區塊鏈hadoop

『壹』 Java培訓的主要內容是什麼

第一階段內容Java設計和編程基礎（OOD和OOP）
主要內容涉及技術知識點課時總長
Java語言基礎
Java語言、Java環境變數、變數、運算符、表達式、分支語句、循環語句、數組，數組應用，行業規范。雙色球抽獎程序實現。
5天
Java面向對象
類、對象、屬性、方法、構造、封裝、繼承、多態、重寫、重載、訪問許可權控制符、this和super、static、單例設計模式、final、抽象類和介面、模板設計模式、內部類
5天
JavaSE核心類庫
Java核心類、Java字元串、日期處理、包裝類、集合、數據結構、異常和異常處理、JavaIO、多線程編程、線程同步機制、並發包、JAVA網路編程、Java泛型、Java反射機制。
10天
Java設計
設計原則、設計模式、常見演算法、Java8/9新特性、Maven使用、SVN版本管理、Lamda表達式、Git、IDEA工具
2天
第二階段內容資料庫技術和Web前端技術(H5/JS)
主要內容涉及技術知識點課時總長
Oracle資料庫開發
SQL語句、SQL語句原理、SQL語句優化、表、視圖、序列、索引、Oracle數據字典、存儲過程、函數、觸發器、PL/SQL開發、資料庫設計原則等
6天
JDBC
JDBC核心API、JDBC優化技術（緩存技術、批處理技術、dbcp、c3p0等資料庫連接池）
2天
XML
XML語法、XML解析（SAX、DOM、Dom4j）
1天
Web前端基礎(HTML5/CSS3/JS)
HTML5(H5)基本文檔結構、鏈接、列表、表格、表單;CSS基礎語法、盒子模型、浮動布局、定位;JavaScript語言基礎、DOM編程、事件模型等。
HTML5畫布、Web存儲、地理定位、音頻/視頻、拖放、WebSocket技術等
CSS邊框、背景、文本效果、字體、動畫等
8天
Web前端高級
jQuery框架
JQuery、JQuery對象、元素選擇器、DOM操作、屬性操作、CSS操作、動畫效果、JQuery插件等
2天
Web前端高級
Vue
Bootstrap
jQuery擴展插件
安裝、使用、模板語法、條件、循環、事件處理、表單等
BootstrapCSS、布局組件、插件、編輯器
highcharts圖表組件
jquery表單校驗、彈框等插件
3天
第三階段內容JavaWeb技術和主流框架
主要內容涉及技術知識點課時總長
JSP&Servlet
JSP語法、JSP標記、自定義標記、JSTL和EL表達式、JSP新特性、MVC設計模式、Servlet生命周期及Servlet伺服器、Servlet過濾器和監聽器、Tomcat配置和部署等
MySQL安裝、使用、Java訪問MySQL等
8天
AJAX框架
Ajax基礎、XHR對象、Ajax設計模式、JSON技術、jQuery中Ajax函數等
2天
Spring
SpringIoc、Ioc注入技巧、對象高級裝配（自動裝配、模板裝配、組件掃描特性、FactoryBean、對象生命周期）、SpringAOP原理、AspectJ、SpringJDBC支持、Spring事務及安全管理、SpringMVC、RESTful技術、Spring國際化SpringSecurity、ApacheShiro、Spring整合Shiro等
8天
SpringBoot
SpringCloud
Spring-BootServlet、過濾器、監聽器、攔截器、啟動載入、資料庫連接、多數據源、動態數據源、事務、Spring-BootShiro許可權管理、Spring-BootJDBC訪問資料庫、Spring-BootMyBatis訪問資料庫等
Spring-Cloud分布式配置管理、服務注冊
5天
MyBatis
MyBatis映射基礎，DQL映射，DML映射，結果集映射，高級動態SQL映射，SqlSession的使用，SprigMyBatis整合，MyBatis分頁處理、關聯查詢映射等
2天
NoSQL
Redis原理、Redis命令、JavaRedisAPI、Redis集群和緩存
MongoDB原理、MongoDB命令、JavaMongoDBAPI
3天
Struts2&Hibernate
Struts2控制流程、Ognl、Action、Interceptor、Result、FreeMarker、Struts2標記庫、Struts2擴展、Struts2應用、HibernateAPI、Hibernate實體映射技術、Hibernate關系映射技巧、HQL查詢、Hibernate緩存技術、SSH整合
6天
第四階段內容項目實戰、企業解決方案
主要內容涉及技術知識點課時總長
企業項目
企業實戰
解決方案
CRM/P2P系統開發實戰
Linux企業級應用操作部署方案
企業項目研發流程、規范和常見架構方案
消息服務解決方案
搜索服務解決方案
負載均衡解決方案
企業常見業務解決方案
應用集群解決方案
資料庫集群解決方案
安全服務解決方案
分布式服務解決方案
緩存服務解決方案
高並發、集群模式整合解決方案
Workflow工作流解決方案
15天
第五階段內容就業沖刺課程
主要內容課時總長
技術串講、企業面試題實戰
3天
項目面試實戰
2天
技術答疑、面試指導、就業推薦服務
無期限
第六階段內容熱點技術、案例、工具應用（免費贈送）
微信小程序/公眾號開發，基於Java+微信API開發小程序和公眾號
Java+區塊鏈開發，基於Java+區塊鏈技術開發的案例

