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  • 没有Java,甚至不会有大数据大发展,Hadoop本身就是用Java编写。当你需要在运行MapReduce服务器集群上发布新功能时,你需要进行动态部署,而这正是Java所擅长。 大数据领域支持Java的主流开源工具: 1....

    没有Java,甚至不会有大数据的大发展,Hadoop本身就是用Java编写的。当你需要在运行MapReduce的服务器集群上发布新功能时,你需要进行动态的部署,而这正是Java所擅长的。


    大数据领域支持Java的主流开源工具:

    1. HDFS

    HDFS是Hadoop应用程序中主要的分布式储存系统, HDFS集群包含了一个NameNode(主节点),这个节点负责管理所有文件系统的元数据及存储了真实数据的DataNode(数据节点,可以有很多)。HDFS针对海量数据所设计,所以相比传统文件系统在大批量小文件上的优化,HDFS优化的则是对小批量大型文件的访问和存储。

    2. MapReduce

    Hadoop MapReduce是一个软件框架,用以轻松编写处理海量(TB级)数据的并行应用程序,以可靠和容错的方式连接大型集群中上万个节点(商用硬件)。

    3. HBase

    Apache HBase是Hadoop数据库,一个分布式、可扩展的大数据存储。它提供了大数据集上随机和实时的读/写访问,并针对了商用服务器

    集群上的大型表格做出优化——上百亿行,上千万列。其核心是Google Bigtable论文的开源实现,分布式列式存储。就像Bigtable利用

    GFS(Google File System)提供的分布式数据存储一样,它是Apache Hadoop在HDFS基础上提供的一个类Bigatable。

    4. Cassandra

    Apache Cassandra是一个高性能、可线性扩展、高有效性数据库,可以运行在商用硬件或云基础设施上打造完美的任务关键性数据平台。

    在横跨数据中心的复制中,Cassandra同类最佳,为用户提供更低的延时以及更可靠的灾难备份。通过log-structured update、反规范化和物化视图的强支持以及强大的内置缓存,Cassandra的数据模型提供了方便的二级索引(column indexe)。

    5. Hive

    Apache Hive是Hadoop的一个数据仓库系统,促进了数据的综述(将结构化的数据文件映射为一张数据库表)、即席查询以及存储在Hadoop兼容系统中的大型数据集分析。Hive提供完整的SQL查询功能——HiveQL语言,同时当使用这个语言表达一个逻辑变得低效和繁琐时,HiveQL还允许传统的Map/Reduce程序员使用自己定制的Mapper和Reducer。

    6. Pig

    Apache Pig是一个用于大型数据集分析的平台,它包含了一个用于数据分析应用的高级语言以及评估这些应用的基础设施。Pig应用的闪光特性在于它们的结构经得起大量的并行,也就是说让它们支撑起非常大的数据集。Pig的基础设施层包含了产生Map-Reduce任务的编译器。Pig的语言层当前包含了一个原生语言——Pig Latin,开发的初衷是易于编程和保证可扩展性。


    7. Chukwa

    Apache Chukwa是个开源的数据收集系统,用以监视大型分布系统。建立于HDFS和Map/Reduce框架之上,继承了Hadoop的可扩展性和稳定性。Chukwa同样包含了一个灵活和强大的工具包,用以显示、监视和分析结果,以保证数据的使用达到最佳效果。

    8. Ambari

    Apache Ambari是一个基于web的工具,用于配置、管理和监视Apache Hadoop集群,支持Hadoop HDFS,、Hadoop MapReduce、Hive、HCatalog,、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig和Sqoop。Ambari同样还提供了集群状况仪表盘,比如heatmaps和查看MapReduce、Pig、Hive应用程序的能力,以友好的用户界面对它们的性能特性进行诊断。

    9. ZooKeeper

    Apache ZooKeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统,提供的功能包括:配置维护、命名服务、分布式同步、组服务等。

    ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

    10. Sqoop

    Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库中数据导入Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS中数据导入关系型数据库中。

    11. Oozie

    Apache Oozie是一个可扩展、可靠及可扩充的工作流调度系统,用以管理Hadoop作业。Oozie Workflow作业是活动的Directed Acyclical 

    Graphs(DAGs)。Oozie Coordinator作业是由周期性的Oozie Workflow作业触发,周期一般决定于时间(频率)和数据可用性。Oozie与

    余下的Hadoop堆栈结合使用,开箱即用的支持多种类型Hadoop作业(比如:Java map-reduce、Streaming map-reduce、Pig、 Hive、Sqoop和Distcp)以及其它系统作业(比如Java程序和Shell脚本)。

    12. Mahout

    Apache Mahout是个可扩展的机器学习和数据挖掘库,当前Mahout支持主要的4个用例:

    推荐挖掘:搜集用户动作并以此给用户推荐可能喜欢的事物。

    聚集:收集文件并进行相关文件分组。

    分类:从现有的分类文档中学习,寻找文档中的相似特征,并为无标签的文档进行正确的归类。

    频繁项集挖掘:将一组项分组,并识别哪些个别项会经常一起出现。

    13. HCatalog

    Apache HCatalog是Hadoop建立数据的映射表和存储管理服务,它包括:

    提供一个共享模式和数据类型机制。

    提供一个抽象表,这样用户就不需要关注数据存储的方式和地址。

    为类似Pig、MapReduce及Hive这些数据处理工具提供互操作性。

    转载于:https://my.oschina.net/u/3189920/blog/1490231

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  • 游戏现状和未来发展趋势毕业论文毕 业 论 文题 目 游戏现状和未来发展趋势姓 名 XXX所在学院 XX学院专业班级 XXX学 号 XXX指导教师 XXX日 期 XXX摘 要自从计算机诞生之后,随着硬件飞速发展计算机游戏,对我们日常...

