大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于学习linux的大致框架的问题,于是小编就整理了3个相关介绍学习Linux的大致框架的解答,让我们一起看看吧。
Linux***用什么拓扑结构?
linux底下的makefile框架拓扑结构分析
Make file
由于把系统所的东西都整合在一起编译,有些要编译的项目可能记不住,这时必须写个makefile的help命令,用来导出可以编译的项目.
这时可以执行make help命令。在调试makefile的过程中,可能需要对一些路径或者变量的值的预期进行验证,这时可以执行make
大数据的框架主要学习和使用什么呢?
1、RabbitMQ
RabbitMQ 2007年发布,是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的,可复用的企业消息系统,是当前最主流的消息中间件之一。
2、ActiveMQ
ActiveMQ是由Apache出品,ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现。它非常快速,支持多种语言的客户端和协议,而且可以非常容易的嵌入到企业的应用中,并有许多高级功能
3、RocketMQ
RocketMQ出自 阿里公司的开源产品,用 java 语言实现,在设计时参考了 Kafka,并做出了自己的一些改进,消息可靠性上比 Kafka 更好。RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单,交易,充值,流计算,消息推送,日志流式处理等
4、Kafka
Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统。它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log),,之后成为Apache项目的一部分。Kafka系统快速、可扩展并且可持久化。它的分区特性,可复制和可容错都是其不错的特性。
你说的应该是大数据平台中的主流框架,我列举一下:
(一)Hadoop生态圈
- HDFS:分布式文件系统,解决大数据的存储
- Yarn(MapReduce):分布式计算框架,解决大数据的计算
- Hive:Hadoop中的数据分析引擎,支持SQL
- HBase:基于HDFS的NoSQL数据库
- ZooKeeper:分布式协调服务,可以用于实现HA(高可用架构)
- 其他
- (二)Spark生态圈
- Spark Core:Spark的核心,用于离线计算
- Spark SQL:Spark的数据分析引擎,支持SQL语句
- Spark Streaming:Spark的流式计算引擎,但本质依然是离线计算
- MLlib:机器学习框架
- (三)Flink生态圈
- Flink DataSet:Flink批处理(离线计算)API
- Flink DataStream:Flink流处理(实时计算)API
- Flink Table&SQL:Flink的数据分析引擎,支持SQL语句
- MLlib:机器学习框架
Java实习一年除了传统的三大框架还,需要学习那些技术?
为了对系统有整体的认识,除了业务代码,还有数据库MySQL知识,服务器Linux,高性能的HTTP和反向代理服务器Nginx,流行的分布式微服务系统Docker+SpringCloud,热门前端框架vue、react、angular,分布式服务治理框架Zookeeper、Dubbo,NoSQL数据库mogondb,Key-Value数据库Redis,消息中间件RabbitMQ、Kafka,搜索服务器Elasticsearch、Solr。还有比较热门的大数据相关,Flume、Hadoop、Kafka、Hive、Storm、HBase、Spark,还有人工智能相关,DeepLearning4j。不说了,赶紧学习了。
到此,以上就是小编对于学习linux的大致框架的问题就介绍到这了,希望介绍关于学习linux的大致框架的3点解答对大家有用。