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Java实现nosql,java实现接口的关键字

java去公司工作用到的是哪方面的知识?

小公司做小项目一般都用SSH+jsp大公司做项目都是根据不同的项目 采取不同的框架技术,比如银行大部分都用 EJB等

创新互联长期为上1000家客户提供的网站建设服务,团队从业经验10年,关注不同地域、不同群体,并针对不同对象提供差异化的产品和服务;打造开放共赢平台,与合作伙伴共同营造健康的互联网生态环境。为永平企业提供专业的成都网站建设、成都网站设计,永平网站改版等技术服务。拥有10多年丰富建站经验和众多成功案例,为您定制开发。

第一:先学习Java的核心库(JavaSE)

JavaSE的内容包括:环境搭建、基础语法、面向对象、数组、集合、常用类、IO流、反射机制、网络编程……..

第二:MySQL数据库

搞定一门数据库相关的课程,例如:MySQL、Oracle,搞定一个就可以了,目前互联网公司,例如:京东、阿里等,他们都在使用MySQL,所以建议大家学习MySQL数据库,小巧轻盈,免费,由于互联网公司的项目访问量比较大,所以一般会搭建数据库的集群,可以一个数据库不够,所以需要搭建数据库集群,为了应付高并发。(搭建的比较多的时候,免费就很重要了。)

第三:WEB前端

以后从事Java开发,从事JavaEE开发,主要开发的系统结构是B/S结构的,B指的是Browser,S指的是Server。要开发这种系统,B端要会,S端也要精通。WEB前端的学习就是学习B端技术。包括:HTML 、CSS、JavaScript(JS)、jQuery框架(底层对JS进行了封装)…

第四:WEB后端(JavaWEB)

WEB后端其实可以是很多种不同的编程语言,例如:PHP、C、C++、Java,他们都可以进行WEB后端的开发,我们既然选择了比较火爆的Java,那么我们学习的后端一定是基于Java语言实现的,包括:Servlet、Filter、Jsp、EL、JSTL、MVC架构模式、数据库连接池(阿里巴巴的Druid连接池)、代理模式(动态代理)。另外后端学习了之后,还要学习一个异步编程技术AJAX。(完成网页的局部刷新,AJAX其实不属于后端,是前端浏览器上的程序。)

学习到这里为止,表示Java基本/基础的技术已经学完了。但是这些最基层的技术在实际的开发中不会使用的,一般为了开发效率,都会使用大量的提前封装好的框架。

第五:最好能够停留下来,做一个项目。

这个项目最好能将之前所学全部串起来。(对以前的知识点进行巩固。)

这个项目最好是基于:Servlet + Jsp+AJAX+jQuery+MySQL….

在这个项目的开发过程中:大家一定要记住,目前比较好的项目自动构建工具:Maven是一定要精通的。还有一个就是团队协作开发:Git/SVN是一定要会用的。(目前使用Git比较多一些。)

第六:学习高级框架

Spring、SpringMVC、MyBatis(持久层框架,这个框架互联网公司使用比较多,因为互联网项目需要进行SQL优化,MyBatis的SQL优化很方便,所以大部分都是使用MyBatis)

Struts2(很少使用了,使用这个的肯定是很老的项目)、Hibernate(传统企业,还有政府等可能会使用Hibernate。)

SpringBoot(新项目大部分使用的都是boot了。所以在项目中遇到还在使用SSM的一般都是遗留项目。)

当你走到这里之后,基本上你可以出山了。(去找工作,8K的薪资应该问题不大,但前提是你学的好。学习的深度够了,广度够了。)

第七:最好能有一个大型项目是使用框架来完成的。

SpringBoot做一个项目。

Spring SpringMVC MyBatis做一个项目。

这个项目最好是找几个人搭伙做一下。体验一下团队协作。(尤其是使用一些协作的工具。怎么沟通,怎么写日报,怎么开会,怎么使用Git,等等….)

第八:如果你的薪资想达到15K的话,你可能需要还要学习一些分布式相关的一些技术。

能够应付高并发的一些技术,例如:分布式框架Dubbo、SpringCloud、MQ、Nginx、Redis…..

java的知识体系构架

....祝 工作顺心 哈哈

Java工程师转大数据难度高吗?