    游戏现状和未来发展趋势毕业论文

    毕 业 论 文

    题 目 游戏现状和未来发展趋势

    姓 名 XXX

    所在学院 XX学院

    专业班级 XXX

    学 号 XXX

    指导教师 XXX

    日 期 XXX

    摘 要

    自从计算机诞生之后,随着硬件飞速发展的计算机游戏,对我们日常生活产生了很大的影响。伴随着计算机游戏的发展,我们忘却了长辈们传承下来的捉迷藏、踢毽子??我们也许后悔过,但是计算机游戏的多样性玩法和趣味使我们又深深着迷。

    电子游戏自发明到现在,已经极大地改变了人类的生活环境和生活。它已不仅是一个产业,更发展成为一门专门的艺术。就象电影一样。我预言,在未来,游戏将更加深入地渗透到人们的生活中去,成为人们生活中不可缺少的一部分。

    随着玩家的增加和硬件的发展,未来的游戏会发展趋势是什么样子呢?

    关键字:游戏,发展,趋势

    - 1 -

    ABSTRACT

    Since the birth of computer hardware, along with the rapid development of the computer game, on our daily life produced great impact. Along with the development of computer games, we forget the tradition of the elders, playing hide-and-seek shuttlecock... We may regret it, but the computer game we play and interesting diversity and infatuate deeply.

    Electronic games since the invention to now, has greatly changed the human living environment and life. It is not only an industry, has become a specialized more development of art. Like a movie. I predict that, in the future, the game will be more deep penetration into people’s life, become an indispensable part of life.

    Along with the increase of the players and the hardware development, the future development trend of game? Based on computer games history and status quo of computer games and other information, reasonable conjectures future development trend of computer games.

    Key words: games, development, the trend

    - 2 -

    目 录

    摘 要 ......................................................................................................................................... 1 ABSTRACT .................................................................................................................................. 2

    第一章 回顾计算机游戏的发展史 .............................................................................. 4

    1.1 计算机游戏的发展史 ............................................................................................................... 4

    第二章 计算机游戏的分类 ................................................

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  • 为了对Java生物系统现状和未来状况积累经验,我们与来自14个组织官员进行了交谈。我们首先问,“当今Java生物社区最广为人知问题是什么?”以下是受访者告诉我们:有点啰嗦。不同方言不那么复杂。大量库...

    Java工程师不认为有什么大问题,他们认为非Java设计人员会认为它很冗长。为了对Java生物系统的现状和未来状况积累经验,我们与来自14个组织的官员进行了交谈。我们首先问,“当今Java生物社区最广为人知的问题是什么?”以下是受访者告诉我们的:

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    有点啰嗦。不同的方言不那么复杂。大量的库——很难选择哪一个。JDK已经完成,但是在班加罗尔马拉马拉哈里条件下有大量的高级Java培训。

    关于Java最常见的分歧是,它通常比较冗长,这意味着您需要输入更多的字符来完成您需要的内容,而不是其他一些更现代的方言。这是一些最新的方言一直试图处理的问题,其目标是在不需要进行大量组合的情况下获得Java的质量、重点和强度。快速编写代码的能力是少数人喜欢某些方言的主要动机之一,而这些方言在现实中与Java相比更加糟糕。

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    Java设计人员对Java没有问题。那些表面上抱怨它同样冗长的人。Java 9的重新设计并不一致;你应该增加拥抱的条件。它不会长期维持下去。Java 10将在本月发布,可能会导致许多人回避Java 9的更新。

    java本身很冗长,但也有像Kotlin、Scala和venture Lombok这样的选择。

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    没有什么

    总的来说,目前的生物群落非常健康。一个体贴的暴君和一个有人脉的人很可能是最好的组合。有一种倾向,那就是强大的生命力来自于不断的放电。

    如果您在一年前做过类似的调查,那么Oracle围绕Java EE的目标的脆弱性是一个很大的问题。正如最近提到的,Java控制企业。虽然我们有IBM、Tomitribe、Red Hat、Payara等人试图打造微博,但不清楚如果甲骨文保持中立会发生什么。目前,Eclipse上有Jakarta EE,我们将再次开放开发。

