课工场成都基地https://www.doczj.com/doc/ac9071002.html, 技术和学历什么更重要？我想相对于更多的中小企业来说，技术是他们更看重的。而学历现在更多只能代表你在那个学校待过几年的时间，仅此而已。
毕业生们普遍感到“找不到理想的单位”，而同时有许多基层一线的用人单位急需人才但又招聘不到毕业生，这就反映出毕业生求高薪、求舒适、求名气的心态仍较普遍。
目前，在IT行业的技术中，Java编程和web前端等较为吃香，未来的发展前景较为可观。于是又有很多青年人想要学习Java技术，以此来当作未来就业的敲门砖，实现高薪就业的梦想。
课工场成都基地成立于2006年，建校十年已经为社会培育了近逾万余名IT精英。在学校成立十周年之际，校长陈小林亲自打造具有时代里程碑意义的“十周年校庆——JAVA 就业精英班”，在新的十年里，让陪您一起起航。
目前，课工场课工场云平台整合了课工场云课堂（PC和苹果客户端）、云豆网（学员社区）、课工场校区管理平台（系统管理后台）以及课工场微讯（Android和苹果客户端）等四大系统，开始全面支撑课工场体系业务并取得突出成效。公司利用平台将纯线下的经营活动，转变到符合互联网趋势的线上线下结合模式，将面授、在线、直播多种教学方式深度融合，开创了职业教育领域中独树一帜的O2O经营模式。
2016年里约奥运会上有一位体操老将，居然已经是41岁“高龄”了。她就是乌兹别克斯坦的著名体操运动员丘索维金娜。之前她在赛场上拼命都是为了她的儿子，而这次她为了自己，为了自己的梦想。想想我们，享受安逸生活这么久难道还不开始努力奋斗和追逐自己的梦想吗？
大数据就是一个行业，实现同一个需求同样有多种工具可以选择，狭义一点以技术的角度讲，各类框架有Hadoop，spark，storm，flink 等，就这类技术生态圈来讲，还有各种中间件如flume，kafka，sqoop 等等，这些框架以及工具大多数是用Java编写而成，但提供诸如Java，scala，Python，R等各种语言API供编程 所以，大数据的实习需要用到Java，但是Java并不是大数据。 大数据是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 根据国内大数据人才需求分析，当前企业招聘需求的变化，蓝鸥精心设计大数据（Java）学科，为企业提供两方面人才Java Web方向，大数据方向。Java是传统学科，但各机构课程体系更新慢已难满足企业需求。北大青鸟java开发培训，设计该学科以现代互联网企业通用的最新技术为目标，增强新技术课时量淡化淘汰的技术
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大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽。21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，标志为，数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度快速提高。 数据时代的到来，也推动了数据行业的发展，包括企业使用数据获取价值，促使了大量人员从事于数据的学习，学习大数据需要掌握基础知识，接下从我的角度，为大家做个简要的阐述。 学习大数据需要掌握的知识，初期了解概念，后期就要学习数据技术，主要包括： 1.大数据概念 2.大数据的影响
3.大数据的影响 4.大数据的应用 5.大数据的产业 6.大数据处理架构Hadoop 7.大数据关键技术 8.大数据的计算模式 后三个牵涉的数据技技术，就复杂一点了，可以细说一下： 1.大数据处理架构Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop 的安装与使用； 2.大数据关键技术技术：数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全； 3.大数据处理计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算
数据的核心技术就是获取数据价值，获取数据前提是，先要有数据，这就牵涉数据挖掘了。 本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.doczj.com/doc/ac9071002.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！
云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据 中心，按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进 行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的
Java 开发2.0: 用Hadoop MapReduce 进行大数据分析 成堆的数据如何变成信息金矿 Apache Hadoop 是目前分析分布式数据的首选工具，和大多数Java? 2.0 技术一样，是可扩展的。从Hadoop 的MapReduce 编程建模开始， 学习如何用它来分析数据，满足大大小小的商业信息需求。 内容 Google 在2001 年发布图像搜索功能时，只有2.5 亿索引图像，不到10 年，这个巨大的搜索功能已经可以检索超过100 亿个图像了，每分钟有35 小时的内容上传到YouTube。据称，Twitter 每天平均处理5500 万tweet。今年早些时候，搜索功能每天记录6 亿条查询记录。这就是我们讨论大数据的意义所在。 关于本系列 从Java 技术首次亮相以来，Java 开发的格局已经发生了巨大的变化。得益于成熟的开源框架和可靠的租用式部署基础设施，现在已经可以迅速经济地汇编、测试、运行和维护Java 应用程序了。