Java程序员转大数据工程师有很好的基础条件

对于Java程序员,大数据的主流平台hadoop是基于Java开发的,所以Java程序员往大数据开发方向转行从语言环境上更为顺畅,另外很多基于大数据的应用框架也是Java的,所以在很多大数据项目里Java语言的确是可以派上用场的。所以,Java程序员转大数据工程师是具备很好的基础条件的。 当然,hadoop核心价值在于提供了分布式文件系统和分布式计算引擎,对于大部分公司而言,并不需要对这个引擎进行修改。这时候除了熟悉编程,你通常还需要学习数据处理和数据挖掘的一些知识。尤其是往数据挖掘工程师方向发展,则你需要掌握更多的工具和知识。

Java程序员转大数据职位的学习路线图:

第一步:分布式计算框架

掌握hadoop和spark分布式计算框架,了解文件系统、消息队列和Nosql数据库,学习相关组件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等;

第二步:算法和工具

学习了解各种数据挖掘算法,如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等,熟练掌握一门数据挖掘编程工具:Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了算法库,如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib,你也可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。

第三步:数学

补充数学知识:高数、概率论和线代

第四步:项目实践

1)开源项目:tensorflow:Google的开源库,已经有40000多个star,非常惊人,支持移动设备;

2)参加数据竞赛:Kaggle和国内天池数据竞赛

3)通过企业实习获取项目经验

如果你仅仅是做大数据开发和运维,则可以跳过第二步和第三步,如果你是侧重于应用已有算法进行数据挖掘,那么第三步也可以先跳过。

总结:

Java工程师可以更容易理解hadoop的框架和生态,很多大数据saas级产品也是Java开发的,因此Java基础是转行大数据的一个很好的起点。但大数据是一个更为宽广的领域,具有跨界知识和能力的人才会更受企业青睐。随着人工智能时代的到来,大数据将迎来黄金发展的10年,如果你已经做好准备,那么就立即开始行动吧!

如何选择NoSQL数据库

NoSQL,指的是非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的

SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。

NoSQL(NoSQL

= Not Only SQL

),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数

据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

从这一新兴技术中选择一款正确的NoSQL数据库是非常具有挑战性的。比一下网建议在选择时考虑以下因素:

并发控制

发控制指的是当多个用户同时更新运行时,用于保护数据库完整性的各种技术。并发机制不正确可能导致脏读、幻读和不可重复读等此类问题。并发控制的目的是保

证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。在某些情况下,这些措施保证了当用户和其他用户一起操作时,所得的结果和她单独操作时的结果是

一样的。在另一些情况下,这表示用户的工作按预定的方式受其他用户的影响。

封锁

就是事务T在对某个数据对象(例如表、记录等)操作之前,先向系统发出请求,对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制,在事务T释放它的锁之前,其它的事务不能更新此数据对象。

封锁是一次只允许一个用户读取或修改的一种机制,是实现并发控制的一个非常重要的技术。

MVCC

Multi-Version Concurrency Control多版本并发控制,维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突。MVCC优化了数据库并发系统,使系统在有大量并发用户时得到最高的性能,并且可以不用关闭服务器就直接进行热备份。

ACID

数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久

性(Durability)。一个支持事务(Transaction)的数据库系统,必需要具有这四种特性,否则在事务过程(Transaction

processing)当中无法保证数据的正确性,交易过程极可能达不到交易方的要求。

None

一些系统不提供原子性。

镜像

数据库镜像是DBMS根据DBA的要求,自动把整个数据库或其中的关键数据复制到另一个磁盘上,每当主数据库更新时,DBMS会自动把更新后的数据复制过去,即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性。

镜像分为同步和异步。

数据存储

指的是数据的物理特性怎样被存储在数据库中。

磁盘 数据被存储在硬盘驱动器里;

GFS或谷歌文件系统是一个由谷歌开发的专有的分布式文件系统;

Hadoop是Apache软件框架,免费许可下支持数据密集型分布式应用程序;

RAM随机存储器;

插件 可以添加外部插件;

Amazon S3通过Web服务接口提供存储;

