当今编程人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，OS越来越复杂，编程语言和API越来越复杂，我们构建的应用也越来越复杂。根据外媒的一项调查报告，以下列出了Java程序员在过去12个月内一直使用的一些工具或框架，或许会对你有意义。
来源：it168网站
当今编程人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，OS越来越复杂，编程语言和API越来越复杂，我们构建的应用也越来越复杂。根据外媒的一项调查报告，以下列出了Java程序员在过去12个月内一直使用的一些工具或框架，或许会对你有意义。
先来看看大数据的概念。根据维基百科，大数据是庞大或复杂的数据集的广义术语，因此传统的数据处理程序不足以支持如此庞大的体量。
在许多情况下，使用SQL数据库存储/检索数据都是很好的选择。而现如今的很多情况下，它都不再能满足我们的目的，这一切都取决于用例的变化。
现在来讨论一些不同的非SQL存储/处理数据工具，例如，NoSQL数据库，全文搜索引擎，实时流式处理，图形数据库等。
1、MongoDB&&最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的，随着MongDB 3.4版本发布，其应用场景适用能力得到了进一步拓展。
MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。你可以试着从几大方面了解MongoDB，如实时监控MongoDB工具、内存使用量和页面错误、连接数、数据库操作、复制集等。
2、Elasticsearch &&为云构建的分布式RESTful搜索引擎。
ElasticSearch是基于Lucene的搜索服务器。它提供了分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是比较流行的企业级搜索引擎。
ElasticSearch不仅是一个全文本搜索引擎，还是一个分布式实时文档存储，其中每个field均是被索引的数据且可被搜索;也是一个带实时分析功能的分布式搜索引擎，并且能够扩展至数以百计的服务器存储及处理PB级的数据。ElasticSearch在底层利用Lucene完成其索引功能，因此其许多基本概念源于Lucene。
3、Cassandra&&开源分布式数据库管理系统，最初是由Facebook开发的，旨在处理许多商品服务器上的大量数据，提供高可用性，没有单点故障。
Apache Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式架构于一身。于2008开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被Digg、Twitter等Web 2.0网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。
因Cassandra是用Java编写的，所以理论上在具有JDK6及以上版本的机器中都可以运行，官方测试的JDK还有OpenJDK 及Sun的JDK。 Cassandra的操作命令，类似于我们平时操作的关系数据库，对于熟悉MySQL的朋友来说，操作会很容易上手。
4、Redis &&开源(BSD许可)内存数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理。
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写的、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。Redis 有三个主要使其有别于其它很多竞争对手的特点：Redis是完全在内存中保存数据的数据库，使用磁盘只是为了持久性目的; Redis相比许多键值数据存储系统有相对丰富的数据类型; Redis可以将数据复制到任意数量的从服务器中。
5、Hazelcast &&基于Java的开源内存数据网格。
Hazelcast 是一种内存数据网格 in-memory data grid，提供Java程序员关键任务交易和万亿级内存应用。虽然Hazelcast没有所谓的&Master&，但是仍然有一个Leader节点(the oldest member)，这个概念与ZooKeeper中的Leader类似，但是实现原理却完全不同。同时，Hazelcast中的数据是分布式的，每一个member持有部分数据和相应的backup数据，这点也与ZooKeeper不同。
Hazelcast的应用便捷性深受开发者喜欢，但如果要投入使用，还需要慎重考虑。
6、EHCache&&广泛使用的开源Java分布式缓存。主要面向通用缓存、Java EE和轻量级容器。
EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。主要特性有：快速简单，具有多种缓存策略;缓存数据有两级，内存和磁盘，因此无需担心容量问题;缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘;可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存;具有缓存和缓存管理器的侦听接口;支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域;提供Hibernate的缓存实现。
7、Hadoop &&用Java编写的开源软件框架，用于分布式存储，并对非常大的数据集进行分布式处理。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。
8、Solr &&开源企业搜索平台，用Java编写，来自Apache Lucene项目。
Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。
与ElasticSearch一样，同样是基于Lucene，但它对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化。
9、Spark &&Apache Software Foundation中最活跃的项目，是一个开源集群计算框架。
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
10、Memcached &&通用分布式内存缓存系统。
Memcached是一套分布式快取系统，当初是Danga Interactive为了LiveJournal所发展的，但被许多软件(如MediaWiki)所使用。Memcached作为高速运行的分布式缓存服务器，具有以下的特点：协议简单，基于libevent的事件处理，内置内存存储方式。
11、Apache Hive &&在Hadoop之上提供类似SQL的层。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库平台。通过hive，可以方便地进行ETL工作。hive定义了一个类似于SQL的查询语言，能够将用户编写的SQL转化为相应的Mapreduce程序基于Hadoop执行。目前，已经发布了Apache Hive 2.1.1 版本。
12、Apache Kafka &&最初是由LinkedIn开发的高吞吐量，分布式订阅消息系统。
Apache Kafka是一个开源消息系统项目，由Scala写成。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。Kafka维护按类区分的消息，称为主题(topic)。生产者(producer)向kafka的主题发布消息，消费者(consumer)向主题注册，并且接收发布到这些主题的消息。kafka以一个拥有一台或多台服务器的集群运行着，每一台服务器称为broker。
13、Akka &&用于在JVM上构建高并发，分布式和弹性消息驱动应用程序的工具包。
Akka 是一个用 Scala 编写的库，用于简化编写容错的、高可伸缩性的 Java 和 Scala 的 Actor 模型应用。它已经成功运用在电信行业，系统几乎不会宕机。
14、HBase &&开放源代码，非关系型，分布式数据库，采用Google的BigTable建模，用Java编写，并在HDFS上运行。
与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据;Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
15、Neo4j &&在Java中实现的开源图形数据库。
Neo4j是一个高性能的NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全事务特性的Java持久化引擎。
16、CouchBase &&开源分布式的NoSQL面向文档数据库，针对交互式应用程序进行了优化。
如果以前没有NoSQL的使用经验，那么理解couchbase的时候关键有两点：延后写入和松散存储。该产品基于Apache CouchDB，并整合了GeoCouch(一个基于Erlang、紧密集成的地理空间索引系统，可支持LBS应用)。
17、Apache Storm&&开源分布式实时计算系统。
Apache Storm 是一个能近实时地在数据之上运行用户代码片段的流式数据处理框架。它实际上是一系列连在一起的管道。通常用于简单的分析任务 ，诸如计算，以及清洗，使其常规化，并且准备摄入用于长期存储的数据。
18、CouchDB&&开源的面向文档的NoSQL数据库，使用JSON存储数据。
CouchDB 是一个开源的面向文档的数据库管理系统，可以通过 RESTful JavaScript Object Notation (JSON) API 访问。CouchDB落实到最底层的数据结构就是两类B+Tree 。
19、Oracle Coherence&&内存数据网格解决方案，通过提供对常用数据的快速访问，使企业能够可预测地扩展关键任务应用程序。
