后端入门手册:一文告诉你后端都要学习什么?
编程语言 JAVA 核心知识点：java的类加载机制、JVM内存模型和结构、GC原理、性能调优、泛型集合体系、异常体系、IO体系、多线程编程、反射、Servlet等。推荐书籍：《Java编程思想》、《Effective Java》、《深入理解Java虚拟机》。
Java基础语法：Java语法是就相当于英文中的26个字母，你需要将每个关键词都学得很透彻，对于初学者来说，最困难的概念是基本结构，例如循环和分支。这部分没有过多的技巧，多去做一些相关的练习题，熟能生巧。
最后一步，你需要学会使用数据库，MySQL是个不错的入门选择，而且Java领域里主流的关系型数据库就是mysql。这部分一般在你学习Servlet/JSP的时候，就会接触到的，其中的jdbc部分就是数据库相关的部分。你不仅要学会使用JDBC操作数据库，还要学会使用数据库客户端工具，比如navicat，sqlyog，二选一即可。
作为一个项目申报专员后端，需要有一定的编程技能和项目管理能力。在编写代码时，要注重代码的可维护性和可扩展性，以确保项目的可持续发展。同时，在处理问题时要使用简单明了的语言来解释问题原因和解决方案，并对相关内容进行延伸，方便其他团队成员理解项目的整体情况。
Java是用来做什么的?
1、Java主要用于企业级项目开发，涵盖从基础架构到复杂业务系统的全方位构建。 以下是具体应用场景和技术要点：核心应用领域企业级系统开发：Java是构建大型分布式系统（如银行、电信、电商后台）的首选语言，其稳定性、跨平台性和丰富的生态库（如Spring、Hibernate）支持高并发、高可用的业务场景。
2、Java是一种计算机编程语言、软件开发平台、软件运行平台以及软件部署环境。首先，Java是一种计算机编程语言：程序员使用Java语言与计算机进行交流，将他们的要求和设想用Java语言表达出来。这个过程就是使用Java编程。Java有一系列的规则和约定，这些规则和约定构成了Java的语法，使得计算机能够理解并执行Java程序。
3、Java主要用于编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。具体来说，Java的应用领域包括但不限于以下几个方面：网站开发：Java被广泛用于开发服务器端的应用程序，特别是基于Java Servlet和JavaServer Pages技术的web应用程序。
常见的存储架构
1、常见的存储架构可分为本地存储架构和非本地存储架构，前者适用于移动和网页应用，后者广泛用于云计算和大数据领域。本地存储架构包括：Cookies：用于保存用户会话信息和偏好设置，容量4KB，会随每个HTTP请求发送到服务器，简单易用且可在客户端和服务器间共享，但存储容量小且增加网络开销。
2、云存储架构 云存储架构是一种基于云计算技术的集中式存储架构，由前端IPC、传输网络、云存储平台以及应用管理平台组成。前端部分与传输网络部分：与NVR和CVR架构相同，前端IPC负责采集视频信号并转换为网络数字信号进行传输，前端IPC与接入交换机之间通过多种方式连接，将前端信号汇聚至中心的核心交换机。
3、三种常见的视频监控系统存储架构包括：IPC+NVR分布式存储架构、IPC+CVR集中式存储架构以及IPC+云存储集中式存储架构。以下是每种架构的详细介绍：IPC+NVR分布式存储架构概述：IPC+NVR分布式存储架构是一种将网络摄像机（IPC）与网络视频录像机（NVR）相结合的存储方式，其中NVR负责存储来自IPC的视频数据。
4、链式存储：通过指针链接非连续存储单元（如链表），适合动态数据管理，但访问需遍历指针。索引存储：建立附加索引表（如B+树索引）加速查询，但需额外存储空间和维护成本。散列存储：通过哈希函数计算数据地址（如哈希表），存取速度快，但可能产生哈希冲突。
数据库里是image类型的取出来怎么弄
处理大数据量的图像数据时，可以考虑分页显示。编写一个方法，根据页面传来的页数和每页显示的数量调整SQL查询语句，返回相应的列表。这样可以有效避免一次性加载大量数据导致的性能问题。对于数据量较小的情况，可以将所有数据一次性查询出来，存放到session中，然后通过方法获取指定页的数据。
把数据从数据库里读出来放在Dataset.table[image]比如说在数据库表里面你的图片字段是从左到右第2 个的话，在dataset.table[image]中是第一个。
func createImageView（buff： UnsafePointerVoid） - UIImageView { let data = NSData（bytes： buff， length： 1024） let image = UIImage（data： data） let view = UIImageView（image： image） return view}先把数据转成 NSData，再从data生成UIImage。buff 指向读进来的数据缓冲地址。
如果开启了binlog且配置正确：尝试使用binlog和flashback工具恢复：这种方法适用于使用delete语句误删除数据的情况。FLASHback工具通过修改binlog拿到原库里回放以恢复数据。但需要注意的是，对于使用drop或truncate删除表的情况，Flashback工具则不适用。
Spark大数据量排序怎么做的
1、对数据进行排序：如果数据是键值对形式，可以使用sortByKey方法，通过指定键来进行排序。如果数据是普通的行数据，可以将其转换为一个包含要排序的值的列（例如使用withColumnRenamed或toDF方法将数据转换为DataFrame，并指定排序列），然后使用sort方法对该列进行排序。
2、大数据量去重可以采用以下几种方式：分布式去重：利用分布式计算框架（如Spark、Hadoop、flink）在多个计算节点上并行处理数据。将数据分成若干个小批次进行去重，再将去重后的数据汇总，得到最终的去重结果。这种方法能显著提高去重效率。内存优化去重：将数据分块处理，每次只处理一块数据，以减小内存占用。
3、这对于已经部署hadoop集群的用户来说特别重要，因为他们可以在不做任何数据迁移的情况下，直接使用Spark的强大处理能力。此外，Spark还提供了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，进一步降低了Spark的使用门槛。综上所述，Spark凭借其快速、易用、通用和兼容的特点，在大数据处理领域占据了重要地位。
4、Spark的安装和部署可以通过多种方式实现，以下是伪分布模式的部署步骤：解压安装包：使用tar -zxvf spark-0-bin-hadooptgz -C ~/training/命令解压安装包。设置环境变量：由于Hadoop和Spark的脚本有冲突，设置环境变量时只能设置一个。
5、大数据Spark指的是Apache Spark，它是专为大规模数据处理设计的快速通用计算引擎。核心特点Spark具有高性能，采用内存存储中间结果，比Hadoop Mapreduce快100倍（内存中）和10倍（磁盘上），适合机器学习等迭代计算场景。它支持多语言，如scala、Java、python、R编程，降低了开发门槛。
本文来自作者[梦想启航]投稿，不代表域帮网立场，如若转载，请注明出处：http://m.yubangwang.com/29581.html
评论列表（4条）
我是域帮网的签约作者“梦想启航”！
希望本篇文章《大数据存session（大数据存储的三种方式）》能对你有所帮助！
本站[域帮网]内容主要涵盖：鱼泽号
本文概览：后端入门手册:一文告诉你后端都要学习什么?编程语言JAVA核心知识点：java的类加载机制、JVM内存模型和结构、GC原理、性能调...