、roles应用案例; saltstack介绍、saltstack安装与配置、saltstack远程执行命令、grains、pillar、配置管理文件、配置管理目录、配置管理命令、配置管理计划任务、其他命令、salt-ssh使用

企业级监控平台（Zabbix/Prometheus）：企业级监控任务背景、监控的目的、主流的开源监控平台、Zabbix概述、Zabbix服务器安装、Zabbix监控本机与远程主机、模板、监控项与应用集、图形、触发器、报警、Zabbix代理、主动监控与被动监控、Zabbix应用部署实战; 认识Prometheus、Prometheus原理架构图、Prometheus监控安装部署、Prometheus监控远程主机、远程MySQL、Grafana介绍、Grafana安装与登录、Prometheus结合Grafana实现Linux系统监控、CPU监控、MySQL监控等等、Grafana报警系统实践

企业级日志分析（ELK/Kafka)：ELK任务背景、ELK概述、elasticsearch部署、elasticsearch基础概念、elaticsearch基础API *** 作、ES查询语句、elasticsearch-head、logstash简介、logstash部署、日志采集、采集messages日志、采集多日志源、kibana介绍、kibana部署、kibana汉化、通过kibana查看集群信息、通过kibana查看logstash收集的日志索引、通过kibana做可视化图形、filebeat介绍、filebeat收集日志、filebeat传输给logstash、filebeat收集nginx日志、filebeat日志过滤

CI/CD（Git、Gitlab、Jenkins）：CI/CD任务背景、版本控制概念、Git安装、Git身份设置、Git创建本地仓库、Git暂存区、Git版本控制、Git分支管理、扩展：Windows版Git; Github概述、GitHub注册、创建项目、远程仓库、免密push、分支、多人协作; GitLab介绍、GitLab下载、安装与配置、GitLab配置、仓库管理、持续集成（CI）、持续交付（CD）、蓝绿部署、滚动更新、灰度发布

运维安全（SSL与CA认证/防火墙/ ***/JumpServer与Teleport跳板机）：运维安全任务背景、运维安全概述、硬盘分区加密（扩展）、对称加密、非对称加密、数字签名、SSL与CA认证、SSL介绍、CA认证介绍、>

学完此阶段可掌握的核心能力：

1、 具备Linux服务器架构设计能力，保证应用架构合理可控；

2、具备监控检查系统软硬件运行状态，保证系统安全稳定运行的能力；

3、具备CI/CD持续集成/持续支付能力；

4、具备配置自动化以及日志分析能力；

5、具备解决复杂问题和技术难点的能力。

学完此阶段可解决的现实问题：

1、掌握Java、PHP服务器架构能力；

2、能够独立搭建企业级高可用服务器（集群、高可用、负载均衡、缓存、存储）；

3、掌握阿里云/华为云产品实战；

4、能使用Zabbix/Prometheus搭建企业级监控；

5、能够熟练掌握CI/CD持续集成/持续支付工具；

6、能够使用Ansible/SaltStack实现运维自动化；

7、能使用ELK实现企业级日志分析；

8、能够掌握常见运维安全防护手段。

学完此阶段可拥有的市场价值：熟练掌握和学习后，可满足Linux运维行业中高级需求。

4、第四阶段：Linux云计算运维

KVM虚拟化：KVM任务背景、计算机工作原理、虚拟化概述与分类、KVM环境准备、KVM安装、使用KVM安装虚拟机、KVM基础管理命令、KVM配置文件、KVM克隆、KVM网络管理、快照、设备管理、存储池管理、磁盘镜像管理、虚拟机快速创建脚本

公有云运维（阿里云[ECS/RDS/SLB/CDN/OSS/NFS]）：公有云任务背景、阿里云概述、VPC专有网络、阿里云安全组、云服务器ECS、自定义镜像、阿里云SLB、阿里云RDS、阿里云存储（NAS与OSS）、CDN、域名与域名解析、SSL证书、数据传输DTS、云监控、DDOS高防、容器服务、公有云企业级案例应用实践

私有云运维之OpenStack平台：私有云任务背景、OpenStack概述、OpenStack组件及其作用（Compute 计算服务、Networking 网络服务、Object Storage 对象存储、Block Storage 块存储服务、Identity 身份认证、Image Service 镜像服务、Dashboard UI页面、Metering 测量服务、Orchestration 编排部署、Database Service 云数据库）、OpenStack自动部署、OpenStack手工部署、OpenStack云平台应用实践