『貳』 區塊鏈和大數據分析有什麼關系

大數據和區塊鏈兩者之間有個共同的關鍵詞：分布式，代表了一種從技術權威壟斷到去中心化的轉變。

分布式存儲：HDFS vs. 區塊

大數據，需要應對海量化和快增長的存儲，這要求底層硬體架構和文件系統在性價比上要大大高於傳統技術，能夠彈性擴張存儲容量。谷歌的GFS和Hadoop的HDFS奠定了大數據存儲技術的基礎。另外，大數據對存儲技術提出的另一個挑戰是多種數據格式的適應能力，因此現在大數據底層的存儲層不只是HDFS，還有HBase和Ku等存儲架構。

區塊鏈，是比特幣的底層技術架構，它在本質上是一種去中心化的分布式賬本。區塊鏈技術作為一種持續增長的、按序整理成區塊的鏈式數據結構，通過網路中多個節點共同參與數據的計算和記錄，並且互相驗證其信息的有效性。從這一點來說，區塊鏈技術也是一種特定的資料庫技術。由於去中心化資料庫在安全、便捷方面的特性，很多業內人士看好其發展，認為它是對現有互聯網技術的升級與補充。

分布式計算：MapRece vs. 共識機制

大數據的分析挖掘是數據密集型計算，需要巨大的分布式計算能力。節點管理、任務調度、容錯和高可靠性是關鍵技術。Google和Hadoop的MapRece是這種分布式計算技術的代表，通過添加伺服器節點可線性擴展系統的總處理能力(Scale Out)，在成本和可擴展性上都有巨大的優勢。現在，除了批計算，大數據還包括了流計算、圖計算、實時計算、交互查詢等計算框架。

區塊鏈的共識機制，就是所有分布式節之間怎麼達成共識，通過演算法來生成和更新數據，去認定一個記錄的有效性，這既是認定的手段，也是防止篡改的手段。區塊鏈主要包括四種不同的共識機制，適用於不同的應用場景，在效率和安全性之間取得平衡。以比特幣為例，採用的是「工作量證明」(Proof Of Work，簡稱POW)，只有在控制了全網超過51%的記賬節點的情況下，才有可能偽造出一條不存在的記錄。