BDB:BDB

全称是 “Berkeley DB”,它是MySQL具有事务能力的表类型,由Sleepycat

Software开发。BDB表类型提供了MySQL用户长久期盼的功能,即事务控制能力。在任何RDBMS中,事务控制能力都是一种极其重要和宝贵的功

能。事务控制能力使得我们能够确保一组命令确实已经全部执行成功,或者确保当任何一个命令出现错误时所有命令的执行结果均被退回。

实现语言

实现语言会影响数据库的发展速度。典型的NoSQL数据库是用低级语言如C / C + +编写的。另一方面,那些更高层次的语言如Java,使自定义更容易。

实现语言有:C, C++, Erlang, Java, Python

特性

考虑下列哪一个特点对你的数据库是最重要的:

持久性

可用性

一致性

分区容忍性

证书类型

下面这些许可证是一个不同的开放源码许可的形式:

GPL:通用公共许可证

BSD:伯克利软件分发

MPL:Mozilla公共许可证

EPL:Eclipse公共许可证

IDPL:最初的开发者的公共许可证

LGPL:较宽松通用公共许可证

存储类型

存储类型是NoSQL数据库最大的不同,是决定使用哪款数据库的一个首要指标。

关键字:支持get、put和删除操作

按列存储:相对于传统的按行存储,数据集成容易多了

面向文件系统:存储像是JSON或XML这样的结构化文件,很容易就能从面向对象软件中获取数据。

会java,学习什么nosql好,现在市场上比较流行的nosql

ongoDB

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。

nosql数据库一般有哪几种类型?分别用在什么场景

特点:

它们可以处理超大量的数据。

它们运行在便宜的PC服务器集群上。

PC集群扩充起来非常方便并且成本很低,避免了“sharding”操作的复杂性和成本。

它们击碎了性能瓶颈。

NoSQL的支持者称,通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间,执行速度变得更快。

“SQL并非适用于所有的程序代码,” 对于那些繁重的重复操作的数据,SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时,SQL可能没有太大用处。

没有过多的操作。

虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合,而且在数据完整性上也发挥绝对稳定,他们同时也表示,企业的具体需求可能没有那么多。

Bootstrap支持

因为NoSQL项目都是开源的,因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样,不得不从社区中寻求支持。

优点:

易扩展

NoSQL数据库种类繁多,但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系,这样就非常容易扩展。也无形之间,在架构的层面上带来了可扩展的能力。

大数据量,高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能,尤其在大数据量下,同样表现优秀。这得益于它的无关系性,数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache,每次表的更新Cache就失效,是一种大粒度的Cache,在针对web2.0的交互频繁的应用,Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。

灵活的数据模型

NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段,随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里,增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表,增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。

高可用

NoSQL在不太影响性能的情况,就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra,HBase模型,通过复制模型也能实现高可用。

主要应用:

Apache HBase

这个大数据管理平台建立在谷歌强大的BigTable管理引擎基础上。作为具有开源、Java编码、分布式多个优势的数据库,Hbase最初被设计应用于Hadoop平台,而这一强大的数据管理工具,也被Facebook采用,用于管理消息平台的庞大数据。

Apache Storm

用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。Storm为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能,同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报,改进了原有的操作方式,帮助企业更有效率地捕获商业机会、发展新业务。

Apache Spark

该技术采用内存计算,从多迭代批量处理出发,允许将数据载入内存做反复查询,此外还融合数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式,Spark用Scala语言实现,构建在HDFS上,能与Hadoop很好的结合,而且运行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

该技术迅速成为了大数据管理标准之一。当它被用来管理大型数据集时,对于复杂的分布式应用,Hadoop体现出了非常好的性能,平台的灵活性使它可以运行在商用硬件系统,它还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。

Apache Drill

你有多大的数据集?其实无论你有多大的数据集,Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB,Drill建立了交互式分析平台,允许大规模数据吞吐,而且能很快得出结果。

Apache Sqoop

也许你的数据现在还被锁定于旧系统中,Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接,可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中,可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上,你还可以将数据(如新的数据)导入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

这是功能强大的图形处理平台,具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用,Giraph可以运行在Hadoop环境中,可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式,你可以得到强大的分布式作图能力,同时还能利用上现有的大数据处理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上,监视所有的查询。该技术和MapReduce一样,具有强大的批处理能力,而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果,通过高效的SQL查询,你可以很快的了解到大数据平台上的数据。

Gephi

它可以用来对信息进行关联和量化处理,通过为数据创建功能强大的可视化效果,你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型,而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区,Gephi还提供了大量的插件,可以和现有系统完美的集成到一起,它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。

