⑴ 學習Java應該了解的大數據和框架
很多人都在知道，計算機行業的發展是非常迅速的，軟體開發人員想要跟上時代的發展，最重要的就是不斷挑戰自己。在學習軟體開發的過程，前期學習的知識是遠遠不夠的，需要了解更多的知識，並且挑戰更多的復雜性。
現在學習Java語言不能忽略工具和框架的使用，工具和框架的構建越來越復雜。很多人不知道學習工具和框架有什麼用？下面昆明電腦培訓為大傢具體了解Java開發應該了解的大數據工具和框架。
一、MongoDB
這是一種最受歡迎的，跨平台的，面向文檔的資料庫。
MongoDB的核心優勢是靈活的文檔模型，高可用性復制集和可擴展的碎片集群。雲南java培訓建議可以嘗試以多種方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的實時監控，內存使用和頁面錯誤，連接，資料庫操作，復制集等。
二、Elasticsearch
主要是能夠為雲構建的分布式RESTful搜索引擎。
Elasticsearch 主要是使用在Lucene之中的伺服器，能夠進行分布式多用戶能力的全文搜索引擎，並且還是使用在Java的開發中，這是現在很多企業中使用最流行的搜索引擎。ElasticSearch不僅是一個全文搜索引擎，而且是一個分布式實時文檔存儲，每個欄位都能夠被索引並且可以被搜索。它也是一個具有實時分析功能的分布式搜索引擎，java課程發現它還可以擴展到數百個伺服器存儲和處理數PB的數據。
三、Cassandra
這是一個開源的分布式資料庫管理系統，最初由Facebook開發，用於處理許多商用伺服器上的大量數據，提供高可用性而無單點故障。
Apache Cassandra是一套開源分布式Nosql資料庫系統。集Google BigTable的數據模型與Amazon Dynamo的完全分布式架構於一身。於2008開源，此後，由於Cassandra良好的可擴展性，被Digg、Twitter等Web 2.0網站所採納，成為了一種流行的分布式結構化數據存儲方案。
四、Redis
開源（BSD許可證）內存數據結構存儲，用作資料庫，緩存和消息代理。
Redis是一個開源的，基於日誌的Key-Value資料庫，用ANSI C編寫，支持網路，可以基於內存持久化，並提供多種語言的API。 Redis有三個主要功能，雲南IT培訓認為可以將它與許多其他競爭對手區分開來：Redis是一個將數據完全存儲在內存中的資料庫，僅使用磁碟用於持久性目的。
⑵ Java可以通過jdbc連接mysql，有spring, C/C++用什麼連接mysql有哪些
摘要 Java連接mysql資料庫方法及代碼（jdbc） 原創
⑶ 求講解Java分布式架構
這個你要看一些書才行，這里簡單介紹下，用戶請求過來，我們要通過dns輪詢,將用戶請求到不同的機器上（如果同一台機器處理，超過上百萬肯定不行了），然後我們每一台機器處理幾十萬的請求（除非性能好的，所以這台伺服器不是處理的伺服器，而是轉發伺服器），在這里我們這台控制器可以軟體負載到實際要處理的機器上，或者硬體，比方說lvs，nigix轉發到實際的處理伺服器，這時一台伺服器最多處理幾萬個請求或者幾千個請求，一些稍微好點的機器基本都可以應付來了，在處理程序中又出現一個問題，既然分布式說明數據量大，這時有需要我們去將資料庫進行分布式，程序發一個請求給資料庫，這時資料庫應該也應該像處理用戶請求一樣進行分散，這里涉及到資料庫主從，備份等等，用戶的請求還包括狀態保持等功能。大概就是這樣，具體的疏漏的可以去看看
大型網站技術架構 這本書
⑷ 如何用java 建立一個分布式系統
分布式架構的演進
系統架構演化歷程-初始階段架構
初始階段 的小型系統 應用程序、資料庫、文件等所有的資源都在一台伺服器上通俗稱為LAMP
特徵：
應用程序、資料庫、文件等所有的資源都在一台伺服器上。
描述：
通常伺服器操作系統使用Linux，應用程序使用PHP開發，然後部署在Apache上，資料庫使用MySQL，匯集各種免費開源軟體以及一台廉價伺服器就可以開始系統的發展之路了。
系統架構演化歷程-應用服務和數據服務分離
好景不長，發現隨著系統訪問量的再度增加，webserver機器的壓力在高峰期會上升到比較高，這個時候開始考慮增加一台webserver
特徵：
應用程序、資料庫、文件分別部署在獨立的資源上。
描述：