在本系列中，Andrew Glover 将探索使这种全新开发范例成为可能的各种技术和工具。 如此大规模的数据一度仅限于大企业、学校和政府机构—这些机构有能力购买昂贵的超级计算机、能够雇用员工保障其运行。今天，由于存储成本的降低和处理能力的商品化，一些小公司，甚至个人都可以存储和挖掘同样的数据，推动新一轮的应用程序创新。 大数据革命技术之一是MapReduce，一个编程模式，是Google 针对大规模、分布式数据而开发的。在本文中，我将介绍Apache 的开源MapReduce 实现，Hadoop，也有人将其称之为云计算的杀手应用程序。 关于Hadoop Apache 的Hadoop 框架本质上是一个用于分析大数据集的机制，不一定位于数据存储中。Hadoop 提取出了MapReduce 的大规模数据分析引擎，更易于开发人员理解。 Hadoop 可以扩展到无数个节点，可以处理所有活动和相关数据存储的协调。 Hadoop 的众多特性和配置使其成为一个十分有用且功能强大的框架，其用途和功能令人惊讶。Yahoo! 以及其他许多组织已经找到了一个高效机制来分析成堆的字节数。在单个节点上运行Hadoop 也很容易；您所需要的只是一些需要分析的数据，以及熟悉一般的Java 代码。Hadoop 也可和Ruby、Python 以及C++ 一起使用。
精心整理 云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 二、 三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;
而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费 按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点： 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。
* 1: 100. 云计算 （一）大数据(BigData) 1. 定义：海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法用当前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提取以帮助使用者决策。 2. 特点：1）数据量大（Volume）----- PB 级以上 2）快速（Velocity）----- 数据增长快 3）多样（Variety）----- 数据来源及格式多样 4）价值密度低（Value ）----- 从大量、多样数据中提取价值的体系结构 5）复杂度（Complexity）-----对数据处理和分析的难度大 3.大数据与云计算的关系： 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。 它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。 （二）云计算(Cloud Computing) 1.定义：1）云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。 //分布式计算 2）云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。 2. 特点：1）超大规模 2）虚拟化 3）高可靠性 4）通用性 5）高可伸缩性 6）按需服务 7）极其廉价 3. 服务类型分类： 1）SaaS （软件即服务:：Software as a Service) //针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务如：Salesforce online CRM
2）PaaS （平台即服务：Platform as a Service）//对资源的抽象层次更进一步，提供用户应用程序运行环境如：Google App Engine ,Microsoft Windows Azure 3）IaaS （基础设施作为服务：Infrastructure as a Service）//将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，如：Amazon EC2/S3 4. 云计算的实现机制（体系结构） 1）SOA （面向服务的体系结构）：它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。使得其服务能以一种统一的、通用的方式进行交互。 SOA可以看作是B/S模型、XML/Web Service技术之后的自然延伸。 2）管理中间件：（关键部分） 3）资源池层：将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池。 4）物理资源层：计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等 5. 云计算与网格计算 1）网格是基于SOA、使用互操作、按需集成等技术，将分散在不同地理位置的资源虚拟化为一个整体。 2）关系类似于TCP/IP 协议之于OSI 模型 6. 云计算与物联网 1）物联网有全面感知，可靠传递、智能处理三个特征。云计算提供对智能处理所需要的海量信息的分析和处理支持。 2）云计算架构与互联网之上，而物联网依赖于互联网来提供有效延伸。因而，云计算模式是物理网的后端支撑关键。 * 1.1: 1. Google 云计算原理 （一）文件系统GFS 1）系统架构 2）实现机制:
大数据技术框架 社会信息化进程进入大数据时代，海量数据的产生与流转成为常态，大数据成为人们获得新的认知、创造新的价值的源泉。大数据技术也是逐渐深得各大企业的青睐，对于大数据程序员的需求更是逐渐增加，所以现在学习大数据技术应该是良好的机遇了吧——企业需要，正好你有！ 今天千锋小编分享给大家的大数据技术框架，正是现在很火的千锋大数据培训机构的内部学习路线图，很有学习价值，对于想要自学大数据的同学来说应该是天大的好事了吧！ 千锋大数据技术框架： 阶段一、大数据基础——java语言基础方面 （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JavaScript PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript 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 阶段二、Linux&Hadoop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 阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom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（https://www.doczj.com/doc/ac9071002.html,）（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、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战 阶段四、大数据项目实战（一线公司真实项目） 数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用 阶段五、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 1、Python机器学习 2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析 千锋大数据课程学习路线，崇尚从夯实基础开始，比如说编程语言的学习，所以对于真正想要学习大数据的同学来说，提前掌握一门编程语言是很有必要的；
https://www.doczj.com/doc/ac9071002.html, 大数据开发与java的关系 大数据就是一个行业，实现同一个需求同样有多种工具可以选择，狭义一点以技术的角度讲，各类框架有Hadoop，spark，storm，flink等，就这类技术生态圈来讲，还有各种中间件如flume，kafka，sqoop等等，这些框架以及工具大多数是用Java编写而成，但提供诸如Java，scala，Python，R等各种语言API供编程 所以，大数据的实习需要用到Java，但是Java并不是大数据。 大数据是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 根据国内大数据人才需求分析，当前企业招聘需求的变化，蓝鸥精心设计大数据（Java）学科，为企业提供两方面人才Java Web方向，大数据方向。Java是传统学科，但各机构课程体系更新慢已难满足企业需求。蓝鸥郑州java开发培训，设计该学科以现代互联网企业通用的最新技术为目标，增强新技术课时量淡化淘汰的技术。 点击咨询
JAVA开发大数据课程 由于大数据的火速发展，很多企业在招聘人才时也是要求有一定的大数据知识，而Java大数据逐渐成为炙手可热的编程开发方向，千锋的Java课程自然是随着时代的潮流不断的更新课程大纲。那么在Java大数据课程中能学到什么呢？ 众所周知，在千锋的Java课程设置上，都是经过大牛讲师蹭蹭筛选编制，还有百度高级工程师不定期为千锋学员做企业更IN的技术培养以及解决工作中实际遇到的问题、传授职场晋升宝典等。 在这里你将学到这四大阶段的内容，从小白到Java大神的华丽转身就在这里。 第一阶段java基础，通过对基础阶段的学习，可以让学员清晰JavaEE开发工程师的定位及发展规划，同时鼓舞学员做好迎战的心理准备。 第二阶段javaWeb，是进阶阶段，掌握Java的基本语法，数据类型及各种运算符，开始可以写一些运算相关的程序。
第三阶段java框架，框架是程序中另一种存储数据的方式，比直接使用数组来存储更加的灵活，在项目中应用十分广泛。同时，我们将深入研究其中涉及到的数据结构和算法，对学员的技术深度有了一个质的提升。 第四阶段java+云数据，亿级并发架构演进、Linux基础、搭建tomcat环境以及大数据开发云计算等高级Java教程，是Java技术的高端知识。其中穿插项目实战演练，企业真实项目供学员应用学习，进行知识体系的“二次学习”。 我们的课程不仅仅讲解SSH框架，还讲解企业流行的SSM框架、流行的NIO、分布式数据库、阿里巴巴Dubbo实现的RPC技术、更IN 的微服务技术。让你20天做出坦克大战、100天完成亿级秒杀系统。 学习Java大数据，千锋是你实力的见证，在这里，可以找到志同道合的朋友一起奋斗；在这里可以找到技术精湛的大咖讲师为你授课解惑；在这里可以找到实现自己梦想的准确方向。千锋，会一直陪你到你实现梦想的那一天！
1 多选传统大数据质量清洗的特点有： A. 确定性 B. 强类型性 C. 协调式的 D. 非确定性 2 多选以下选项中属于数据的作用的是（）。 A. 沟通 B. 验证假设 C. 建立信心 D. 欣赏 3 多选数据建立信心的作用需具备的条件包括（）。 A. 可靠数据源 B. 多方的数据源 C. 合适的数据分析 D. 信得过的第三方单位 4 多选数据只有在与（）的交互中才能发挥作用。 A. 人 B. 物 C. 消费者 D. 企业 5 单选大数据可能带来（），但未必能够带来（）。 A. 精确度；准确度 B. 准确度；精确度 C. 精确度；多样性 D. 多样性；准确度 6 多选大数据的定义是： A. 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合 B. 任何超过了一台计算机处理能力的数据量 C. 技术 D. 商业 7 多选大数据五大类应用方向是： A. 查询 B. 触达 C. 统计 D. 预警 E. 预测 8 多选以下哪些指标是衡量大数据应用成功的标准？ A. 成本更低 B. 质量更高 C. 速度更快 D. 风险更低 9 多选大数据有哪些价值？ A. 用户身份识别