MongoDB

这个坚实的平台一直被很多组织推崇,它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建,现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库,可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前,纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB,帮助他们管理大型数据集。(Couchbase服务器也作为一个参考)。

十大顶尖公司:

Amazon Web Services

Forrester将AWS称为“云霸主”,谈到云计算领域的大数据,那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR(Elastic Map Reduce),AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务,但它不是纯开源Hadoop,经过修改后现在被专门用在AWS云上。

Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务,有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新,Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大小。亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持,包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。不过AWS还没有自己的Hadoop发行版。

Cloudera

Cloudera有开源Hadoop的发行版,这个发行版采用了Apache Hadoop开源项目的很多技术,不过基于这些技术的发行版也有很大的进步。Cloudera为它的Hadoop发行版开发了很多功能,包括Cloudera管理器,用于管理和监控,以及名为Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop发行版基于开源Hadoop,但也不是纯开源的产品。当Cloudera的客户需要Hadoop不具备的某些功能时,Cloudera的工程师们就会实现这些功能,或者找一个拥有这项技术的合作伙伴。Forrester表示:“Cloudera的创新方法忠于核心Hadoop,但因为其可实现快速创新并积极满足客户需求,这一点使它不同于其他那些供应商。”目前,Cloudera的平台已经拥有200多个付费客户,一些客户在Cloudera的技术支持下已经可以跨1000多个节点实现对PB级数据的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一样,Hortonworks是一个纯粹的Hadoop技术公司。与Cloudera不同的是,Hortonworks坚信开源Hadoop比任何其他供应商的Hadoop发行版都要强大。Hortonworks的目标是建立Hadoop生态圈和Hadoop用户社区,推进开源项目的发展。Hortonworks平台和开源Hadoop联系紧密,公司管理人员表示这会给用户带来好处,因为它可以防止被供应商套牢(如果Hortonworks的客户想要离开这个平台,他们可以轻松转向其他开源平台)。这并不是说Hortonworks完全依赖开源Hadoop技术,而是因为该公司将其所有开发的成果回报给了开源社区,比如Ambari,这个工具就是由Hortonworks开发而成,用来填充集群管理项目漏洞。Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP这些供应商的支持。

IBM

当企业考虑一些大的IT项目时,很多人首先会想到IBM。IBM是Hadoop项目的主要参与者之一,Forrester称IBM已有100多个Hadoop部署,它的很多客户都有PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”

Intel

和AWS类似,英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上,具体来说,就是让Hadoop运行在其至强芯片上,帮助用户打破Hadoop系统的一些限制,使软件和硬件结合的更好,英特尔的Hadoop发行版在上述方面做得比较好。Forrester指出英特尔在最近才推出这个产品,所以公司在未来还有很多改进的可能,英特尔和微软都被认为是Hadoop市场上的潜力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop发行版目前为止也许是最好的了,不过很多人可能都没有听说过。Forrester对Hadoop用户的调查显示,MapR的评级最高,其发行版在架构和数据处理能力上都获得了最高分。MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统(NFS)、灾难恢复以及高可用性功能。Forrester说MapR在Hadoop市场上没有Cloudera和Hortonworks那样的知名度,MapR要成为一个真正的大企业,还需要加强伙伴关系和市场营销。

Microsoft

微软在开源软件问题上一直很低调,但在大数据形势下,它不得不考虑让Windows也兼容Hadoop,它还积极投入到开源项目中,以更广泛地推动Hadoop生态圈的发展。我们可以在微软的公共云Windows Azure HDInsight产品中看到其成果。微软的Hadoop服务基于Hortonworks的发行版,而且是为Azure量身定制的。

微软也有一些其他的项目,包括名为Polybase的项目,让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。Forrester说:“微软在数据库、数据仓库、云、OLAP、BI、电子表格(包括PowerPivot)、协作和开发工具市场上有很大优势,而且微软拥有庞大的用户群,但要在Hadoop这个领域成为行业领导者还有很远的路要走。”

