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1.大数据开发需要学习javaee
由于当前大数据开发岗位的人才需求量相对比较大,而且岗位附加值也比较高,所以就以大数据开发岗位为例,来探讨一下是否有必要学习JavaEE。从大数据开发的岗位任务来看,掌握Java企业级开发还是很有必要的,原因有三方面,其一是大数据开发通常都是企业级开发,所以在完成大数据开发的过程中,难免要完成很多企业级开发任务,二者是无法分割的。
2.Java支撑超级计算机设备
适用于高性能计算的编程语言。世界上相当一部分高性能计算项目都在利用Java负责背后的流体分析任务。Java基础架构看起来并不适用于高性能计算,所具备的多种特性却足以保证其在高性能应用程序当中占据一席之地。Java当中的一大关键性高性能计算能力在于其原生支持[多线程]执行机制。另一大要点则在于,Java允许开发人员轻松编写出网络应用程序。虽然Java难于使用多核心处理器的弊端在一定程度上抵消了上述优势,不过出于某些特殊高性能计算目标的科学项目仍然乐于将Java作为其中的重要组成部分。
3.网络自动化运维的学习方向
作为运维工作人员,常规数据库的操作必不可少而针对大数据运维,一些高性能数据库必须熟悉,如Redis等。自动化运维能够大大提高运维效率,而python凭借其灵活性,在自动化运维方面已经被广泛使用,而且服务器规模越大优势越明显。通过python实现自动监控系统安全、报表管理Ansible,Saltstack等等。学习过程中可以可以使用python自动化运维实现大规模流量监控与管理,来体验自动化运维在实际业务场景的应用,提升实际使用能力。
南京精选出色的大数据开发培训机构名单榜首一览 4.大数据运维学习
大数据运维,大数据平台集群构建和云计算平台集群构建自然需要熟练,了解hadoop生态体系,有条件的话,可以尝试搭建千万级的高并发大数据网站平台。针对云计算平台,OpenStack易于部署、功能丰富且易于扩展,应该作为我们重点学习对象。针对这块也有像COA认证等受认可的培训认证,有条件的朋友可以参与,对就业帮助还是非常不错的。
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