B. 描述价值 C. 实时价值 D. 预测价值 E. 生产数据的价值 10 多选大数据的预测价值体现在： A. 预测用户的偏好、流失 B. 预测热卖品及交易额 C. 预测经营趋势 D. 评价 11 单选什么是大数据使用的最可靠方法？ A. 大数据源 B. 样本数据源 C. 规模大 D. 大数据与样本数据结合 12 多选大数据是描述（）所发生的行为。 A. 未来 B. 现在 C. 过去 D. 实时 13 多选传统研究中数据采集的方法包括： A. 网络监测 B. 电话访谈 C. 对面访谈 D. 线上互动 14 单选大数据整合要保证各个数据源之间的（）。 A. 一致性、协调性 B. 差异性、协调性 C. 一致性、差异性 D. 一致性、相容性 15 单选分类变量使用（）建立预测模型。 A. 决策树 B. 分类树 C. 离散树 D. 回归树 16 多选（）是大数据应用的步骤。 A. 数据输入 B. 建模分析 C. 使用决策支持工具输出结果 D. 验证假设 17 多选避免“数据孤岛”的方法包括： A. 关键匹配变量 B. 数据融合 C. 数据输入 D. 利用样本框
Java 基础 1.Java的HashMap是如何工作的？ HashMap是一个针对数据结构的键值，每个键都会有相应的值，关键是识别这样的值。 HashMap 基于hashing原理，我们通过put ()和get ()方法储存和获取对象。 当我们将键值对传递给put ()方法时，它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode，让后找到bucket 位置来储存值对象。当获取对象时，通过键对象的equals ()方法找到正确的键值对，然后返回值对象。HashMap 使用LinkedList 来解决碰撞问题，当发生碰撞了，对象将会储存在LinkedList 的下一个节点中。 HashMap 在每个LinkedList 节点中储存键值对对象。 2.什么是快速失败的故障安全迭代器？ 快速失败的Java迭代器可能会引发ConcurrentModifcationException在底层集合迭代过程中被修改。故障安全作为发生在实例中的一个副本迭代是不会抛出任何异常的。快速失败的故障安全范例定义了当遭遇故障时系统是如何反应的。例如，用于失败的快速迭代器ArrayList和用于故障安全的迭代器ConcurrentHashMap。 3..Java BlockingQueue是什么？ Java BlockingQueue是一个并发集合util包的一部分。BlockingQueue队列是一种支持操作，它等待元素变得可用时来检索，同样等待空间可用时来存储元素。4.什么时候使用ConcurrentHashMap？ 在问题2中我们看到ConcurrentHashMap被作为故障安全迭代器的一个实例，它允许完整的并发检索和更新。当有大量的并发更新时，ConcurrentHashMap此时可以被使用。这非常类似于Hashtable，但ConcurrentHashMap不锁定整个表来提
第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小
JAVA中用多线程技术实现大数据导入 朋友让我帮忙写个程序从文本文档中导入数据到oracle 数据库中,技术上没有什么难度,文档的格式都是固定的只要对应数据库中的字段解析就行了,关键在于性能。 数据量很大百万条记录,因此考虑到要用多线程并发执行,在写的过程中又遇到问题,我想统计所有子进程执行完毕总共的耗时,在第一个子进程创建前记录当前时间用 System.currentTimeMillis()在最后一个子进程结束后记录当前时间,两次一减得到的时间差即为总共的用时,代码如下Java代码 long tStart = System.currentTimeMillis(); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "开始");//打印开始标记 for (int ii = 0; ii < threadNum; ii++) {//开threadNum个线程Runnable r = new Runnable(){ @Override public void run(){ System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "开始");
//做一些事情... ... System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "结束."); } } Thread t = new Thread(r); t.start(); } System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "结束.");//打印结束标记 long tEnd = System.currentTimeMillis(); System.out.println("总共用时:"+ (tEnd - tStart) + "millions"); long tStart = System.currentTimeMillis(); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "开始");//打印开始标记 for (int ii = 0; ii < threadNum; ii++) {//开threadNum个线程 Runnable r = new Runnable(){ @Override public void run(){