『叄』 想學大數據，不知道如何入門

零基礎學習大數據一般有以下幾步：
1、了解大數據理論
2、計算機編程語言學習
3、大數據相關課程學習
4、實戰項目
（1）了解大數據理論
要學習大數據你至少應該知道什麼是大數據，大數據一般運用在什麼領域。對大數據有一個大概的了解，你才能清楚自己對大數據究竟是否有興趣，如果對大數據一無所知就開始學習，有可能學著學著發現自己其實不喜歡，這樣浪費了時間精力，可能還浪費了金錢。所以如果想要學習大數據，需要先對大數據有一個大概的了解。
（2）計算機編程語言的學習
對於零基礎的朋友，一開始入門可能不會太簡單，大數據學習是需要java基礎的，而對於從來沒有接觸過編程的朋友來說，要從零開始學習，是需要一定的時間和耐心的。
（3）大數據相關課程的學習
一般來說，大數據課程，包括大數據技術入門，海量數據高級分析語言，海量數據存儲分布式存儲，以及海量數據分析分布式計算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等專業課程。如果要完整的學習大數據的話，這些課程都是必不可少的。
（4）實戰項目
不用多說，學習完任何一門技術，最後的實戰訓練是最重要的，進行一些實際項目的操作練手，可以幫助我們更好的理解所學的內容，同時對於相關知識也能加強記憶，在今後的運用中，也可以更快的上手，對於相關知識該怎麼用也有了經驗。

『肆』 Unity3d游戲開發入門難不難

學習Unity3d有前途、有出息，當然也有競爭，有競爭說明比較熱門。2018年BOSS直聘發布一季度報告，互聯網行業平均月薪過萬！Unity3d游戲開發入門難不難？這就因人而異了，要是自學就比較難了。
在崗位上，占據人才吸引力指數前十的以互聯網技術類崗位為絕對主體，C++成為最熱門崗位。Hadoop、Golang受大數據、區塊鏈等行業熱度飆升影響，人才吸引力指數大幅上升，進入三甲。
所以，Unity3d游戲開發工程師一直是游戲公司常年招聘的高薪崗位，甚至經常出現互相"挖人"的現象。
現在游戲開發都是用跨平台的游戲引擎，主流就是Cocos2dx和Unity這兩類游戲引擎的開發有1-2年經驗的大概是10-15k之間，3年以上經驗的是15k-30k之間，其實也沒用明顯的界定，因為裡面的崗位很多的，有手游開發工程師，手游開發主管，手游研發經理，手游研發總監，手游產品經理，首席技術官，產品總監。
不過，這種獨立開發工作量巨大,涉及知識面也很廣,基本上沒有什麼系統學習的道路。大多數獨立游戲開發者都是用到什麼去學什麼。能夠復用的技能只有諸如代碼的熟練度，引擎熟悉程度，美術功底這些。這里能給出的建議就是先去熟悉C#語法與Unity引擎的使用方法。
在此基礎上根據游戲所需要的功能,針對性的學習別人的實現思路和方法,比如RPG里的人物對話，戰斗模式等等，網上能找到很多一個完整RPG游戲的視頻教程或者是源碼，提取其中自己需要的部分，學習的方向大致是基於自己游戲的設計方向。
對於Unity ，我還想告訴大家的是Unity分為個人免費版以及專業版，免費版其實已經可以使用引擎的絕大部分功能，但是會少了那些能讓游戲賺錢的功能，比如什麼雲儲存服務，游戲優化服務等。專業版需要支付1500美元或是以每個月75美元訂閱，提供最為完善的游戲製作服務。

『伍』 HDFS分布式文件系統和區塊鏈的HDFS是什麼關系

HDFS（Hadoop Distributed File System）是分布式計算中數據存儲管理的基礎，是基於流數據模式訪問和處理超大文件的需求而開發的；而區塊鏈HDFS項目的核心技術團隊，是由HDFS的創始團隊和burst原班團隊組成的，他們通過「區塊鏈+」技術解決存儲現有的痛點。

『陸』 大數據主要學什麼內容

一般來說，在一線城市，以BAT來說它們企業給應屆畢業生的起薪並不高，但只要工作拚命、能力出眾，事實上入職後的2、3年裡就很容易拿到15萬元以上的年薪。而在三線互聯網公司，同等條件下，普通技術員工的年薪一般能達到15萬元左右。而准二線的互聯網公司的普通員工薪水基本也能達到或超過20萬元，與許多傳統行業相比，這樣的收入水平絕對令人艷羨。工作經驗超過5年後，互聯網企業中的收入差距就會拉大。

