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  • 大数据开发和java开发有什么不同?

    千次阅读 2020-03-09 21:59:48
    最近发现有些同学并不太了解大数据开发工程师这个职位,所以想简单介绍一下什么是大数据开发工程师,当前互联网公司的数据开发到底是什么样子的?一般的Java或者PHP工程师在工作上有什么区别? 什么不是大数据...

    最近发现有些同学并不太了解大数据开发工程师这个职位,所以想简单介绍一下什么是大数据开发工程师,当前互联网公司的数据开发到底是什么样子的?和一般的Java或者PHP工程师在工作上有什么区别?

    什么不是大数据开发?

    仅使用数据库(关系型mysql,sqlserver,oracle等 非关系型 mongo redis等),尽管数据量达到千万级别,亿级别不是大数据开发。

    从业务系统的数据库中查询数据然后产出报表不是大数据开发。

    端上(页面,h5,手机native)埋点上报数据记录到数据库中不是大数据开发。

    什么是大数据开发?

    1. 大数据开发需要的技能

    到智联上搜了一下大数据开发工程师这个职位,随便点了几个职位,截图如下:

     

    大数据开发和java开发有什么不同?

     

     

    大数据开发和java开发有什么不同?

     

     

    所以说,现在互联网公司所指的大数据开发用到的工具是:hadoop,hive,hbase,spark,kafka等。

    2. 大数据开发做的事情

    精简到一个词语就是:统计

    精简到两类指标就是:PV和UV

    精简到一句话就是:统计各种指标的PV和UV

    PC互联网时代,各门户网站(比如:新浪,网易,搜狐)关注的是各自网站今天被打开了几次(pv),今天有多少人(uv)访问了网站。更复杂一点的比如:想系统学习大数据的话,可以加入大数据技术学习交流扣扣君羊:522189307

    页面上某个按钮或者某个连接有多少人点击了几次

    某个页面上的热力图(点击地方越多,图上颜色越重)

    移动互联网时代,手机应用被用户打开的次数和人数也是大家关注的重点,但是除此之外还多出了许多其他非常重要的数据,由于手机屏幕的限制,信息流成为了移动时代的主流。

    各大门户网站非常关注自己的新闻客户端中:在信息流中曝光了多少篇文章,其中有多少篇文章被用户点击了。每篇文章阅读了长时间,因为用户点击的文章越多,使用客户端的时间越长,各公司的广告收入才越高,所以各公司想方设法推荐用户喜欢的内容。

    3. 如何做这些事情

    因为网站的浏览行为,手机客户端中文章的曝光或者点击这些数据非常大,基本以亿为单位起。所以传统的把统计信息放到数据库中的方式已经不能完成这项统计工作。(例如:wordpress博客中,用户每阅读一篇文章,mysql中就会更新这篇文章的阅读次数+1)

    所以大数据是通过日志来统计这些指标。

    比如:后台服务的日志(apache,tomcat,weblogic,nginx日志)

    例如下图,我的个人网站apache服务的access日志。

     

    大数据开发和java开发有什么不同?

     

     

    日志的url字段中以 /年份(红色部分)开头行数就是这个网站文章页被访问的次数,以/category(蓝色部分)开头的行数就是这个网站分类目录被访问的次数。

    当然我的这份日志中是统计不了用户数的,因为用户数的统计需要在每条日志上记录当前用户的唯一标识,然后再做个去重,去重后的数量就是用户数,但是这里没有上报用户的唯一标识。

    那如何统计人数呢,一般互联网公司会自己在页面或者客户端上生成一个用户的唯一标识,然后主动上报到自己的日志服务器上。

    大数据主要难点在于:

    日志量太大(一般大点的互联网公司,一个业务线每天的日志都有几个t,再大些的每天几十t,几百t也不奇怪),需要掌握大数据相关技术例如前面提到的hadoop,hive等。

    数据的及时性,从离线计算来说,一般每天零点,前一天的日志都接收完毕,开始计算前一天的数据,几点能计算完毕?要看各个公司各自的要求。

    数据的准确性。(这是重中之重,大数据开发的工作就是统计,统计的数据如果不准....)如果是实时计算,需要掌握实时相关技术。例如:每5分钟网站的在线人数。

    监控监控监控:监控任务是否失败,数据是否产出,产出的数据是否异常。

    容灾容灾容灾:如果任务失败如何补救。比如实时任务,由于某种原因13:00到14:00的数据没有,如何把数据补回来。

    大数据开发和一般业务开发的对比

    在转做大数据开发之前,一直在用Java作业务系统: 例如hr系统(考勤,薪资等),收费系统。

    谈谈我个人对业务系统开发和大数据开发的理解:

    业务系统:

    一句话:对数据库的各种增删改查操作。

    重点难点在于:

    对复杂业务的理解上(比如计算工资:基本工资,五险一金,全勤奖,高温补贴,报销,奖金,加班费.....等等都需要计算)。

    线上服务的稳定,比如facebook,淘宝等网站高并发的压力下维持网站正常运行。

    大数据开发

    一句话:对字符串的各种算数。

    重难点在于:

    数据的及时性。例如实时数据中,想知道 12:00~12:10这10分钟的用户数,如果这个数据在晚上20点才计算完成,那就没什么意义了。再比如,大家应该都有体验过:在手机上刷新闻的时候,你点了某一篇文章,再继续刷新闻,后面很快会出来不少和前面点击的那篇文章类似的文章,这就是根据你的点击给你及时推荐你有更大可能点的东西。

    数据的准确性。这个重要性不言而喻

    数据的稳定性和容灾。

    展开全文
  • 今天给大家分享一份【Java 面试 + Java 后端技术学习指南】:一份通向理想互联网公司的面试指南,包括 Java,技术面试必备基础知识、Leetcode、计算机操作系统、计算机网络、系统设计、分布式、数据库(MySQL、Redis...

    Java面试指南

    今天给大家分享一份【Java 面试 + Java 后端技术学习指南】:一份通向理想互联网公司的面试指南,包括 Java,技术面试必备基础知识、Leetcode、计算机操作系统、计算机网络、系统设计、分布式、数据库(MySQL、Redis)、Java 项目实战等, 新鲜出炉!

    此手册内容专注 Java面试 ,这是本人花费了半年的时间总结的【Java 面试 + Java 后端技术学习指南】,目前本人已经拿到了腾讯等大厂offer,只要大家把这上面的知识点都搞明白,进入前 5 的互联网公司是绝对没有问题的,希望对大家的面试有一定的帮助。

    目录

    • 1.Mysql
    • 2.CHAR 与 VARCHAR 的区别?
    • 3.能说下myisam 和 innodb的区别吗?
    • 4.你能说下事务的基本特性和隔离级别吗?
    • 5.并发问题 – 脏读、不可重复读、幻读?
    • 6.事务的隔离级别?
    • 7.说说自增主键、UUID?
    • 8.mysql 的约束分类?
    • 9.drop、delete 与 truncate 的区别:
    • 10.隐式事务、显式事务?
    • 11.存储过程
    • 12.你们数据量级多大?分库分表怎么做的?
    • 13.那分表后的ID怎么保证唯一性的呢?
    • 14.那分表后的ID怎么保证唯一性的呢?
    • 15.分表后非sharding_key的查询怎么处理呢?
    • 16.说说mysql主从同步怎么做的吧?
    • 总结

    在这里插入图片描述

    1.Mysql 中有哪几种锁?

    (1)表级锁:开销小,加锁快。不会出现死锁,锁定粒度大,发生锁冲突的概率高,并发度低。

    (2)行级锁:开销大,加锁慢。会出现死锁,锁定粒度小,发生锁冲突的概率低,并发度高。

    (3)页面锁:开销时间、加锁时间、锁定粒度在 表级锁 与 行级锁 之间,会出现死锁,并发度中等。

    2.CHAR 与 VARCHAR 的区别?

    (1)CHAR 长度不可变,范围 1~255。若存储长度未达到定义的长度,则以 空格 填充。存取速度快,但容易浪费空间。

    (2)VARCHAR 长度可变,范围 1~65535。若存储长度未达到定义的长度,则存实际长度数据。存取速度稍慢,但节约空间。

    3.能说下myisam 和 innodb的区别吗?

    myisam引擎是5.1版本之前的默认引擎,支持全文检索、压缩、空间函数等,但是不支持事务和行级锁,所以一般用于有大量查询少量插入的场景来使用,而且myisam不支持外键,并且索引和数据是分开存储的。

    innodb是基于聚簇索引建立的,和myisam相反它支持事务、外键,并且通过MVCC来支持高并发,索引和数据存储在一起。

    4.你能说下事务的基本特性和隔离级别吗?