大数据处理之Java线程池使用 前言：最近在做分布式海量数据处理项目，使用到了java的线程池，所以搜集了一些资料对它的使用做了一下总结和探究， 前面介绍的东西大多都是从网上搜集整理而来。文中最核心的东西在于后面两节无界队列线程池和有界队列线程池的实例使用以及线上问题处理方案。 1. 为什么要用线程池？ 在Java中，如果每当一个请求到达就创建一个新线程，开销是相当大的。在实际使用中，每个请求创建新线程的服务器 在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源，甚至可能要比花在实际处理实际的用户请求的时间和资源要多的多。除了创建和销毁线程的开销之外，活动的线程也需要消耗系统资源。如果在一个JVM中创建太多的线程，可能会导致系统由于过度消耗内存或者“切换过度”而导致系统资源不足。为了防止资源不足，服务器应用程序需要一些办法来限制任何给定时刻处理的请求数目，尽可能减少创建和销毁线程的次数，特别是一些资源耗费比较大的线程的创建和销毁，尽量利用已有对象来进行服务，这就是“池化资源”技术产生的原因。 线程池主要用来解决线程生命周期开销问题和资源不足问题，通过对多个任务重用线程，线程创建的开销被分摊到多个任务上了，而且由于在请求到达时线程已经存在，所以消除了创建所带来的延迟。这样，就可以立即请求服务，使应用程序响应更快。另外，通过适当的调整线程池中的线程数据可以防止出现资源不足的情况。 网上找来的这段话，清晰的描述了为什么要使用线程池，使用线程池有哪些好处。工程项目中使用线程池的场景比比皆是。 本文关注的重点是如何在实战中来使用好线程池这一技术，来满足海量数据大并发用户请求的场景。 2. ThreadPoolExecutor类 Java中的线程池技术主要用的是ThreadPoolExecutor 这个类。先来看这个类的构造函数， ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit,
传统分析与大数据分 析的对比
“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。 数据存储量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制，定义在PB （PETA BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。 通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下 数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID），传感器网络等。 数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。 在过去，专业术语“分析”应用于商业智能（BI）世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。 与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。 传统数据仓库（DW）分析相对于大数据分析 企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。 大数据分析用例 基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。
客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。在当今时代，没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题，除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。 信息质量方面，它是通过各种外部渠道收集的，而且大多数时候的数据没有清洗 因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案提供给客户 分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组 从上面的讨论中，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。 竞争对手的市场渗透率分析：在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。 医疗保健/流行病的研究和控制：流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始，如果没有及早发现和控制，它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异，而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方ZF有效地应对疫情的情况。 产品功能和用法分析：大多数产品企业，尤其是消费品，不断在他们的产品线上增加许多功能，但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用，而有些功能则更多地被使用，对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析，可以为产品企业提供有价值的洞察力。 未来方向的分析：研究小组分析在各种业务中的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。 总结 大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径，这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出，这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。