Docker容器技术：Docker容器技术任务背景、PAAS平台介绍、认识容器、Docker介绍、Docker内核技术（NameSpace，Control Group，LXC与docker区别）、Docker环境准备、Docker软件安装、Docker Daemon管理、镜像、容器、仓库、Docker存储驱动、Docker应用实践、Dockerfile概述、使用Dockerfile构建镜像、单宿主机容器互联方式、Docker网络、Docker的Web管理平台、Docker三剑客（Docker machine、Docker compose、Docker swarm）、Docker容器应用部署实践

Kubernetes(K8S)容器编排工具：Kubernetes(K8S)容器编排任务背景、认识容器编排、Kubernetes概述、Kubernetes架构、集群部署方式、Kubeadm部署Kubernetes集群、集群与节点信息、节点标签、namespace命名空间、工作负载(workloads)、pod概述、pod分类、pod的YAML格式、pod资源限制、pod调度、pod生命周期、pod控制器、service、ingress controller、kubernetes存储卷、ceph集群部署、ConfigMap、Secret、PV与PVC、API网关 kong、包管理方案 helm2、存储解决方案 GlusterFS、服务网格 istio、监控解决方案 heapster、应用实践 gitlab-ce、应用实践 jenkins、应用实践 kafka、应用实践 zookeeper应用实践 配置中心Apollo

综合案例：Docker+K8S企业级项目应用实践

学完此阶段可掌握的核心能力：

1、熟练掌握虚拟化技术；

2、掌握公有云与私有云架构实战；

3、熟练使用容器与容器编排工具；

4、熟练掌握企业级云计算技术应用实践。

学完此阶段可解决的现实问题：

1、能够使用KVM实现虚拟化；

2、能够掌握公有云与私有云服务器架构实战；

3、能够熟练使用Docker容器；

4、能够熟练使用Kubernetes（K8S）容器编排工具；

5、能够熟练掌握Docker+Kubernetes（K8S）项目架构设计

学完此阶段可拥有的市场价值：熟练掌握和学习后，可满足Linux云计算架构工程师的高级需求。

5、第五阶段：Python CMDB运维开发（DevOps）

HTML5：HTML简介、HTML标签详解、字符编码的奥秘、HTML5新特性与常用标签

CSS3：CSS简介、CSS的引入方式、CSS基本选择器、CSS属性、盒子模型、CSS浮动、CSS3新特性与常用属性、CSS应用案例

Bootstrap：Bootstrap环境搭建、全局样式、网页排版、表单、及辅助类、网页布局、Bootstrap组件、CMDB后台布局实战

JavaScript/Ajax/jQuery：JavaScript简介、Javascipt语法基础、BOM模型、DOM模型、Ajax概述、Ajax中的get与post请求、Ajax案例、jQuery框架概述、jQuery选择器、jQuery事件、jQuery与Ajax、JavaScript应用实践

Python基础：Python概述、Python环境部署、变量、标识符和关键字、输入和输出、数据类型转换、条件控制语句和循环语句、容器类型、函数、文件 *** 作

Python高级：面向对象、异常处理、模块和包、Python与MySQL应用实践

Django框架：Django框架介绍、Django模型、ORM及数据库 *** 作、视图及模板、Django中间件

综合项目：Python+Django实现CMDB企业自动化运维平台

学完此阶段可掌握的核心能力：

1、掌握Web前端开发相关技术如HTML5/CSS3/JavaScript；

2、掌握Python运维相关模块；

3、掌握Python Django框架；

4、具备一定的Python运维开发能力。

学完此阶段可解决的现实问题：

1、具备一定的编程思维，为未来系统架构师铺路搭桥；

2、能够熟练掌握Python运维相关模块实现运维管理；

3、能够使用Python+Django开发企业自动化运维平台。

学完此阶段可拥有的市场价值：熟练掌握和学习后，可满足Linux运维行业的高级需求。

时序数据与截面数据能解决多重共线性  请参考下面时序数据库白皮书。

思极有容数据库

时序数据库技术白皮书

北京中电普华信息技术有限公司

2020年4月

目  录

1 大数据时代的挑战 1

2 产品特点 1

3 系统结构 2

4 存储结构 4

5 数据分区、水平扩展 6

6 高可靠系统 7

7 STable：多表聚合 9

8 数据模型 10

9 实时流式计算 11

10 便捷的安装、部署、维护 12

11 更多亮点 13

12 参数指标 13

13 应用场景 14

1 大数据时代的挑战

随着移动互联网的普及，数据通讯成本的急剧下降，以及各种低成本的传感技术和智能设备的出现，除传统的手机、计算机在实时采集数据之外，手环、共享单车、出租车、智能电表、环境监测设备、电梯、大型设备、工业生产线等也都在源源不断的产生海量的实时数据并发往云端。这些海量数据是企业宝贵的财富，能够帮助企业实时监控业务或设备的运行情况，生成各种维度的报表，而且通过大数据分析和机器学习，对业务进行预测和预警，能够帮助企业进行科学决策、节约成本并创造新的价值。