    事务:数据库中,对数据的一系列操作可以看成一个整体,称为事务。这个整体要么全部执行、要么全部不执行。
    ACID 属性的存在确保了 事务的可靠。
    (1)Actomicity(原子性):原子性要求 事务中的操作要么全部完成,要么回退成之前未操作的状态。即事务中某个操作失败后,会相当于什么都没发生,不会出现改了部分数据的情况。

    (2)Consistency(一致性):一致性要求 事务执行前后,数据库的状态一致,即从一个一致性状态切换到另一个一致性的状态。

    (3)Isolation(隔离性):隔离性要求 并发的事务相互隔离、不可见。即一个事务看不见另一个事务内部的操作以及操作的数据。

    (4)Durability(持久性):持久性要求 事务对数据库数据的修改是永久的。即数据一旦修改提交后,其状态将永久不变。

    5.并发问题 – 脏读、不可重复读、幻读?

    对于同时运行的多个事务,若这些事务访问同一数据时,没有采用必要的隔离机制,则会造成如下的并发问题。
    (1)脏读:脏读 指的是当一个事务正在访问某数据,并对这个数据进行的修改,且这条数据还未提交到数据库中,此时若另一个事务也访问到这条数据,获取到的是这条被修改的数据,此时得到的数据不对,即脏读。
    比如:tom 年龄为 22,事务 A 修改 tom 年龄为 30,此时还未提交到数据库,此时事务 B 获取 tom 年龄,得到的是 30,事务 A 回滚数据,数据库的数据依旧是 22,但事务 B 拿到的数据是 30,这就是脏读,读错了数据。

    (2)不可重复读:指一个事务,多次读取同一条数据,在这个事务还未结束时,另一个事务也访问该数据并对其修改,那么可能造成事务多次读取的数据不一致,即不可重复读。
    比如:tom 年龄为 22,事务 A 读取 tom 年龄为 22,事务未结束。此时事务 B 修改 tom 年龄为 30,并提交到数据库,当事务 A 再次读取 tom 年龄为 30,事务 A 两次读取的数据不一致,即不可重复读。

    (3)幻读:指事务并不是独立执行时产生的现象。一个事务修改某个表,涉及表的所有行,同时另一个事务也修改表,比如增加或删除一条数据。此时第一个事务发现多出或者少了一条数据。这种情况就是幻读。
    比如:事务 A 查询当前表的数据总数为 11, 此时事务 B 向表中插入一条数据,事务 A 再次查询当前表数据总数为 12,即幻读。

    注:
        不可重复读、幻读理解起来有些类似。
        不可重复读是对一条数据操作,重点在于修改某条数据。
        幻读是对表进行操作,重点在于新增或删除某条数据。

    6.事务的隔离级别?

    数据库系统必须具有隔离并发运行的事务的能力,使各事务间不会相互影响,避免并发问题。
      隔离级别:指的是一个事务与其他事务的隔离程度。隔离级别越高,则并发能力越弱。
    (1)Read Uncommitted(读未提交):即读取到 未提交的内容。
      一般不使用。此隔离级别下,查询不会加锁,即可能存在两个事务操作同一个表的情况。可能会导致 “脏读”、“不可重复读”、“幻读”。

    (2)Read Committed(读提交):即只能读取到 已提交的内容。
      常用(oracle、SQL Server 默认隔离级别)。此隔离级别下,查询采用 快照读 的机制,即不会读取到未提交的数据,从而避免 “脏读”,但是仍可能导致 “不可重复读”、“幻读”。

    (3)Repeatable Read(可重复读)
      常用(mysql 默认隔离级别)。此隔离级别下,查询采用 快照读 的机制,且事务启动后,当前数据不能被修改,从而可以避免 “不可重复读”,但是仍可能导致 “幻读”(新增或删除某条数据)。

    (4)Serializable(串行化)
      一般不使用。此隔离级别下,事务会串行化执行(排队执行),执行效率差、开销大。可以避免 “脏读”、“不可重复读”、“幻读“。

    【举例:】
    select @@transaction_isolation; -- 用于查看当前数据库的隔离级别(8.0版本)
     set session transaction isolation level read committed; --用于设置隔离级别为 read committed
    
    

    7.说说自增主键、UUID?