简单来说，Coherence仅支持Java，.NET和C++ API三个版本，这三个都是面向对象的语言，这也说明Coherence和应用开发的亲和性。
20、Titan&&可扩展的图形数据库，优化用于存储和查询包含分布在多机集群上的数百亿个顶点和边的图形。
支持不同的分布式存储层：Cassandra 1.1和HBase 0.92。原生实现 Blueprints graph API，Gremlin graph traversal language，Frames graph-to-object mapper，Rexster graph server。
21、Amazon DynamoDB&&快速，灵活的全面管理NoSQL的数据库服务，适用于任何规模的要求一致性，单位毫秒延迟的应用程序。
Amazon DynamoDB 是一种完全托管的 NoSQL 数据库服务，提供快速而可预测的性能，能够实现无缝扩展。
22、Amazon Kinesis&&AWS上的实时流式传输数据平台。
Web 应用程序、移动设备、可穿戴设备、行业传感器和许多软件应用程序和服务都可能生成大量的流数据(有时达到每小时数 TB)，需要对其进行连续地收集、存储和处理。Amazon Kinesis 就是针对这种需求产生的。
23、Datomic&&完全事务，云就绪，分布式数据库，用Clojure编写。
Datomic 是一个灵活的、基于时间因子的数据库，支持联合查询，具有弹性的可扩展性以及支持ACID事务性。Datomic 提供高可用的、分布式存储服务。
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每个人都间接或直接地，成了大量数据的贡献者。
大数据技术的热度持续上升，现在谈论大数据的时候已经不再仅仅局限于炒作大数据的概念了。
日，促进大数据发展部际联席会议第二次会议在北京召开。
贝因美与软通动力签署合作协议，协助贝因美搭建智慧化的亲子生活服务平台，加速数字化转型，提升客户消费体验。
5月17日下午14:30的英特尔芯视界专家大讲堂之《云上的大数据》，为您深入解读英特尔如何从基础设施层面为用户应用保驾护航，助力企业步入“云上的大数据”时代。
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这是百度大数据专家撰写的《Hadoop实战手册》，书中是他自己工作经验的总结，讲解非常详细
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第一章 前言我此书的目的就是为了帮助新人快速进入大数据行业，市面上有很多类似的书籍都是重理论少实践，特别缺少一线企业实践经验的传授，而这个课程会让您少走弯路、快速入门和实践，让您再最短时间内达到一个一线企业大数据工程师的能力标准，因为在课程整理和实践安排上过滤掉很多用不上的知识，直接带领大家以最直接的方式掌握大数据使用方法。
我在知名一线互联网公司从事大数据开发与管理多年，深知业界大数据公司一直对大数据人才的渴望，同时也知道有很多的大数据爱好者想参与进这个朝阳行业，因为平时也是需要参与大数据工程师的招聘与培养的，所以特别想通过一种方式，让广大的大数据爱好者更好的与企业对接，让优秀的人才找到合适的企业，《Hadoop大数据实战手册》是我根据多年从业经验整理的系列课程，希望让更多的大数据爱好者收益！
第二章 hadoop简介Hadoop是一个由Apache基金会所开发的开源分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。适合处理非结构化数据，包括HDFS，MapReduce基本组件。1. Hadoop版本衍化历史由于Hadoop版本混乱多变对初级用户造成一定困扰，所以对其版本衍化历史有个大概了解，有助于在实践过程中选择合适的Hadoop版本。Apache Hadoop版本分为分为1.0和2.0两代版本，我们将第一代Hadoop称为Hadoop 1.0，第二代Hadoop称为Hadoop 2.0。下图是Apache Hadoop的版本衍化史：第一代Hadoop包含三个大版本，分别是0.20.x，0.21.x和0.22.x，其中，0.20.x最后演化成1.0.x，变成了稳定版。第二代Hadoop包含两个版本，分别是0.23.x和2.x，它们完全不同于Hadoop 1.0，是一套全新的架构，均包含HDFS Federation和YARN两个系统，相比于0.23.x，2.x增加了NameNode HA和Wire-compatibility两个重大特性。Hadoop遵从Apache开源协议，用户可以免费地任意使用和修改Hadoop，也正因此，市面上出现了很多Hadoop版本，其中比较出名的一是Cloudera公司的发行版，该版本称为CDH（Cloudera Distribution Hadoop）。截至目前为止，CDH共有4个版本，其中，前两个已经不再更新，最近的两个，分别是CDH3（在Apache Hadoop 0.20.2版本基础上演化而来的）和CDH4在Apache Hadoop 2.0.0版本基础上演化而来的），分别对应Apache的Hadoop 1.0和Hadoop 2.0。
