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1、Spring
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Spring是于2003 年兴起的一个轻量级的Java开发框架，是一个开放源代码的设计层面框架，他解决的是业务逻辑层和其他各层的松耦合问题，因此它将面向接口的编程思想贯穿整个系统应用。简单来说，Spring是一个分层的JavaSE/EE full-stack(一站式) 轻量级开源框架。
2、SpringBoot
Spring Boot是由Pivotal团队提供的框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。
3、Thymeleaf
Thymeleaf是面向Web和独立环境的现代服务器端Java模板引擎，能够处理HTML，XML，JavaScript，CSS甚至纯文本。
4、Druid
Druid是阿里的一个开源高效的数据查询系统，主要解决的是对于大量的基于时序的数据进行聚合查询。数据可以实时摄入，进入到Druid后立即可查，同时数据是几乎是不可变。通常是基于时序的事实事件，事实发生后进入Druid，外部系统就可以对该事实进行查询。
5、mybatis
MyBatis 是一款优秀的持久层框架，它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生信息，将接口和 Java 的 POJOs(Plain Old Java Objects,普通的 Java对象)映射成数据库中的记录。
6、Hybernate
Hibernate是一个开放源代码的对象关系映射框架(Object_Relative DateBase-Mapping 简称ORM)，它对JDBC进行了轻量级的对象封装，它将POJO与数据库表建立映射关系。 Hibernate可以应用在任何使用JDBC的场合，既可以在Java的客户端程序使用，也可以在Servlet/JSP的Web应用中使用。
框架1：Spring框架
该框架排名第一，因为它具有开发复杂Web应用程序的出色能力，而且，这些应用程序因性能突出而广受赞誉。它使Java开发人员能够轻松地创建企业级应用程序。
Web应用程序开发人员可以证明Spring框架的能力。这就是Spring成为Java开发人员最爱的原因。下面的数据可以证明这一点。以下是开发者（选择Java作为首选的三种编程语言之一）对Java框架的看法：
在开发人员的选择中，Spring MVC和Spring Boot远远领先于其他Java技术。对于开发人员来说，这里的一大优势是他们可以不受其他模块约束而专注于一个模块，因为Spring利用了控制反转（IoC）。
这个框架的其他一些优点是一个全面的配置模型，支持传统数据库和现代数据库（如NoSQL），并通过支持面向方面编程来支持内聚开发。它提供了一些模块，如Spring MVC、Spring Core、Spring Boost、SpringTransaction等。
框架2：Hibernate框架
作为一个对象关系映射（ORM）数据库，它改变了我们以前查看数据库的方式。尽管它不是一个全栈框架，但它可以极其轻松地为多个数据库转换数据。
它支持多个数据库的能力使它很容易扩展，无论应用程序的大小或用户的数量如何。它速度快、功能强大、易于扩展、修改和配置。
框架3：Struts框架
该框架帮助自定义软件开发人员创建易于维护的企业级应用程序。这个框架的USP是它的插件。它们是JAR包，这意味着它们是可移植的。
Hibernate插件和Spring插件分别可以用于对象关系映射和依赖注入。使用此Java框架开发应用程序可以减少处理时间，因为它提供了组织良好的Java、JSP和Action类。
框架4：Play
使用该框架的顶尖公司包括LinkedIn、三星、卫报、Verizon等。这只能说明它的可信度。该框架提供了速度、可伸缩性和性能。
它的用户界面非常简单，使移动应用程序开发人员可以快速理解它。它主要用于开发需要统一内容创建的应用程序。
框架5：Google Web Toolkit
这个框架用于客户端开发，类似JavaScript。它是一个开源的Java框架，这意味着它是免费的。谷歌广泛使用了这个框架，谷歌产品如AdSense、谷歌钱包、AdWords都是使用它编写的。
借助GWT代码，可以轻松地开发和调试Ajax应用程序。Java开发人员更喜欢使用这个框架来编写复杂的应用程序。书签、跨浏览器可移植性、历史记录和管理是它的一些特性。
阅读完分享的Java的热门框架后，希望你能有一个更清晰的了解。了解热门框架不是一个挑战，但是找到适合你需求的框架是一个挑战！
首先，学习大数据是需要有java，python和R语言的基础。
1) Java学习到什么样的程度才可以学习大数据呢?