仔细研究发现，所有机器、设备、传感器、以及交易系统所产生的数据都是时序的，而且很多还带有位置信息。这些数据具有明显的特征，1: 数据是时序的，一定带有时间戳；2：数据是结构化的；3: 数据极少有更新或删除 *** 作；4：无需传统数据库的事务处理；5：相对互联网应用，写多读少；6：用户关注的是一段时间的趋势，而不是某一特点时间点的值；7: 数据是有保留期限的；8：数据的查询分析一定是基于时间段和地理区域的；9：除存储查询外，往往还需要各种统计和实时计算 *** 作；10：数据量巨大，一天采集的数据就可以超过100亿条。

看似简单的事情，但由于数据记录条数巨大，导致数据的实时写入成为瓶颈，查询分析极为缓慢，成为新的技术挑战。传统的关系型数据库或NoSQL数据库以及流式计算引擎由于没有充分利用这些数据的特点，性能提升极为有限，只能依靠集群技术，投入更多的计算资源和存储资源来处理，企业运营维护成本急剧上升。

2 产品特点

思极有容时序数据库正是普华公司面对这一高速增长的物联网大数据市场和技术挑战推出的创新性的大数据处理产品，它不依赖任何第三方软件，也不是优化或包装了一个开源的数据库或流式计算产品，而是在吸取众多传统关系型数据库、NoSQL数据库、流式计算引擎、消息队列等软件的优点之后自主开发的产品，在时序空间大数据处理上，有着自己独到的优势。

· 10倍以上的性能提升：定义了创新的数据存储结构，单核每秒就能处理至少2万次请求，插入数百万个数据点，读出一千万以上数据点，比现有通用数据库快了十倍以上。

· 硬件或云服务成本降至1/5：由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的1/10。

· 全栈时序数据处理引擎：将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起，应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/HDFS等软件，大幅降低应用开发和维护的复杂度成本。

· 强大的分析功能：无论是十年前还是一秒钟前的数据，指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。临时查询可通过Shell, Python, R, Matlab随时进行。

· 与第三方工具无缝连接：不用一行代码，即可与Telegraf, Grafana, Matlab, R等工具集成。后续将支持MQTT, OPC等工具, 与BI工具也能够无缝连接。

· 零运维成本、零学习成本：安装、集群一秒搞定，无需分库分表，实时备份。支持标准SQL语句，支持JDBC, RESTful连接, 支持Python/Java/C/C++/Go等开发语言, 与MySQL相似，零学习成本。

采用思极有容时序数据库，可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的整体成本降至现有的1/5。同样的硬件资源，思极有容时序数据库能将系统处理能力和容量增加五倍以上。

3 系统结构

思极有容时序数据库是基于硬件、软件系统不可靠、一定会有故障的假设进行设计的，是基于任何单台计算机都无足够能力处理海量数据的假设进行设计的，因此思极有容时序数据库从研发的第一天起，就是按照分布式高可靠架构进行设计的，是完全去中心化的。思极有容时序数据库整个系统结构如下图所示，下面对一些基本概念进行介绍。

物理节点：集群里的任何一台物理机器(dnode)，根据其具体的CPU、内存、存储和其它物理资源，思极有容时序数据库将自动配置多个虚拟节点。

虚拟数据节点：存储具体的时序数据，所有针对时序数据的插入和查询 *** 作，都在虚拟数据节点上进行（图例中用V标明）。位于不同物理机器上的虚拟数据节点可以组成一个虚拟数据节点组（如图例中dnode0中的V0, dnode1中的V1, dnode6中的V2组成了一个组），虚拟节点组里的虚拟节点的数据以异步的方式进行同步，并实现数据的最终一致性，以保证一份数据在多台物理机器上有拷贝，而且即使一台物理机器宕机，总有位于其他物理机器上的虚拟节点能处理数据请求，从而保证系统运行的高可靠性。