2. Hadoop生态圈架构师和开发人员通常会使用一种软件工具，用于其特定的用途软件开发。例如，他们可能会说，Tomcat是Apache Web服务器，MySQL是一个数据库工具。然而，当提到Hadoop的时候，事情变得有点复杂。Hadoop包括大量的工具，用来协同工作。因此，Hadoop可用于完成许多事情，以至于，人们常常根据他们使用的方式来定义它。对于一些人来说，Hadoop是一个数据管理系统。他们认为Hadoop是数据分析的核心，汇集了结构化和非结构化的数据，这些数据分布在传统的企业数据栈的每一层。对于其他人，Hadoop是一个大规模并行处理框架，拥有超级计算能力，定位于推动企业级应用的执行。还有一些人认为Hadoop作为一个开源社区，主要为解决大数据的问题提供工具和软件。因为Hadoop可以用来解决很多问题，所以很多人认为Hadoop是一个基本框架。虽然Hadoop提供了这么多的功能，但是仍然应该把它归类为多个组件组成的Hadoop生态圈，这些组件包括数据存储、数据集成、数据处理和其它进行数据分析的专门工具。该图主要列举了生态圈内部主要的一些组件，从底部开始进行介绍：1) HDFS：Hadoop生态圈的基本组成部分是Hadoop分布式文件系统（HDFS）。HDFS是一种数据分布式保存机制，数据被保存在计算机集群上。数据写入一次，读取多次。HDFS为HBase等工具提供了基础。2) MapReduce：Hadoop的主要执行框架是MapReduce，它是一个分布式、并行处理的编程模型。MapReduce把任务分为map(映射)阶段和reduce(化简)。开发人员使用存储在HDFS中数据（可实现快速存储），编写Hadoop的MapReduce任务。由于MapReduce工作原理的特性， Hadoop能以并行的方式访问数据，从而实现快速访问数据。3) Hbase：HBase是一个建立在HDFS之上，面向列的NoSQL数据库，用于快速读/写大量数据。HBase使用Zookeeper进行管理，确保所有组件都正常运行。4) ZooKeeper：用于Hadoop的分布式协调服务。Hadoop的许多组件依赖于Zookeeper，它运行在计算机集群上面，用于管理Hadoop操作。5) Hive：Hive类似于SQL高级语言，用于运行存储在Hadoop上的查询语句，Hive让不熟悉MapReduce开发人员也能编写数据查询语句，然后这些语句被翻译为Hadoop上面的MapReduce任务。像Pig一样，Hive作为一个抽象层工具，吸引了很多熟悉SQL而不是Java编程的数据分析师。6) Pig：它是MapReduce编程的复杂性的抽象。Pig平台包括运行环境和用于分析Hadoop数据集的脚本语言(Pig Latin)。其编译器将Pig Latin翻译成MapReduce程序序列。7) Sqoop：是一个连接工具，用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。Sqoop利用数据库技术描述架构，进行数据的导入/导出；利用MapReduce实现并行化运行和容错技术。（每天适度学习有利于消化吸收）
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云计算与大数据（2）
学习要根据自身情况来定，如果你是零基础，那就必须先从基础开始学起（大数据支持很多开发语言，但企业用的最多的还是JAVA），接下来学习、系统操作、关系型，夯实基础之后，再进入大数据的学习，具体可以按照如下体系：
CORE JAVA&（加**的需重点熟练掌握，其他掌握）
Java基础**
数据类型，运算符、循环，，顺序结构程序设计，程序结构，数组及多维数组
面向对象**
构造方法、控制符、封装
抽象类、接口**
集合Collection、list**
HashSet、TreeSet、Collection
集合类Map**
异常，File
数据流和对象流**
线程（理解即可）
网络通信（理解即可）
关系型数据库
Linux系统操作
Linux概述，安装Linux操作系统，图形界面操作基础，Linux字符界面基础，字符界面操作进阶，用户、组群和权限管理，文件系统管理，软件包管理与系统备份，Linux网络配置&&&&&&&&&&&&&&&&
（主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养动手能力。了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。与此同时，如果大家有时间把javaweb及框架学习一番，会让你的大数据学习更自由一些）
重点掌握：
数据库表设计，SQL语句，Linux常见命令
离线分析阶段
实时计算阶段
重点掌握：
Hadoop基础，HDFS，MapReduce，分布式集群，，，Sqoop
，Pig，Storm实时数据处理平台，平台
以上就是笔者总结学习阶段，如果还想了解更多的知识，还可以关注一些如“大数据cn”这类公众号，建议每个想要学习大数据的人，按照这个学习阶段循序渐进，不断完善自己的知识，提升自身的理论知识，然后找一个合适的项目，跟着团队去做项目，积累自己的经验，相信会在大数据的舞台上展现出很好的自己！