    (1)自增主键,数据在物理结构上是顺序存储,性能好,占用空间小。可以是 int 和 bigint 类型。int 4字节,bigint 8 字节,项目中理论不应出现 自增主键达到最大值的情况,因为数据太大,效率会大大降低,当出现一定的数据量后,应进行分库分表操作。

    (2)UUID,数据在物理结构上是随机存储,性能较差,占用空间大。唯一ID,绝不冲突。

    8.mysql 的约束分类?

    (1)约束的作用:是一种限制,用于限制表中的数据,为了保证数据的准确性以及可靠性。
    (2)约束分类:
      NOT NULL,非空,用于保证某个字段不为空。支持列级约束。
      DEFAULT,默认,用于保证某个字段具有默认值。支持列级约束。
      PRIMARY KEY,主键,用于保证某个字段具有唯一性且非空。支持列级约束以及表级约束。
      UNIQUE,唯一,用于保证某个字段具有唯一性。支持列级约束以及表级约束。
      FORGIEN KEY,外键,用于限制两个表间的关系。支持表级约束。
    注:
      列级约束:指的是定义列的同时指定的约束。
      表级约束:指的是列定义之后指定的约束。

    外键常用于一对多的关系。即表的某条数据,对应另外一张表的多条数据。
        将 “一” 的一方称为 :主表。将 “多” 的一方称为 :从表。
        通常将 外键 置于从表上,即 从表上增加一列作为外键,并依赖于主表的某列。

    最后

    由于篇幅有限,这里就不一一罗列了,20道常见面试题(含答案)+21条MySQL性能调优经验小编已整理成Word文档或PDF文档,点击这里免费下载

    MySQL全家桶笔记

    还有更多面试复习笔记分享如下

    Java架构专题面试复习

    oc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB)**

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    还有更多面试复习笔记分享如下

    [外链图片转存中…(img-XIi7SNzn-1624358641349)]

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  • 一般的Java或者PHP工程师在工作上有什么区别? 什么不是大数据开发? 仅使用数据库(关系型mysql,sqlserver,oracle等 非关系型 mongo redis等),尽管数据量达到千万级别,亿级别不是大...

    2019-04-02 18:30:46

    最近发现有些同学并不太了解大数据开发工程师这个职位,所以想简单介绍一下什么是大数据开发工程师,当前互联网公司的数据开发到底是什么样子的?和一般的Java或者PHP工程师在工作上有什么区别?

    什么不是大数据开发?

    仅使用数据库(关系型mysql,sqlserver,oracle等 非关系型 mongo redis等),尽管数据量达到千万级别,亿级别不是大数据开发。

    对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:740041381,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手,其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享!

    从业务系统的数据库中查询数据然后产出报表不是大数据开发。

    端上(页面,h5,手机native)埋点上报数据记录到数据库中不是大数据开发。

    什么是大数据开发?

    1. 大数据开发需要的技能

    到智联上搜了一下大数据开发工程师这个职位,随便点了几个职位,截图如下:

    所以说,现在互联网公司所指的大数据开发用到的工具是:hadoop,hive,hbase,spark,kafka等。

    1. 大数据开发做的事情

    精简到一个词语就是:统计

    精简到两类指标就是:PV和UV

    精简到一句话就是:统计各种指标的PV和UV

    PC互联网时代,各门户网站(比如:新浪,网易,搜狐)关注的是各自网站今天被打开了几次(pv),今天有多少人(uv)访问了网站。更复杂一点的比如:

    页面上某个按钮或者某个连接有多少人点击了几次

    某个页面上的热力图(点击地方越多,图上颜色越重)

    移动互联网时代,手机应用被用户打开的次数和人数也是大家关注的重点,但是除此之外还多出了许多其他非常重要的数据,由于手机屏幕的限制,信息流成为了移动时代的主流。

    各大门户网站非常关注自己的新闻客户端中:在信息流中曝光了多少篇文章,其中有多少篇文章被用户点击了。每篇文章阅读了长时间,因为用户点击的文章越多,使用客户端的时间越长,各公司的广告收入才越高,所以各公司想方设法推荐用户喜欢的内容。

    1. 如何做这些事情

    因为网站的浏览行为,手机客户端中文章的曝光或者点击这些数据非常大,基本以亿为单位起。所以传统的把统计信息放到数据库中的方式已经不能完成这项统计工作。(例如:wordpress博客中,用户每阅读一篇文章,mysql中就会更新这篇文章的阅读次数+1)

    所以大数据是通过日志来统计这些指标。

    比如:后台服务的日志(apache,tomcat,weblogic,nginx日志)