虚拟管理节点：负责所有节点运行状态的采集、节点的负载均衡，以及所有Meta Data的管理，包括用户、数据库、表的管理（图例中用M标明）。当应用需要插入或查询一张表时，如果不知道这张表位于哪个数据节点，应用会连接管理节点来获取该信息。Meta Data的管理也需要有高可靠的保证，系统采用Master-Slave的机制，容许多到5个虚拟管理节点组成一个虚拟管理节点集群（如图例中的M0, M1, M2)。这个虚拟管理节点集群的创建是完全自动的，无需任何人工干预，应用也无需知道虚拟管理节点具体在哪台物理机器上运行。

集群对外服务IP：整个系统可以由多台甚至数万台服务器组成，但对于应用而言，只需要提供整个集群中任何一台或两台服务器的IP地址即可。 集群将根据应用的请求，自动的将请求转发到相应的一个甚至多个节点进行处理，包括聚合、计算 *** 作等。这些复杂的分发和路由对应用是完全透明的。

4 存储结构

为提高压缩和查询效率，思极有容时序数据库采用列式存储。与众多时序数据库不同的是，思极有容时序数据库基于时序数据的特点，将每一个采集点的数据作为数据库中的一张独立的表来存储。这样对于一个采集点的数据而言，无论在内存还是硬盘上，数据点在介质上是连续存放的，这样大幅减少随机读取 *** 作，减少IO *** 作次数，数量级的提升读取和查询效率。而且由于不同数据采集设备产生数据的过程完全独立，每个设备只产生属于自己的数据，一张表也就只有一个写入者。这样每个表就可以采用无锁方式来写，写入速度就能大幅提升。同时，对于一个数据采集点而言，其产生的数据是时序的，因此写的 *** 作可用追加的方式实现，进一步大幅提高数据写入速度。

数据具体写如流程如图所示：

写入数据时，先将数据点写进Commit日志，然后转发给同一虚拟节点组里的其他节点，再按列写入分配的内存块。当内存块的剩余空间达到一定临界值或设定的commit时间时, 内存块的数据将写入硬盘。内存块是固定大小(如16K)的, 但依据系统内存的大小，每个采集点可以分配一个到多个内存块，采取LRU策略进行管理。在一个内存块里，数据是连续存放的，但块与块是不连续的，因此思极有容时序数据库为每一个表在内存里建立有块的索引，以方便写入和查询。

数据写入硬盘是以添加日志的方式进行的，以求大幅提高落盘的速度。为避免合并 *** 作，每个采集点（表）的数据也是按块存储，在一个块内，数据点是按列连续存放的，但块与块之间可以不是连续的。思极有容时序数据库对每张表会维护一索引，保存每个数据块在文件中的偏移量，起始时间、数据点数、压缩算法等信息。每个数据文件仅仅保存固定一段时间的数据(比如一周，可以配置)，因此一个表的数据会分布在多个数据文件中。查询时，根据给定的时间段，思极有容时序数据库将计算出查找的数据会在哪个数据文件，然后读取。这样大幅减少了硬盘 *** 作次数。多个数据文件的设计还有利于数据同步、数据恢复、数据自动删除 *** 作，更有利于数据按照新旧程度在不同物理介质上存储，比如最新的数据存放在SSD盘上，最老的数据存放在大容量但慢速的硬盘上。通过这样的设计，思极有容时序数据库将硬盘的随机读取几乎降为零，从而大幅提升写入和查询效率，让思极有容时序数据库在很廉价的存储设备上也有超强的性能。

为减少文件个数，一个虚拟节点内的所有表在同一时间段的数据都是存储在同一个数据文件里，而不是一张表一个数据文件。但是对于一个数据节点，每个虚拟节点都会有自己独立的数据文件。

5 数据分区、水平扩展

为处理每日高达数亿条的海量数据，数据必须在多个节点存放。在思极有容时序数据库里，数据是按照每个采集点（表）来存放的。一张表（一个采集点）的数据，即使每秒产生一百个字节的数据量，一年也才3G的数据量，压缩后，往往还不到300M，因此在思极有容时序数据库里，一个表的数据是不跨节点存储的，以便于单张表的快速高效的插入、查询和计算。

为更好的数据分区，思极有容时序数据库采用了虚拟数据节点的设计。一个虚拟数据节点包含多个表，表的数量可以配置。根据其计算和存储资源，一个物理节点将被划分为多个虚拟数据节点。虚拟数据节点的设计带来几大优势：