數據量增加，單台伺服器性能及存儲空間不足，需要將應用和數據分離，並發處理能力和數據存儲空間得到了很大改善。
系統架構演化歷程-使用緩存改善性能
特徵：
資料庫中訪問較集中的一小部分數據存儲在緩存伺服器中，減少資料庫的訪問次數，降低資料庫的訪問壓力。
描述：
系統訪問特點遵循二八定律，即80%的業務訪問集中在20%的數據上。
緩存分為本地緩存和遠程分布式緩存，本地緩存訪問速度更快但緩存數據量有限，同時存在與應用程序爭用內存的情況。
系統架構演化歷程-使用應用伺服器集群
在做完分庫分表這些工作後，資料庫上的壓力已經降到比較低了，又開始過著每天看著訪問量暴增的幸福生活了，突然有一天，發現系統的訪問又開始有變慢的趨勢了，這個時候首先查看資料庫，壓力一切正常，之後查看webserver，發現apache阻塞了很多的請求，而應用伺服器對每個請求也是比較快的，看來 是請求數太高導致需要排隊等待，響應速度變慢
特徵：
多台伺服器通過負載均衡同時向外部提供服務，解決單台伺服器處理能力和存儲空間上限的問題。
描述：
使用集群是系統解決高並發、海量數據問題的常用手段。通過向集群中追加資源，提升系統的並發處理能力，使得伺服器的負載壓力不再成為整個系統的瓶頸。
系統架構演化歷程-資料庫讀寫分離
享受了一段時間的系統訪問量高速增長的幸福後，發現系統又開始變慢了，這次又是什麼狀況呢，經過查找，發現資料庫寫入、更新的這些操作的部分資料庫連接的資源競爭非常激烈，導致了系統變慢
特徵：
多台伺服器通過負載均衡同時向外部提供服務，解決單台伺服器處理能力和存儲空間上限的問題。
描述：
使用集群是系統解決高並發、海量數據問題的常用手段。通過向集群中追加資源，使得伺服器的負載壓力不在成為整個系統的瓶頸。
系統架構演化歷程-反向代理和CDN加速
特徵：
採用CDN和反向代理加快系統的 訪問速度。
描述：
為了應付復雜的網路環境和不同地區用戶的訪問，通過CDN和反向代理加快用戶訪問的速度，同時減輕後端伺服器的負載壓力。CDN與反向代理的基本原理都是緩存。
系統架構演化歷程-分布式文件系統和分布式資料庫
隨著系統的不斷運行，數據量開始大幅度增長，這個時候發現分庫後查詢仍然會有些慢，於是按照分庫的思想開始做分表的工作
特徵：
資料庫採用分布式資料庫，文件系統採用分布式文件系統。
描述：
任何強大的單一伺服器都滿足不了大型系統持續增長的業務需求，資料庫讀寫分離隨著業務的發展最終也將無法滿足需求，需要使用分布式資料庫及分布式文件系統來支撐。
分布式資料庫是系統資料庫拆分的最後方法，只有在單表數據規模非常龐大的時候才使用，更常用的資料庫拆分手段是業務分庫，將不同的業務資料庫部署在不同的物理伺服器上。
系統架構演化歷程-使用NoSQL和搜索引擎
特徵：
系統引入NoSQL資料庫及搜索引擎。
描述：
隨著業務越來越復雜，對數據存儲和檢索的需求也越來越復雜，系統需要採用一些非關系型資料庫如NoSQL和分資料庫查詢技術如搜索引擎。應用伺服器通過統一數據訪問模塊訪問各種數據，減輕應用程序管理諸多數據源的麻煩。
系統架構演化歷程-業務拆分
特徵：
系統上按照業務進行拆分改造，應用伺服器按照業務區分進行分別部署。
描述：
為了應對日益復雜的業務場景，通常使用分而治之的手段將整個系統業務分成不同的產品線，應用之間通過超鏈接建立關系，也可以通過消息隊列進行數據分發，當然更多的還是通過訪問同一個數據存儲系統來構成一個關聯的完整系統。
縱向拆分：
將一個大應用拆分為多個小應用，如果新業務較為獨立，那麼就直接將其設計部署為一個獨立的Web應用系統
縱向拆分相對較為簡單，通過梳理業務，將較少相關的業務剝離即可。
橫向拆分：將復用的業務拆分出來，獨立部署為分布式服務，新增業務只需要調用這些分布式服務
橫向拆分需要識別可復用的業務，設計服務介面，規范服務依賴關系。
系統架構演化歷程-分布式服務
特徵：
公共的應用模塊被提取出來，部署在分布式伺服器上供應用伺服器調用。
描述：
隨著業務越拆越小，應用系統整體復雜程度呈指數級上升，由於所有應用要和所有資料庫系統連接，最終導致資料庫連接資源不足，拒絕服務。
Q：分布式服務應用會面臨哪些問題？
A：
(1) 當服務越來越多時，服務URL配置管理變得非常困難，F5硬體負載均衡器的單點壓力也越來越大。
(2) 當進一步發展，服務間依賴關系變得錯蹤復雜，甚至分不清哪個應用要在哪個應用之前啟動，架構師都不能完整的描述應用的架構關系。