    例如下图,我的个人网站apache服务的access日志。

    日志的url字段中以 /年份(红色部分)开头行数就是这个网站文章页被访问的次数,以/category(蓝色部分)开头的行数就是这个网站分类目录被访问的次数。

    当然我的这份日志中是统计不了用户数的,因为用户数的统计需要在每条日志上记录当前用户的唯一标识,然后再做个去重,去重后的数量就是用户数,但是这里没有上报用户的唯一标识。

    那如何统计人数呢,一般互联网公司会自己在页面或者客户端上生成一个用户的唯一标识,然后主动上报到自己的日志服务器上。

    大数据主要难点在于:

    日志量太大(一般大点的互联网公司,一个业务线每天的日志都有几个t,再大些的每天几十t,几百t也不奇怪),需要掌握大数据相关技术例如前面提到的hadoop,hive等。

    数据的及时性,从离线计算来说,一般每天零点,前一天的日志都接收完毕,开始计算前一天的数据,几点能计算完毕?要看各个公司各自的要求。

    数据的准确性。(这是重中之重,大数据开发的工作就是统计,统计的数据如果不准....)如果是实时计算,需要掌握实时相关技术。例如:每5分钟网站的在线人数。

    监控监控监控:监控任务是否失败,数据是否产出,产出的数据是否异常。

    容灾容灾容灾:如果任务失败如何补救。比如实时任务,由于某种原因13:00到14:00的数据没有,如何把数据补回来。

    大数据开发和一般业务开发的对比

    在转做大数据开发之前,一直在用Java作业务系统: 例如hr系统(考勤,薪资等),收费系统。

    谈谈我个人对业务系统开发和大数据开发的理解:

    业务系统:

    一句话:对数据库的各种增删改查操作。

    重点难点在于:

    对复杂业务的理解上(比如计算工资:基本工资,五险一金,全勤奖,高温补贴,报销,奖金,加班费.....等等都需要计算)。

    线上服务的稳定,比如facebook,淘宝等网站高并发的压力下维持网站正常运行。

    大数据开发

    一句话:对字符串的各种算数。

    重难点在于:

    数据的及时性。例如实时数据中,想知道 12:00~12:10这10分钟的用户数,如果这个数据在晚上20点才计算完成,那就没什么意义了。再比如,大家应该都有体验过:在手机上刷新闻的时候,你点了某一篇文章,再继续刷新闻,后面很快会出来不少和前面点击的那篇文章类似的文章,这就是根据你的点击给你及时推荐你有更大可能点的东西。

    数据的准确性。这个重要性不言而喻

    数据的稳定性和容灾。

     

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  • 前两年的时间,应当主要打好基础的累积,认清职业现状社会经济发展趋势,适应工作后的生活,对心灵浮躁的洗涤。 这一阶段最大的敌人是自身的态度,切忌不可眼高手低,牢记一句话——“心比天高,命比纸薄。”脚踏...

    前言

    如果你不能拼爹,或者不想拼爹,最好的方法是拼实力。

    合抱之木,生于毫末;九层之台,起于垒土;千里之行,始于足下。

    所以,你必须要从基层做起。当然,所谓的基层,并不是端茶倒水,但多一些体验,总是无害的。

    前两年的时间,应当主要打好基础的累积,认清职业现状和社会经济发展趋势,适应工作后的生活,对心灵浮躁的洗涤。

    这一阶段最大的敌人是自身的态度,切忌不可眼高手低,牢记一句话——“心比天高,命比纸薄。”脚踏实地,一步一个脚印,为未来做好铺垫。

    流行框架:

    框架就是开发人员定义好的一套模板,程序员只需要往模板中添加响应的代码即可,填完代码,项目就完成了。所以框架存在的意义以及我们学习框架的目的就是想办法能够让程序员快速的完成整个项目的开发。

    Spring

    Spring框架大家都听过吧,这个框架特别重要,在目前整个市场上来看的话是基本上有一个一统江湖的趋势。Spring是整个Java体系里使用频率最高,稳定性最好,而且在各个领域都能遇到的一个框架。那什么是Spring呢?其实你可以把Spring理解为一个管家,如果我们不用Spring的话,我们之前写的代码实际上是杂乱无章的,这一块,那一块,然后用各种各样的关联关系把它们绑在一起,整个项目是杂乱无章的,那么我们用了Spring之后,它就把每个区域的代码进行分离,自己是自己的,然后由Spring在中间做一个调控,Spring之所以能火起来,就是因为它的做管理的理念好,它去协调各个框架,协调各块代码,这是Spring的工作。