1）更好的支持硬件异构环境，资源多的服务器可以创建更多的虚拟节点；

2）恢复一个宕机的节点，可以让众多的其他节点参与进来，大大加快速度；

3）如果撤掉一个数据节点，该节点上的虚拟节点将被相当均匀的迁移到其他节点上去；

4）新增一个数据节点，负载过热的节点的上的部分虚拟节点将被整体迁移过来。这一切让负载更加均衡，让数据同步变得更加高效。

与传统的数据库相似，用户可以创建多个数据库，每个库里面，可以创建多个表。一个库可以横跨多个虚拟数据节点，但一个虚拟数据节点仅仅属于一个数据库。当用户添加一个表时，管理节点将查看已经分配的虚拟节点里是否还有空位，如果有，就将该表分配到这虚拟节点。如果这个库的所有虚拟节点都没有空位，管理节点将根据负载均衡的策略(随机、轮询等)来分配一个新的虚拟节点给该库，然后将该表分配到新的虚拟节点里。由于一台物理主机有多个虚拟数据节点，这种策略能保证负载均匀分布。

管理节点负责整个系统的负载均衡，包括虚拟数据节点的增加、删除、迁移、合并与拆分。管理节点并不保存每个采集点采集的数据，只是管理虚拟节点，即使宕机，也不会影响现有各虚拟节点的数据插入和查询 *** 作。各个采集点或应用从管理节点获取分配的虚拟数据节点信息后，然后直接与虚拟数据节点通讯，直接将数据插入数据库，对于查询 *** 作也是如此。因此，系统容量以及吞吐率与虚拟数据节点的个数成正比，整个系统是水平扩展的

6 高可靠系统

为保证数据节点的高可靠性，思极有容时序数据库引入了虚拟数据节点组的概念，并采用异步的方式进行数据同步。一个虚拟节点组由处于不同物理主机上的虚拟数据节点组成，虚拟数据节点个数就是数据冗余的个数(Replication Factor，一般大于2)。在一个虚拟节点组里，各个虚拟数据节点通过心跳包实时知道对方的状态。如果一个虚拟数据节点收到数据写入的请求，该请求会被立即转发给其他虚拟数据节点，然后在本地存储处理。当应用连接思极有容时序数据库系统时，对于要 *** 作的任何一张表，系统会给应用提供该表所属的虚拟数据节点组里各个虚拟节点的IP地址（如果replication factor为3，就会有3个IP地址），如果链接其中一个失败或者 *** 作失败，应用会尝试第二个、第三个，只有所有节点失败才会返回失败。这样保证虚拟数据节点组里任何一台机器宕机，都不会影响对外的服务。这些复杂的重新连接流程都被思极有容时序数据库 Driver包装隐藏起来，应用开发者无需写程序来实现。

为保证效率，思极有容时序数据库采取异步方式实现多个副本之间的实时数据同步，采取的是最终一致性，而不是强一致。当一台主机重启时，每个虚拟数据节点都会检查自己数据的版本是否与其他虚拟节点一致，如果版本不一致，需要同步后才能进入对外服务状态。在运行过程中，由于各种原因，数据仍然可以失去同步，这种不同步会在收到转发的写入请求时被发现，一旦被发现，版本低的虚拟数据节点将马上停止对外服务，进入同步流程，同步完后，才会重新恢复对外服务。同步过程中，高版本的节点还可以正常的对外提供服务。

管理节点负责存储Meta数据，同时根据每个数据节点状态来负责负载均衡，因此也要保证其高可靠性。多个虚拟管理节点组成一个虚拟管理节点组，因为Meta数据可以被多个应用同时更新，因此思极有容时序数据库采用的是Master-Slave模式实现虚拟管理节点的数据同步。写的 *** 作，只有Slave节点写入成功后，Master节点才会返回成功，从而保证数据的强一致性。如果Master节点宕机，系统有机制保证其中一个Slave会立即被选举为Master, 从而保证系统写 *** 作的高可靠性。

由于Meta数据量并不大，Meta数据虽然需持久化存储，但将其完全保存在内存，以保证查询 *** 作的高效。在应用侧，为避免每次数据 *** 作都访问管理节点，思极有容时序数据库 Driver将必要的Meta数据都会缓存在本地，只有当需要的Meta数据不存在或失效的情况下，才会访问管理节点，这样大大提高系统性能。

管理节点在集群中存在，但对于应用和系统管理员而言，是完全透明的。整个系统会自动在物理节点上创建虚拟管理节点以及虚拟管理节点组。

7 STable：多表聚合

各个数据采集点的时钟是很难同步的，为保证其时序，而且为保证单一采集点的数据在存储介质上的连续性，思极有容时序数据库要求每个数据采集点单独建表，这样能极大提高数据的插入速度以及查询速度，但是这将导致系统表的数量猛增，让应用对表的维护以及聚合、统计 *** 作难度加大。为降低应用的开发难度，思极有容时序数据库引入了STable超级表的概念。