(3) 接著，服務的調用量越來越大，服務的容量問題就暴露出來，這個服務需要多少機器支撐？什麼時候該加機器？
(4) 服務多了，溝通成本也開始上升，調某個服務失敗該找誰？服務的參數都有什麼約定？
(5) 一個服務有多個業務消費者，如何確保服務質量？
(6) 隨著服務的不停升級，總有些意想不到的事發生，比如cache寫錯了導致內存溢出，故障不可避免，每次核心服務一掛，影響一大片，人心慌慌，如何控制故障的影響面？服務是否可以功能降級？或者資源劣化？
Java分布式應用技術基礎
分布式服務下的關鍵技術：消息隊列架構
消息對列通過消息對象分解系統耦合性，不同子系統處理同一個消息
分布式服務下的關鍵技術：消息隊列原理
分布式服務下的關鍵技術：服務框架架構
服務框架通過介面分解系統耦合性，不同子系統通過相同的介面描述進行服務啟用
服務框架是一個點對點模型
服務框架面向同構系統
適合：移動應用、互聯網應用、外部系統
分布式服務下的關鍵技術：服務框架原理
分布式服務下的關鍵技術：服務匯流排架構
服務匯流排同服務框架一樣，均是通過介面分解系統耦合性，不同子系統通過相同的介面描述進行服務啟用
服務匯流排是一個匯流排式的模型
服務匯流排面向同構、異構系統
適合：內部系統
分布式服務下的關鍵技術：服務匯流排原理
分布式架構下系統間交互的5種通信模式
request/response模式（同步模式）：客戶端發起請求一直阻塞到服務端返回請求為止。
Callback（非同步模式）：客戶端發送一個RPC請求給伺服器，服務端處理後再發送一個消息給消息發送端提供的callback端點，此類情況非常合適以下場景：A組件發送RPC請求給B，B處理完成後，需要通知A組件做後續處理。
Future模式：客戶端發送完請求後，繼續做自己的事情，返回一個包含消息結果的Future對象。客戶端需要使用返回結果時，使用Future對象的.get(),如果此時沒有結果返回的話，會一直阻塞到有結果返回為止。
Oneway模式：客戶端調用完繼續執行，不管接收端是否成功。
Reliable模式：為保證通信可靠，將藉助於消息中心來實現消息的可靠送達，請求將做持久化存儲，在接收方在線時做送達，並由消息中心保證異常重試。
五種通信模式的實現方式-同步點對點服務模式
五種通信模式的實現方式-非同步點對點消息模式1
五種通信模式的實現方式-非同步點對點消息模式2
五種通信模式的實現方式-非同步廣播消息模式
分布式架構下的服務治理
服務治理是服務框架/服務匯流排的核心功能。所謂服務治理，是指服務的提供方和消費方達成一致的約定，保證服務的高質量。服務治理功能可以解決將某些特定流量引入某一批機器，以及限制某些非法消費者的惡意訪問，並在提供者處理量達到一定程度是，拒絕接受新的訪問。
基於服務框架Dubbo的服務治理-服務管理
可以知道你的系統，對外提供了多少服務，可以對服務進行升級、降級、停用、權重調整等操作
可以知道你提供的服務，誰在使用，因業務需求，可以對該消費者實施屏蔽、停用等操作
基於服務框架Dubbo的服務治理-服務監控
可以統計服務的每秒請求數、平均響應時間、調用量、峰值時間等，作為服務集群規劃、性能調優的參考指標。
基於服務框架Dubbo的服務治理-服務路由
基於服務框架Dubbo的服務治理-服務保護
基於服務匯流排OSB的服務治理-功能介紹
基於服務匯流排OSB的服務治理
Q：Dubbo到底是神馬？
A：
淘寶開源的高性能和透明化的RPC遠程調用服務框架
SOA服務治理方案
Q：Dubbo原理是？
A：
-結束-
⑸ Java資料庫連接的主要用途
Java 資料庫連接的主要用途如下：
實現登錄功能。目前大多數網站都會有用戶管理功能，這些用戶的賬號和密碼需要存儲在資料庫裡面，當需要連接伺服器時，就需要使用資料庫連接來訪問網站的資料庫，來驗證是否正確。
數據的管理功能。大多數網站在運營時，都會產生很多種數據，比如操作日誌、訂單信息等，都需要進行數據的管理，比如刪除、增加、移動等。
DriverManager 類是 JDBC 的管理層，作用於用戶和驅動程序之間。它跟蹤可用的驅動程序，並在資料庫和相應驅動程序之間建立連接。另外，DriverManager類也處理諸如驅動程序登錄時間限制及登錄和跟蹤消息的顯示等事務。
⑹ Java資料庫，哪個更好用
我將推薦給你們10個最高效的Java資料庫