    SpringMVC

    学了Spring,就来学Spring的第一个子项目叫SpringMVC,一看名字,MVC,这个在学JavaWeb的时候听过吧,SpringMVC其实就是处理Servlet里的那些内容,把那些内容给替换调了,也就是说用Spring来写MVC层的代码,这样就比较方便,简单,而且SpringMVC封装的前端处理是真的非常方便,方便到让程序员爽到不行的地步。

    MyBatis

    MyBatis是一个做持久层的框架,其实就是相当于替换了Hibernate,之前说Hibernate的缺点是封装的东西太多了,MyBatis就比较聪明,它知道不需要给程序员封装太多,它只封装了一半,另外一半留给程序员自己完成。那它封装了什么呢?它把从结果集里面我们查询SQL之后把结果集的内容封装到Java对象里面,这一块它保留了,然后SQL语句它不管,让程序员根据自己的需求自己写,然后它帮程序员自动执行,自动处理结果集的问题,所以MyBatis又被称为半自动的持久层框架。我们听了全自动和半自动,那手动的是谁?其实就是DBUtil和JDBC的操作。这个是纯手动,什么都要自己写,然后到MyBatis这,你写一半,它帮你干一半,而Hibernate是全自动,你什么都不用管,挺方便的,但Hibernate封装太厚重,JDBC又太麻烦,所以MyBatis恰好处在它们两个之间的一个位置,所以目前市面上使用MyBatis的公司还是特别多的。

    JPA

    JPA全程Java Persistence API,它叫Java持久层API,API说白了就是Java官方给的一套标准,一堆注解,然各个框架自己想办法去实现,在JPA的视线中其实Hibernate是实现最好的,因此我们在使用JPA的时候感觉很使用Hibernate一样,特别像。

    SpringBoot

    SpringBoot是近几年火起来的一个框架,也是Spring家族体系里面的,SpringBoot把整个Web应用,就网页的应用把它的启动放在了一个类里面,我们之前写的所有的包括Servlet,JSP包括用一些框架写的项目,这些项目想启动的话,我们需要把它放到服务器(Tomcat)中,那到了SpringBoot里面就不是这样了,你写一个很普通的Java类,在这个类上写行注解,然后右键运行Run这个类,你一运行,它就帮你启动了一个服务,Java中有很多个类,这样每个类都能右键运行,一个项目就可以把它分割成非常非常多个小的服务,其实这个概念就是所谓的叫微服务的一个基本概念,那这时候就产生了关于微服务的一个应用,SpringBoot官方曾经放出过这么一句话,就是用一百多个字符就可以搞定一个Web程序的开发,由此可见它的整个的封装的体系是非常健全的,它把Tomcat,还有Apache,Jetty这些个服务器全都封装起来了,所以我们用SpringBoot的时候就不需要Tomcat了,它内置了,里面直接带了,所以SpringBoot官方的意义其实是非常明确的,就是程序员就乖乖写代码就行了,其它的环境上的工作,SpringBoot全都提供给你了,你直接拿去用就行了。所以SpringBoot学起来还是挺简单,也挺好用的。

    Maven

    这个Maven不是框架,而是一个构建工具,我们用框架写的项目中需要导入大量的各种不同的jar包,这时候jar包的维护以及jar包版本的管理就会成为非常大的一个问题,如果我们用Maven,就能很好的解决这个问题了,Maven是一个项目自动的构建工具,它可以帮我们自动管理和下载jar包,而且在我们整个项目打包进行上线的时候,它也会帮我们自动打包,而且打包的时候还特别方便,把一些没用的东西给你干掉,建议好好学一下Maven,很多框架都要用到Maven。

    SVN协同开发工具

    我们以后在公司写项目都是团队协同的,不是一个人搞的,是很多人一起开发同一个项目,这时就需要一个能够协同的开发工具,比如一个团队有十个人,那十个人一起开发一个项目,他们的代码肯定需要放在一起,放一起的话,就需要能提交能下载,我先把代码下载下来然后进行编写,写完后再提交上去,每个人都应该有这样的操作,那这个时候就需要能够协同的开发工具,目前市面上比较常见的协同开发工具有两个,一个叫SVN,一个叫Git,SVN是一个比较老的工具了,Git是比较年轻的,就看你用哪一个了。