java需要学会javaSE即可。javaweb，javaee对于大数据用不到。学会了javase就可以看懂hadoop框架。
2) python是最容易学习的，难易程度：python java Scala 。
python不是比java更直观好理解么，因为会了Python 还是要学习java的，你学会了java，再来学习python会很简单的，一周的时间就可以学会python。
3) R语言也可以学习，但是不推荐，因为java用的人最多，大数据的第一个框架Hadoop，底层全是Java写的。就算学会了R还是看不懂hadoop。
java在大数据中的作用是构成大数据的语言，大数据的第一个框架Hadoop以及其他大数据技术框架，底层语言全是Java写的，所以推荐首选学习java
大数据开发学习路线：
第一阶段：Hadoop生态架构技术
1、语言基础
Java：多理解和实践在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化就可以，不需要深入掌握。
Linux：系统安装、基本命令、网络配置、Vim编辑器、进程管理、Shell脚本、虚拟机的菜单熟悉等等。
Python：基础语法，数据结构，函数，条件判断，循环等基础知识。
2、环境准备
这里介绍在windows电脑搭建完全分布式，1主2从。
VMware虚拟机、Linux系统（Centos6.5）、Hadoop安装包，这里准备好Hadoop完全分布式集群环境。
3、MapReduce
MapReduce分布式离线计算框架，是Hadoop核心编程模型。
4、HDFS1.0/2.0
HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集上的应用。
5、Yarn（Hadoop2.0）
Yarn是一个资源调度平台，主要负责给任务分配资源。
6、Hive
Hive是一个数据仓库，所有的数据都是存储在HDFS上的。使用Hive主要是写Hql。
7、Spark
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
8、SparkStreaming
Spark Streaming是实时处理框架，数据是一批一批的处理。
9、SparkHive
Spark作为Hive的计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，可以提高Hive查询的性能。
10、Storm
Storm是一个实时计算框架，Storm是对实时新增的每一条数据进行处理，是一条一条的处理，可以保证数据处理的时效性。
11、Zookeeper
Zookeeper是很多大数据框架的基础，是集群的管理者。
12、Hbase
Hbase是一个Nosql数据库，是高可靠、面向列的、可伸缩的、分布式的数据库。
13、Kafka
kafka是一个消息中间件，作为一个中间缓冲层。
14、Flume
Flume常见的就是采集应用产生的日志文件中的数据，一般有两个流程。
一个是Flume采集数据存储到Kafka中，方便Storm或者SparkStreaming进行实时处理。
另一个流程是Flume采集的数据存储到HDFS上，为了后期使用hadoop或者spark进行离线处理。
第二阶段：数据挖掘算法
1、中文分词
开源分词库的离线和在线应用
2、自然语言处理
文本相关性算法
3、推荐算法
基于CB、CF，归一法，Mahout应用。
4、分类算法
NB、SVM
5、回归算法
LR、DecisionTree
6、聚类算法
层次聚类、Kmeans
7、神经网络与深度学习
NN、Tensorflow
以上就是学习Hadoop开发的一个详细路线，如果需要了解具体框架的开发技术，可咨询加米谷大数据老师，详细了解。
学习大数据开发需要掌握哪些技术呢？
（1）Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
（2）HTML、CSS与Java
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
（3）JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
LinuxHadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
分布式计算框架和SparkStrom生态体系
（1）分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（）
（2）storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、大数据项目实战数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
大数据分析—AI（人工智能）Data
Analyze工作环境准备数据分析基础、数据可视化、Python机器学习
以上的回答希望对你有所帮助
现在主流的WEB APP开发框架有哪些？Web app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 APP开发框架和工具详解
Web APP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 APP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。