STable是表的集合，包含多张表，而且这个集合里每张表的Schema是一样的。同一类型的采集设备可创建一个STable。与表一样，包含Schema，但还包含标签信息。Schema定义了表的每列数据的属性，如温度、压力等，而标签信息是静态的，属于Meta Data，如采集设备的型号、位置等。思极有容时序数据库扩展了标准SQL的table的定义，创建时，除指定Schema外，还可以带关键词tags来指定有哪些标签。如：

create table m1(ts timestamp, pressure int, rpm int) tags (model binary(8), color binary(8))

上述SQL创建了一个STable m1, 带有标签model和标签color。为某一个具体的采集点创建表时，可以指定其所属的STable以及标签的值，比如：

create table t1 using m1 tags (‘apple’, ‘red’)

上述SQL以STable m1为模板，创建了一张表t1，这张表的Schema就是m1的Schema，但标签model设为apple，标签color设为red。插入数据时，仍然按照正常的方式进行插入。但查询时，除传统的表的查询外，还可以基于标签对STable进行各种聚合查询或统计。如：

select avg(pressue) from m1 where model=’apple’ interval(5m) group by color

上面这个SQL语句表示将标签model值为apple的所有采集点的记录的每5分钟的平均值计算出来,并按照标签color进行分组。

对于STable的查询 *** 作，完全与正常的表一样。但一个定义的STable可以包含多张表（多个数据采集点），应用可通过指定标签的过滤条件，对一个STable下的全部或部分表进行聚合或统计 *** 作，这样大大简化应用的开发。其具体流程如下图所示：

1) 、应用将一个查询条件发往系统；

2) 、Driver将查询的过滤条件发往Meta Node（管理节点)；

3) 、管理节点将符合查询过滤条件的表的列表发回Driver(包含每个表对应的数据节点的IP地址)；

4) 、这些返回的表可能分布在多个数据节点，Driver将计算的请求发往相应的多个数据节点；

5) 、每个数据节点完成相应的聚合计算，将结果返回给Driver；

6) 、Driver将多个数据节点返回的结果做最后的聚合，将其返回给应用。

8 数据模型

思极有容时序数据库采用的仍然是传统的关系型数据库的模型。用户需要根据应用场景，创建一到多个库，然后在每个库里创建多张表，创建表时需要定义Schema。对于同一类型的采集点，为便于聚合统计 *** 作，可以先定义超级表STable，然后再定义表。

不同的采集点往往具有不同的数据特征，比如有的采集点数据采集频率高，有的数据保留时长较长，有的采集数据需要3份备份，而有的数据一份备份即可，有的采集点一条记录很大，而有的采集点的记录仅仅16个字节，很小。为让各种场景下思极有容时序数据库都能最大效率的工作，思极有容时序数据库建议将不同数据特征的表创建在不同的库里。创建一个库时，除SQL标准的选项外，应用还可以指定保留时长、数据备份的份数、cache大小、是否压缩等多种参数。

思极有容时序数据库对库的数量、STable的数量以及表的数量没有做任何限制，而且其多少不会对性能产生影响，应用按照自己的场景创建即可。

9 实时流式计算

在存储的原始数据上，思极有容时序数据库可以做各种计算，目前支持的主要 *** 作包括：

· Avg：以每个采样时间范围内的value的平均值作为结果

· Dev：以每个采样时间范围内的value的标准差作为结果

· Count：以每个采样时间范围内的点的数目作为结果

· First：以每个采样时间范围内的第一个value作为结果

· Last：以每个采样时间范围内的最后一个value作为结果

· LeastSquares：对每个采样时间范围内的value进行最小二乘法的拟合

· Max：以每个采样时间范围内的value的最大值作为结果

· Min：以每个采样时间范围内的value的最小值作为结果

· Percentile：每个采样时间范围内的value的第p百分位数作为结果。

· Sum：以每个采样时间范围内的value的总和作为结果

· Diff：以每两个相邻的value的差值作为结果

· Div：以每个value除以一个除数作为结果

· Scale：以每个value乘以一个倍数作为结果

· 基于多个采集点数据的四则运算表达式

思极有容时序数据库还可对一个或多个数据流进行实时聚合、统计等计算，并将计算出的衍生数据当做新的数据保存进思极有容时序数据库，以便后续的 *** 作。实时计算与聚合查询很类似，只是后台定时进行，并自动滑动计算窗口的起始点。工作方式与其他流式计算引擎的Sliding Window相似。

实时计算可以通过一个简单的创建表的 *** 作来实现。如：

create table d1 as select avg (pressure) from t1 interval (60s) sliding(10s)