    Kafka进阶篇知识点

    image

    Kafka高级篇知识点

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    44个Kafka知识点(基础+进阶+高级)解析如下

    image

    基础+进阶+高级)解析如下**

    [外链图片转存中…(img-ckMenaUG-1622518657556)]

    由于篇幅有限,小编已将上面介绍的**《Kafka源码解析与实战》、Kafka面试专题解析、复习学习必备44个Kafka知识点(基础+进阶+高级)都整理成册,全部都是PDF文档**,有需求的朋友可以戳这里免费下载

    展开全文
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  • 说明: 首先告诉一下我自己告诉一下大家,HashMap与HashTable是大数据面试中经常问到的问题,当然java的面试也会常问,故大家可以多看一下我总结的 区别: 1、HashMap是线程不安全的集合,而HashTable是线程...
  • 学习的第一天,基础有一些但是大部分都忘记了,加油加油加油! 1.命令行方式 md:创建文件夹 rd:删除文件夹,文件中含有文件无法删除 cd..... 2.图形化方式 ...因为Java由JVM执行,Java提供了不同平台的JVM,.
  • JDBC作为连接数据库和Java程序的桥梁,通过JDBC API可以方便地实现对主流数据库的操作,是编程开发的重要基础技能。今天的大数据开发分享,我们就来讲讲Java大数据之JDBC操作。 JDBC的学习,重在操作,这里我们...
  • 1、将读取的数据放入List<Person> -- 利用控制台 进行输入 2、将List进行序列化到工程下的file/source.txt,并反序列化测试 3、 找到姓名是 shangsan的人,并将所有数据以key-...import java.util.ArrayList...
  • 注意点: 1.Java是面向对象的语言 面向对象是一种编程思想,不是语言(一定要注意) 面向对象的语言正确的理解应该是: 使用这种语言更容易写出具有面向对象编程思想的代码 2.使用面向对象的语言写出的程序,一定是面向...
  • 一、增强的for循环 思路: 依次使用数组中的每一个元素, 给迭代变量进行赋值 class Demo2 { public static void main(String[] args) { //增强的for循环 int[] arr1 = {1, 10, 15, ...import java.util.*; p
  • 大数据应用开发 Java 职业技能等级标准 目 次 前 言1 1 范围2 2 规范性引用文件2 3 术语定义2 4 对应院校专业8 5 面向工作岗位 群9 6 职业技能要求9 参考文献14 前 言 本标准按照GB/T 1.1-2009给出的规则起草 本...
  • 1.名词定义命名规范 关键字:被Java赋予了特殊含义的单词 标识符:需要自己起名字的 标识符命名规则:由26个字母、数字0-9、_ 、$ 所构成,且不能以数字开头,不能关键字同名 类名:每个单词的首字母必须大写 ...
  • 实例化一个管道,连接文件程序。 // 对于FileOutputStream来说,如果目标文件不存在,则会自动的创建,如果存在,会将原来的内容覆盖 // 当无法创建这个文件的时候(父级目录不存在)(\\b\\c\\d\\d.txt)(若b不存在...
  • 例如F:\ideaProgram\mypath\hello.java 相对路径:其实找到一个参照物,是相对于参照物的路径。例如:src\\iotest\\hello.txt IO流的案例: 已知文件 source.txt 中的内容如下 // username=root, password= 1234, id...
  • 只作了总结怎么用,给了很多例子,讲究实践,不讲泛型是做什么用的 一、定义接口、类 public interface List<E> { //在接口里,E可以作为类型使用 //下面方法可以用E作为参数类型 void add(E x); ...
  • 1.break语句 break结束整个循环 只要执行了break,循环立刻结束 break后面不能再添加别的...实参要形参在个数、顺序、类型上保持一致 [访问权限修饰符] [其他修饰符] 返回值类型 方法名字([参数列表]) { 方法体 }
  • 说明: 首先告诉一下我自己告诉一下大家,TCP与UDP是大数据面试中经常问到的问题,当然java的面试也会常问,希望自己能够通过发布博客加深下自己的印象,也希望对大家有所帮助! 区别: TCP安全较高,而UDP...
  • 应聘方向是大数据开发和java开发 大概拿到的offer有:阿里、美团、快手、贝壳、作业帮、旷视、农行总部、浙江大华、海康威视、有赞、云从科技、招银网络科技、oppo 一.阿里巴巴(已拿offer): 渣硕阿里面了总共...

空空如也

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