1、MongoDB——最受歡迎，跨平台，面向文檔的資料庫
MongoDB是一個基於分布式文件存儲的資料庫，使用C++語言編寫。旨在為Web應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。應用性能高低依賴於資料庫性能，MongoDB則是非關系資料庫中功能最豐富，最像關系資料庫的，隨著MongDB 3.4版本發布，其應用場景適用能力得到了進一步拓展。
MongoDB的核心優勢就是靈活的文檔模型、高可用復制集、可擴展分片集群。你可以試著從幾大方面了解MongoDB，如實時監控MongoDB工具、內存使用量和頁面錯誤、連接數、資料庫操作、復制集等。
2、Elasticsearch ——為雲構建的分布式RESTful搜索引擎
ElasticSearch是基於Lucene的搜索伺服器。它提供了分布式多用戶能力的全文搜索引擎，基於RESTful web介面。Elasticsearch是用Java開發的，並作為Apache許可條款下的開放源碼發布，是比較流行的企業級搜索引擎。
ElasticSearch不僅是一個全文本搜索引擎，還是一個分布式實時文檔存儲，其中每個field均是被索引的數據且可被搜索;也是一個帶實時分析功能的分布式搜索引擎，並且能夠擴展至數以百計的伺服器存儲及處理PB級的數據。ElasticSearch在底層利用Lucene完成其索引功能，因此其許多基本概念源於Lucene。
3、Cassandra——開源分布式資料庫管理系統
最初是由Facebook開發的，旨在處理許多商品伺服器上的大量數據，提供高可用性，沒有單點故障。
Apache Cassandra是一套開源分布式NoSQL資料庫系統。集Google BigTable的數據模型與Amazon Dynamo的完全分布式架構於一身。於2008開源，此後，由於Cassandra良好的可擴展性，被Digg、Twitter等Web 2.0網站所採納，成為了一種流行的分布式結構化數據存儲方案。
因Cassandra是用Java編寫的，所以理論上在具有JDK6及以上版本的機器中都可以運行，官方測試的JDK還有OpenJDK 及Sun的JDK。 Cassandra的操作命令，類似於我們平時操作的關系資料庫，對於熟悉MySQL的朋友來說，操作會很容易上手。
4、Redis ——開源(BSD許可)內存數據結構存儲，用作資料庫，緩存和消息代理
Redis是一個開源的使用ANSI C語言編寫的、支持網路、可基於內存亦可持久化的日誌型、Key-Value資料庫，並提供多種語言的API。
Redis 有三個主要使其有別於其它很多競爭對手的特點：Redis是完全在內存中保存數據的資料庫，使用磁碟只是為了持久性目的; Redis相比許多鍵值數據存儲系統有相對豐富的數據類型; Redis可以將數據復制到任意數。Redis 這么火，它都解決了哪些問題？
5、Hazelcast ——基於Java的開源內存數據網格
Hazelcast 是一種內存數據網格 in-memory data grid，提供Java程序員關鍵任務交易和萬億級內存應用。雖然Hazelcast沒有所謂的「Master」，但是仍然有一個Leader節點(the oldest member)，這個概念與ZooKeeper中的Leader類似，但是實現原理卻完全不同。同時，Hazelcast中的數據是分布式的，每一個member持有部分數據和相應的backup數據，這點也與ZooKeeper不同。
Hazelcast的應用便捷性深受開發者喜歡，但如果要投入使用，還需要慎重考慮。
6、Ehcache——廣泛使用的開源Java分布式緩存
主要面向通用緩存、Java EE和輕量級容器。
EhCache 是一個純Java的進程內緩存框架，具有快速、精乾等特點，是hibernate中默認的CacheProvider。
主要特性有：快速簡單，具有多種緩存策略;緩存數據有兩級，內存和磁碟，因此無需擔心容量問題;緩存數據會在虛擬機重啟的過程中寫入磁碟;可以通過RMI、可插入API等方式進行分布式緩存;具有緩存和緩存管理器的偵聽介面;支持多緩存管理器實例，以及一個實例的多個緩存區域;提供Hibernate的緩存實現。Ehcache介紹及整合Spring實現高速緩存。
7、Hadoop ——用Java編寫的開源軟體框架