上述SQL表示将表t1里字段pressure每10秒钟(每次滑动的时间间隔）将过去的60秒钟（聚合计算的时间间隔）的数据平均值计算出来并写入表d1。计算出的衍生数据可以与其他原始数据或计算出的衍生数据进行再次计算。

10 便捷的安装、部署、维护

思极有容时序数据库是在Linux上开发的，任何Linux系统都可以运行，而且不依赖任何第三方软件，也不是在某个开源项目上包装出来的产品。获得安装包并解压后，只需执行安装脚本就一切搞定，极其简单。

安装后，会在安装的机器上自动创建虚拟数据节点和管理节点，开发者就可以使用了，能满足一般性的需求。但如果数据量大，就需要将软件安装到多台主机。这时也只需要在每台机器配置好Master IP, 系统管理员打开思极有容时序数据库Shell, 将新添加的主机添加进系统即可。如果要撤销一个物理节点，登录思极有容时序数据库 Shell, 将其删除即可，极其简单。传统数据库所需要的数据分区、数据迁移等等都一概不存在。

因为数据是自动同步到多个节点的，系统管理员不用担心数据的丢失，也不用制定备份和数据恢复策略，一切全自动进行。

如果软件需要升级，只要在思极有容时序数据库Shell里将新版本上传即可。管理节点将挨个把每个节点的软件进行升级，而且整个系统的服务将不停止，服务不受任何影响。如果要更换设备，只需将其拔除，安装上软件后，将新设备重新插入即可。换言之，思极有容时序数据库完全支持在线升级以及硬件的热插拔，从而保证服务的724的不间断运行。

开发人员需要做的是定义表的结构，根据具体场景，配置好各种参数，让系统性能达到最优。系统管理员只需要关注与硬件相关的报警信息，对于经常出问题的服务器或硬盘，进行更换而已。使用思极有容时序数据库, 整个系统的运维工作变得极为简单，将大大降低运营成本。

11 更多亮点

订阅模式：与标准的数据库不同，思极有容时序数据库还提供一种订阅模式。应用程序可以订阅数据库某张表的内容，一旦该表有新的记录，应用将立即得到通知。同一个表可以被多个应用订阅。与流行的消息中间件Kafka一样，订阅采取的是pull而不是push模式。Kafka的publish *** 作由数据库插入 *** 作代替。由于思极有容时序数据库具有极高的插入速度, 通过采用订阅模式，思极有容时序数据库本身也可以作为一个消息队列中间件来使用。

异步插入：为避免网络延迟带来的性能下降，更好的提高数据插入速度，思极有容时序数据库还提供一组API让应用异步插入数据。当应用调用插入API时，将立即得到反馈，等记录成功插入后，思极有容时序数据库将调用应用提供的回调函数通知应用。采用异步插入，性能将大幅提高。

Nagle算法：时序数据应用场景里，每条记录一般都很小，很多不到20字节，因此整个系统处理的是大量的小数据包。为了更进一步提高性能，减少网络IO次数，思极有容时序数据库采用了类似TCP协议的Naggle算法，客户端将缓存插入请求，只有记录的大小超过一定的大小或者缓存时间超过100毫秒，被缓存的插入请求才会被发往系统。对于时间要求很高的应用，该功能可以关闭。

12 参数指标

· 支持数据类型：tinyint, smallint, int, bigint, float, double, binary

· 单记录最大长度：4096字节

· 最大记录条数：仅受存储空间限制

· 最大表的个数：仅受节点个数限制

· 最大数据备份数：5份

· 单节点插入速度：3万条/秒(单核，16字节每记录，每次一条，无同步备份)

· 单节点查询速度：2000万条/秒(单核，16字节每记录，全内存)