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参考知识库
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排名：千里之外
原创：22篇
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◆基本要求
1.掌握语言的特点，实现机制和体系结构。
2.掌握语言中面向对象的特性。
3.掌握语言提供的数据类型和结构。
4.掌握语言编程的基本技术。
5.会编写用户界面程序。
6.会编写简单应用程序。
7.会编写小应用程序（Applet）。
8了解的应用。
◆考试内容
一、语言的特点和实现机制
二、体系结构
1.JDK目录结构。
2.的API结构。
3.开发环境设置。
4.程序结构。
三、语言中面向对象的特性
1.面向对象编程的基本概念和特征。
2.类的基本组成和使用。
3.对象的生成、使用和删除。
4.接口与包。
5.类库的常用类和接口。
四、简单数据类型及运算
1.变量和常量。
2.基本数据类型及转换。
3.类库中对简单数据类型的类包装。
4.运算符和表达式运算。
5.数组和字符串。
五、语言的基本语句
1.表达式语句。
2.条件语句。
3.循环语句。
4.注释语句。
5.异常处理。
六、编程技术基础
1.线程的概念和使用。
2.同步与共享。
3.串行化概念和目的。
4.串行化方法。
5.串行化的举例。
6.基于文本的应用。
7.文件和文件I/O。
8.汇集（collections）接口。
七、编写用户界面程序
1.图形用户界面。
2.AWT库简介。
3.Swing简介。
4.AWT与Swing比较。
八、编写小应用程序（Applet）
1.小应用程序概念。
2.安全机制。
3.Applet执行过程。
4.Applet的图形绘制。
5.Applet的窗口。
6.Applet的工作环境。
7.Application和Applet。
九、的应用
十、J2DK的下载和操作
咨询热线：021- &QQ:
上海育卓教育
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&&&&上海培训
上海海文信息技术有限公司是甲骨文OAEC项目的运营公司，负责中国国内所有甲骨文OAEC人才产业的建设和运营管理。Oracle为进一步开拓中国市场、培养积累软件人才、提高服务质量，Oracle 公司联合合作伙伴在中国地区推广甲骨文OAEC人才产业基地项目。甲骨文（上海）OAEC人才产业基地全面引入了甲骨文的技术标准、人才标准和服务标准以及云计算技术,建设甲骨文云教育中心、甲骨文国际认证考试中心、甲骨文综合云服务平台、解决方案中心、线下体验及展示中心、高校共建实验室、IT生态链企业孵化中心和区域性研发销售中心。全面实现IT人才培养、企业孵化、服务外包、软件研发和销售、综合云服务平台(教育云、共有云、私有云、行业解决方案)等功能,同时为政府、企业、高校等提供软件开发、导入、测试、培训、维护的整体解决方案。该项目的进驻,将对地方培育IT技术、聚集IT企业、形成产业集群、推动信息和电子商务产业发展将起到极大的促进作用。
OAEC人才产业基地下设教育中心,主要负责甲骨文在上海及周边地区的IT人才的培养、技术标准的推广、合作院校的建立等,是甲骨文（上海）OAEC人才产业基地的高等教育解决方案中心。OAEC人才产业基地的设立旨在为了让在校或应届毕业大学生能够便捷的在就近区域学习到甲骨文的相关IT技术,提升个人职场竞争力,为所有IT学习者打造便利、低成本的学习途径。OAEC人才产业基地结合公司在多个技术领域的领导地位及甲骨文大学**、全面、先进的课程研发体系,同时,联合合作院校的力量进行本地化,向中国本地学生、个人提供*适合与权威的IT学习课程。
OAEC人才产业基地高端培训解决方案的目标与定位
1、借助Oracle世界领先的服务外包技术、丰富的职业教育资源、成熟的服务外包人才培养经验和国内乃至全球广泛的企业客户渠道资源,建成覆盖整个中国企业的云(计算)教育平台。
2、将OAEC人才产业基地打造成与国际接轨的、领先的、多层次的、应用型人才培养中心,建成三个中心目标:
——“多层次的软件与服务外包应用型人才交付中心”。主要面向上海地区社会人员、企业员工提供软件技术和服务外包相关专业实训教学服务,实现产业链、科技链、专业链和人才链无缝对接,学习—实训—客户服务一体化,培养多层次的软件与服务外包应用型人才。**平台和基地,每个学员根据自身基础将接受3-8个月的平台远程系统化培训和1-3个月的基地现场培训。
——“开放、共享的实习、实训和软件与服务外包人才认证中心”。引入Oracle国际、国内知名的认证考试中心,对软件与服务外包人才开展大师级、专业级、初级等多等级、多职位的培训业务和认证证书考试。
——“先进技术的体验及创新创业孵化中心”。引入Oracle国际、国内知名的软件项目案例,向区域内的个人、大学生等提供全面的体验、学习、研发等公共服务,鼓励个人及大学生在公共平台上创新创业,*后实现孵化。}