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    其他

    软件构建质量正在恶化,对工艺的考虑和自豪越来越少。没有真正的设计程序。没有人能确切地了解技术。

    定期吞掉放电中所含的所有物质是很困难的。

    1) Maven库在作为Java库的焦点库的那个时代是进步的,但是它开始显示出它的时代,特别是与npm库相比。看看扫描的坦率先进npm的Java培训中心在班加罗尔质量库库,它包含一个非凡的仪器,追求一种方法回顾图书馆的本质,和文化的自述文件,帮助你理解什么是图书馆。

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    2)Java库一般来说是巨大的和将包括将不过多的东西可以合理地预期在图书馆,在最好的情况下,巨大的文档很难欣赏是因为理解事物的数量,和最悲观的场景,你得到的是一个巨大的Javadoc。请与JS库生物社区一起研究这个问题,该社区通常支持小型库,这是一种“挑选和挑选”的哲学,支持对库的简单理解。

    3)方言进步的渐进性是一个重大的有利地位,但由于它是温和的,许多设计者,尤其是思想先驱,都远离了方言。

    JVM的治理。Shroud是开源的优秀管理员。进入JVM的速度正在减慢。Java 9讲述了将创新推向舞台的最后一次尝试。我不知道产品指南是怎么说的。方言是循环的。每个时代都需要自己的方言。成为充满活力的生物群落中的一员更令人愉快。Java的相似性保证了您可以浏览各种各样的方言。

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    参与和承诺,培养合格的工程师兴趣。我们需要从每个客户端获得通知,而不仅仅是设计人员。我们敦促工程师们作为一个聚会做出贡献。巴西的用户团体已经接受JSR的想法,将批评作为一种集会。为了继续执行这个强制,我们有一个开放的JDK选择集合。

    机会有时会变成谩骂。例如,在方言中,. net中,如果您处于“内部限制”中,则不需要在错误的选择上做出选择。你可以一起利用的条件的不同阶段会影响你的框架,从而形成一个有问题的雪花。此外,还有一种观点认为Java是一种“古老而粗暴”的方言。尽管我不同意这个观点,但流言蜚语还是有些可怕的。理想情况下,这将随着新的放电节奏而改变。

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    它之所以落后,是因为它被大型企业利用了。循序渐进才能稳健。它没有不同方言带来的舒适;尽管如此,它提供了快速编码的快速胜利。

    主要问题是排放耗尽。节奏上的扩展意味着设计者需要了解Java的新形式。在开源网络中有如此多的进展,以至于很难理解新的api、部分和风险。每次你努力去发现一些新信息时,不管它在两到三年后是否重要,你都在用你的思维份额打赌。

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  • 说说目前最流行同题java框架技术核心技术,以及一些新框架。
  • 小编带你1分钟解读java大数据开发就业前景及未来趋势,作为大数据岗位中 “大熊猫”,大数据工程师收入待遇可以说达到了同类顶级。java大数据开发就业前景及未来趋势会怎么样?“不参与大数据建设,10年后...

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    有这样一句话叫数据重构商业,流量改变未来。小编带你1分钟解读java大数据开发的就业前景及未来趋势,作为大数据岗位中的 “大熊猫”,大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。java大数据开发的就业前景及未来趋势会怎么样?

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    “不参与大数据建设,10年后一定后悔”。早在几年前,马云就在某次峰会中提到,未来30年,是从IT时代到DT时代的变革。

    大数据发展态势

    从上世纪60年代到现在,我们对数据的处理能力越来越强,概括起来,主要经历了四个阶段:从数据处理时代到微机时代,再到互联网络时代,现如今是大数据时代,量变引发形态变化。

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    有这样一句话叫数据重构商业,流量改变未来。数据作为企业的核心资产,对企业的业务创新发展越来越重要,企业也非常重视大数据人才的培养。

    一、大数据人才缺口巨大

    信息技术的高速发展与高校人才培养之间的矛盾日异突出,导致大数据人才的缺口巨大,从四个维度来分析:

    1、据国内知名企业调查发现,目前大数据人才需求在200万左右,而大数据人才从业者才50万左右,整体大数据人才缺口在150万;

    2、大数据人才集中在互联网行业,占了2/3,行业分布极不均衡;

    3、大数据人才集中在北京、上海等发达区域,区域分布级不均衡;

    4、大数据人才跳槽率是传统IT科技人才的2倍,因为稀缺,物依稀为贵。

    所以学习大数据开发,是非常急迫的事情,抓住机遇,努力拼搏,必有成就。

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    二、大数据工程师职业发展路径

    大数据工程师职业发展路径分为5个阶段,每个阶段对应职位和薪水是不一样的:

    第一阶段

    实习工程师,工作第一年,月薪大于6K;

    第二阶段:

    助理工程师,有1-2年工作经验,月薪8K-12K;

    第三阶段:

    初、中级工程师,3年工作经验,月薪15-20K;

    第四阶段:

    高级工程师3-5年工作经验,月薪20-40K;

    第五阶段:

    首席工程师/架构师,月薪大于50k;

    这个薪水非常的有竞争力,这也是为什么这么多学生要学习大数据开发技术。

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    作为大数据岗位中的 “大熊猫”,大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。

    如果你对大数据开发感兴趣,想系统学习大数据的话,可以戳我加入大数据技术学习交流群,了解课程,获取学习资源

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