· 更多指标将陆续提供

13 应用场景

思极有容时序数据库作为一个基础性的软件，应用范围及其广泛，原则上，所有使用机器、设备、传感器采集数据的地方都可以用上。一些典型场景罗列如下：

· 公共安全：上网记录、通话记录、个体追踪、区间筛选

· 电力行业：智能电表、电网、发电设备的集中监测

· 通讯行业：话费详单、用户行为、基站/通讯设备监测

· 金融行业：交易记录、存取记录、ATM、POS机监测

· 出行工具：火车/汽车/出租/飞机/自行车的实时监测

· 交通行业：实时路况，路口流量监测，卡口数据

· 石油石化：油井、运输管线、运输车队的实时监测

· 互联网：服务器/应用监测、用户访问日志、广告点击日志

· 物流行业：车辆、集装箱的追踪监测

· 环境监测：天气、空气、水文、地质环境等监测

· 物联网：电梯、锅炉、机械、水表、气表等各种联网设备

· 军工行业：各种军事装备的数据采集、存储

· 制造业：生产过程管控，流程数据、供应链数据采集与分析

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二、爬虫工程师需要掌握哪些技能？我见过这样的说法：“爬虫是低级、重复性很多的工作，没有发展前途”。这是误解。首先，对于程序员来说基本上不存在重复性的工作，任何重复劳动都可以通过程序自动解决。例如博主之前要抓十几个相似度很高但是html结构不太一样的网站，我就写了一个简单的代码生成器，从爬虫代码到单元测试代码都可以自动生成，只要对应html结构稍微修改一下就行了。所以我认为，重复性的劳动在编程方面来说基本上是不存在的，如果你认为自己做的工作是重复性的，说明你比较勤快，不愿意去偷懒。而我还认为，勤快的程序员不是好程序员。下面我根据自己这段时间的工作经历，讲一讲爬虫需要哪些相关的技能。1基本的编码基础（至少一门编程语言）这个对于任何编程工作来说都是必须的。基础的数据结构你得会吧。数据名字和值得对应（字典），对一些url进行处理（列表）等等。事实上，掌握的越牢固越好，爬虫并不是一个简单的工作，也并不比其他工作对编程语言的要求更高。熟悉你用的编程语言，熟悉相关的框架和库永远是无害。我主要用Python，用Java写爬虫的也有，理论上讲任何语言都可以写爬虫的，不过最好选择一门相关的库多，开发迅速的语言。用C语言写肯定是自找苦吃了。2任务队列当爬虫任务很大的时候，写一个程序跑下来是不合适的：如果中间遇到错误停掉，重头再来？这不科学我怎么知道程序在哪里失败了？任务和任务之间不应该相互影响如果我有两台机器怎么分工？所以我们需要一种任务队列，它的作用是：讲计划抓取的网页都放到任务队列里面去。然后worker从队列中拿出来一个一个执行，如果一个失败，记录一下，然后执行下一个。这样，worker就可以一个接一个地执行下去。也增加了扩展性，几亿个任务放在队列里也没问题，有需要可以增加worker，就像多一双亏筷子吃饭一样。常用的任务队列有kafka，beanstalkd，celery等。3数据库这个不用讲了，数据保存肯定要会数据库的。不过有时候一些小数据也可以保存成json或者csv等。我有时想抓一些就直接按照文件夹保存文件。推荐使用NoSQL的数据库，比如mongodb，因为爬虫抓到的数据一般是都字段-值得对应，有些字段有的网站有有的网站没有，mongo在这方面比较灵活，况且爬虫爬到的数据关系非常非常弱，很少会用到表与表的关系。4>

像这样的问题，我已经回答了很多次，现在很多新手，特别是刚刚进入学生的学生，不知道该从哪里入手，我整理了一些java的知识点，一共分为六个阶段，273个技能点，第一阶段、第二阶段、第三阶段、第四阶段是必须要掌握的，很多机构忽悠人，就只学到第四阶段，第五阶段和第六阶段就是高薪、高职的保障，就说说想高薪必须得把后面两个阶段的给掌握了，老铁看了点个赞。

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

有不清楚的可以私信我

像这样的问题，我已经回答了很多次，现在很多新手，特别是刚刚入行想学java的同学，不知道该从哪里入手，我是在成都课工场学java入的行，现在已变成老司机，我整理了一些java的知识点，一共分为六个阶段，273个技能点，第一阶段、第二阶段、第三阶段、第四阶段是必须要掌握的，很多机构忽悠人，就只学到第四阶段，第五阶段和第六阶段就是高薪、高职的保障，就说说想高薪必须得把后面两个阶段的给掌握了，老铁，觉得合适采纳下啊。

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

我估计能把你看晕，有不清楚的可以私信我

这样的问题，我已经回答了很多次，现在很多新手，特别是刚刚进入学生的学生，不知道该从哪里入手，我整理了一些java的知识点，一共分为一个阶段，273个技能点，第一阶段、第二阶段、第三阶段、第四阶段是必须要掌握的，第五阶段和第六阶段就是高薪、高职的保障，就说说想高薪必须得把后面两个阶段的给掌握了，

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

以上就是关于初学者JAVA程序员怎样快速提升自己技术全部的内容，包括:初学者JAVA程序员怎样快速提升自己技术、外包管理人员怎么使用钉钉管理人员、黑马程序员Linux运维培训怎么样等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！