Pivotal Software

EMC和Vmware部分大数据业务分拆组合产生了Pivotal。Pivotal一直努力构建一个性能优越的Hadoop发行版,为此,Pivotal在开源Hadoop的基础上又添加了一些新的工具,包括一个名为HAWQ的SQL引擎以及一个专门解决大数据问题的Hadoop应用。Forrester称Pivotal Hadoop平台的优势在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的众多技术,Pivotal的真正优势实际上等于EMC和Vmware两大公司为其撑腰。到目前为止,Pivotal的用户还不到100个,而且大多是中小型客户。

Teradata

对于Teradata来说,Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理,特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。相反,Teradata接受了Hadoop,通过与Hortonworks合作,Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术,这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata数据仓库中的数据。

AMPLab

通过将数据转变为信息,我们才可以理解世界,而这也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域,努力改进对信息包括不透明数据集内信息的甄别技术。除了Spark,开源分布式SQL查询引擎Shark也源于AMPLab,Shark具有极高的查询效率,具有良好的兼容性和可扩展性。近几年的发展使计算机科学进入到全新的时代,而AMPLab为我们设想一个运用大数据、云计算、通信等各种资源和技术灵活解决难题的方案,以应对越来越复杂的各种难题。

JAVA都需要学什么,掌握哪些知识才能做JAVA程序员?

第一阶段,Java SE基础:

Java环境搭建、Java流程控制语句-for循环、switch选择判断、循环嵌套、数组bai拷贝、多维数组、final关键字、构造函数的调用、类的访问权限和路径、面向对象高级特性、Java异常处理、Set,Map,List接口及接口实现类、Java线程、同步阻塞、Java

IO流、文件的操作,复制,读写,删除等。

第二阶段,JavaWeb:

MySQL安装、管理、创建数据库、MySQL

UPDATE 查询、Mysql高级操作、JDBC、JDBC数据库连接操作,JDBC动态Sql处理、Servlet3.0

网页重定向、Servlet3.0 新增的注解支持、AJAX、responseText属性详解等。

第三阶段,Java高级框架-SSH:

Struts2

异常处理、Struts2+Log4j集成、Struts2和JSON实例、Hibernate5、Hibernate集合映射、Hibernate组件映射、Spring4.0、Spring

AOP + AspectJ框架、Spring 与其它Web框架集成、Spring Hibernate支持等。

第四阶段,Java高级框架-SSM:

SpringMVC、Spring MVC生成JSON数据、MyBatis、MyBatis 环境配置及入门、Mybatis set标签、Mybatis trim标签、Shiro、Shiro快速入门教程、Shiro Web应用等。

第五阶段,SpringBoot+VUE全栈框架:

SpringBoot、全局异常处理、过滤器监听器、EHCache缓存、SpringBoot Quartz定时任务、Vue、Vue.js 安装、模板语法、计算属性、事件处理器、Vue.js 自定义指令、Vue.js 路由等

第六阶段,特色课程:

ActiveM环境搭建、生产者和消费者、消息持久化操作、RSA数字加密算法、Codebar条形码生成器、zxing二维码生成器、HighCharts统计图、Echarts统计图、网络播放器ckplayer、嵌入式网络播放器,可以浏览器和移动端随意使用

第七阶段,互联网框架的高级应用1:

分布式服务框架的理解,Dubbo架构设计详解及其核心要点,框架运行原理分析、SpringData数据访问、Lucene搜索引擎、Lucene的全文搜索服务器介绍、索引建立方式、Solr海量数据搜索引擎、Socket网络通信、实现RMI远程对象通讯、使用JMS消息服务、Kafka分布式消息系统、Web

Service与Restful WS等

第八阶段,互联网框架的高级应用2:

Spring

Security安全框架、实现Web应用安全控制、缓存应用与EhCache框架、OSCache与JBossCache框架、MyBatis与Hibernate缓存机制、NoSQL应用与SQL调优、MongoDB

NoSQL数据库、Redis内存数据库、实现Redis

Session共享、SQL语句的优化、实现数据库读写分离、WEB应用集群及性能优化、Maven项目管理工具、Web服务器负载均衡、实现Nginx与Tomcat集群、使用LoadRunner测试工具、性能优化之内存调优、代码优化与重构的方法等。

对java有兴趣的小伙伴们,不妨先从java入门开始!B站上有很多的java教学视频,从基础到高级的都有,还挺不错的,知识点讲的很细致,还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看,下载学习试试。


文章标题:Java实现nosql,java实现接口的关键字
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