用於分布式存儲，並對非常大的數據用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群進行高速運算和存儲。
Hadoop實現了一個分布式文件系統(Hadoop Distributed File System)，簡稱HDFS。Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapRece。HDFS為海量的數據提供了存儲，MapRece則為海量的數據提供了計算。
8、Solr ——開源企業搜索平台，用Java編寫，來自Apache Lucene項目
Solr是一個獨立的企業級搜索應用伺服器，它對外提供類似於Web-service的API介面。用戶可以通過http請求，向搜索引擎伺服器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通過Http Get操作提出查找請求，並得到XML格式的返回結果。
與ElasticSearch一樣，同樣是基於Lucene，但它對其進行了擴展，提供了比Lucene更為豐富的查詢語言，同時實現了可配置、可擴展並對查詢性能進行了優化。
9、Spark ——Apache Software Foundation中最活躍的項目，是一個開源集群計算框架
Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。
Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕松地。
10、Memcached ——通用分布式內存緩存系統
Memcached是一套分布式快取系統，當初是Danga Interactive為了LiveJournal所發展的，但被許多軟體(如MediaWiki)所使用。Memcached作為高速運行的分布式緩存伺服器，具有以下的特點：協議簡單，基於libevent的事件處理，內置內存存儲方式。
通過以上的分析，相信你就知道怎麼選擇了
⑺ 要在java分布式開發領域發展，需要學習的技術路線
先理解為什麼需要分布式，因為伺服器處理的能力需要提升，這里有兩個方面，第一是縱向 也就是增加cpu的能力，或者加內存；另一個方向就是 橫向 ，就是分布式。將本來一台計算機的壓力分給多太計算機，從而可以平均分布io，同時提升響應速度。
建議先從分布式 資料庫看起，之後你可以用 虛擬機,和 本機進行測試 分布式資料庫。
之後你可以使用 java操作這種分布式 資料庫。
從而 依舊用虛擬機練習web項目，將原來的項目改為分布的，練練tomcat集群。
最好的學習方式就是項目驅動，做幾個分布式的項目就差不多了。 從項目中逐漸找自己不會的知識點去學習是最快的。
⑻ 為什麼會在java中出現分布式設計
1、它可以解決組織機構分散而數據需要相互聯系的問題。比如銀行系統，總行與各分行處於不同的城市或城市中的各個地區，在業務上它們需要處理各自的數據，也需要彼此之間的交換和處理，這就需要分布式的系統。
2、如果一個組織機構需要增加新的相對自主的組織單位來擴充機構，則分布式資料庫系統可以在對當前機構影響最小的情況下進行擴充。
3、均衡負載的需要。數據的分解採用使局部應用達到最大，這使得各處理機之間的相互干擾降到最低。負載在各處理機之間分擔，可以避免臨界瓶頸。
4、當現有機構中已存在幾個資料庫系統，而且實現全局應用的必要性增加時，就可以由這些資料庫自下而上構成分布式資料庫系統。
5、相等規模的分布式資料庫系統在出現故障的幾率上不會比集中式資料庫系統低，但由於其故障的影響僅限於局部數據應用，因此就整個系統來講它的可靠性是比較高的。
⑼ 【高分】用JAVA設計分布式系統
正好實現過一個，有這樣幾個特點
集中存儲 可以是任何一種資料庫，主要用於存儲日誌和將來檢索
分布式插件，可以基於log4j 或者backlog做一個擴展，這樣對於本來的系統來說透明使用，切熱插拔
非阻塞式傳輸，日誌的傳輸和保存不能影響系統本身性能，所以日誌輸出一定是非阻塞調用
傳輸模塊，因為是非同步傳輸，所以傳輸模塊有一定的職責保證日誌被送到中央存儲，有輕微的緩存功能，防止網路瞬時斷開，防止峰值拒絕服務。
檢索介面 提供API給其他模塊查詢檢索日誌，通常已web service形式開放，是否restful不重要。
前台查詢web app，這個因人而異了。