任课教师签名： 日期： 注：1. 以论文或大作业为考核方式的课程必须填此表，综合考试可不填。“简要评语”栏缺填无效。 2. 任课教师填写后与试卷一起送院系研究生秘书处。 3. 学位课总评成绩以百分制计分。
图书管理信息数据库系统-JAVA实现 目录 一、需求说明 (3) 1、任务概述 (3) 2、需求分析 (3) 2.1功能需求 (3) 2.2、数据描述 (3) 2.2.1静态数据 (3) 2.2.2动态数据 (3) 2.2.3数据库介绍 (3) 3、系统功能概要图 (4) 4、运行环境 (4) 二、数据库的设计 (4) 1、数据库设计的关系模型 (4) 2、创建数据库的语句 (5) 3、给数据库中插记录的相关语句 (6) 4、数据字典 (6) 5、 ER图 (8) 三、开发方案介绍 (9) 四、应用系统设计 (10) 附录 (18)
一、需求说明 1、任务概述 满足在线书店管理的需求，实现管理流程。主要功能包括用户注册、用户登录、购物商场、在线购物、订单管理、系统导航、用户退出、权限控制等。 2、需求分析 2.1功能需求 在线书店系统作为一个网络购物，它仿照淘宝网等知名购物，其总体要求即实现购物的基本功能。具体功能要求如下： 1)商品管理。这是管理员的功能。要实现增删改查图书、仓库管理的功能。 2)用户管理。包括用户注册、用户登录和用户退出三个方面，用户还可以更改部分注册信息。用户 登录成功后，在首页面可看到书籍展示。 3)购物车管理。可以修改、删除选购书籍，并保存购物列表。当用户退出时或session失效时，自 动保存用户购物车列表书籍。 4)订单管理。要实现生成订单，删除、修改、查询订单，提交订单。提交后的订单，只能查看订单 信息，不能进行修改，也不能删除。 5)权限控制。主页面和注册页面任何人都可以访问，其他页面，只有已经登录成功的用户才可访问； 若用户还没有登录系统，则返回到登录页面。 2.2、数据描述 2.2.1静态数据 用户类型、权限类型、管理员等。 2.2.2动态数据 新用户的注册、新书的录入、购书的信息、生成订单等等。 2.2.3数据库介绍 数据库名称为shop,有八个表，分别为管理员表（Admin）、用户注册表（User）、图书信息登记表（Book）、图书上架信息登记表(Storage)、购物车图书列表(Shopcar)，用户购买书籍的订单表(Order)、订单明细表(OrderBook)、购物车表（CartItem）。
众所周知，java在处理数据量比较大的时候，加载到内存必然会导致内存溢出，而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据，在做数据处理中，我们常见的手段是分解，压缩，并行，临时文件等方法; 例如，我们要将数据库(不论是什么数据库)的数据导出到一个文件，一般是 Excel或文本格式的CSV;对于Excel来讲，对于POI和JXL的接口，你很多时候没有办法去控制内存什么时候向磁盘写入，很恶心，而且这些API在内存构造的对 象大小将比数据原有的大小要大很多倍数，所以你不得不去拆分Excel，还好，POI 开始意识到这个问题，在 3.8.4的版本后，开始提供cache的行数，提供了SXSSFWorkbook的接口，可以设置在内存中的行数，不过可惜的是，他当你超过这个行数，每添加一行，它就将相对行数前面的一行写入磁盘(如你设置2000行的话，当你写第20001行的时候，他会将第一行写入磁盘)，其实这个时候他些的临时文件，以至于不消耗内存，不过这样你会发现，刷磁盘的频率会非常高，我们的确不 想这样，因为我们想让他达到一个范围一次性将数据刷如磁盘，比如一次刷1M 之类的做法，可惜现在还没有这种API，很痛苦，我自己做过测试，通过写小的Excel 比使用目前提供刷磁盘的API来写大文件，效率要高一些，而且这样如果访问的 人稍微多一些磁盘IO可能会扛不住，因为IO资源是非常有限的，所以还是拆文件才是上策;而当我们写CSV，也就是文本类型的文件，我们很多时候是可以自己控制的，不过你不要用CSV自己提供的API，也是不太可控的，CSV本身就是文本文件，你按照文本格式写入即可被CSV识别出来;如何写入呢？下面来说说。。。 在处理数据层面，如从数据库中读取数据，生成本地文件，写代码为了方便，我 们未必要1M怎么来处理，这个交给底层的驱动程序去拆分，对于我们的程序来讲我们认为它是连续写即可;我们比如想将一个1000W数据的数据库表，导出到文件;此时，你要么进行分页，oracle当然用三层包装即可，mysql用limit，不过分页每次都会新的查询，而且随着翻页，会越来越慢，其实我们想拿到一个句柄，然后向下 游动，编译一部分数据(如10000行)将写文件一次(写文件细节不多说了，这个是 最基本的)，需要注意的时候每次buffer的数据，在用outputstream写入的时候，最好flush一下，将缓冲区清空下;接下来，执行一个没有where条件的SQL，会不会将内存撑爆？是的，这个问题我们值得去思考下，通过API发现可以对SQL进行一些操作，例如，通过：PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql)，这是默认得到的预编译，还可以通过设置： PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql， ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY，ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即
席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。