如此誘人的薪資，肯定是人人都想加入的。但加入的條件就在於需要掌握一定的技能，綜合很多大數據公司的要求統計如下：
1、熟練使用SQL語言；
2、熟練使用Hadoop、M/R、Hive、Storm等開發工具；
3、熟悉Linux命令及Shell編程；
4、對數據敏感，良好的邏輯分析能力，良好溝通能力和團隊精神；
5、熟悉Impala、Druid、Mdrill、ElasticSearch等大數據工具者優先；
根據企業對大數據工程師的要求，你需要學習的技術如下：
階段一、大數據基礎——java語言基礎方面
（1）Java語言基礎
（2） HTML、CSS與JavaScript
（3）JavaWeb和資料庫
階段二、 Linux&Hadoop生態體系
Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式資料庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日誌框架
階段三、 分布式計算框架和Spark&Strom生態體系
（1）分布式計算框架
Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統（某一線公司真實項目）、實戰二：新浪網（www.sina.com.cn）
（2）storm技術架構體系
Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日誌告警系統項目、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰
階段四、 大數據項目實戰（一線公司真實項目）
數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用
階段五、 大數據分析 —AI（人工智慧）
Data Analyze工作環境准備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習
1、Python機器學習2、圖像識別&神經網路、自然語言處理&社交網路處理、實戰項目：戶外設備識別分析

『柒』 區塊鏈學習難度大嗎

網上都有各種資料，還有區塊鏈相關的網站與論壇，上面都有各種詳細的你想知道的信息。小白都是可以的。最有名的就是金色財經，還有各種自媒體賬號上也有大神開的專欄。

『捌』 大數據雲計算在這個新時代怎麼樣

首先，隨著雲計算的逐漸落地應用，雲計算領域的就業前景還是非常廣闊的，而且由於雲計算領域對於人才類型的需求也比較多元化，既需要研發型人才，也需要高端應用型人才和技能型人才，從這個角度來看，當前不論是研究生還是本科生，甚至是專科生，學習雲計算都會有較好的就業前景。 在產業互聯網的推動下，大量傳統行業都開始紛紛上雲，這個過程會為雲計算逐漸打開一個巨大的價值空間，基於雲計算也會降低企業的創新門檻，所以這個過程會釋放出大量雲計算相關人才的需求。
就業要求可以從招聘信息體現出來：
任職要求：
1、信息檢索/自然語言處理/數據挖掘/數學/計算機相關專業，本科及以上學歷，具有以下任意領域3年以上相關開發經驗：大數據、區塊鏈、知識圖譜；
2、扎實的編程基礎和數據結構演算法基礎，高質量的編程能力和問題解決能力；
3、掌握大數據技術棧，包括Hadoop/Spark/Flink等，有一定建模和數據分析能力；
4、熟悉主流圖資料庫技術或者區塊鏈技術者優先；
5、優秀的理解與溝通能力，能快速理解業務背景，責任心強，樂於分享。
6、Hadoop/Hive/Spark/Flink開發技術；
7、ClickHouse，Durid等時序資料庫和大數據分析技術；
8、數據採集、數據建模和知識圖譜、數據標注及標簽技術；
9、了解區塊鏈的應用開發技術。

『玖』 准研一的研究方向

機器學習幾年前就叫統計學習，是AI的一個子內容，目前AI的研究，集中在圖像/語音/NLP/機器學習幾個方面。如果你導師，師兄師姐只要有AI下任意一個方向有研究，你都可以跟進，因為這些內容都是交叉的，你可以從一個子域，從一個小項目進入這個領域。但如果他們都沒有這方面的研究，你自己看看就行了，能了解，但不會有專業性的研究。
編程什麼的，熟悉就行，日常使用，興趣摸索就行，不應該放在你的主要研究方向。
hadoop之類的東西，這是分布式計算的研究成果，你在研究階段，如果你的方向是分布式計算，到可以研究研究其實現理論。。。但你這現狀，對於其應用，沒必要在這個階段花太多時間。只要用的話，幾天就學會了。沒什麼重要性含量的
數字安全是一個重要，但比較冷門的方向，這幾年是區快鏈帶火了這個玩意，既然你們實驗室有資源，就跟著導師做吧。不懂就多問，慢慢熬總會懂的。要是想出來工作，在區塊鏈這波熱浪中，這幾年你們這類人才是技術方面中的重點。
讀研期間，對數學要多用點心