对于刚刚接触Java的人来说，JVM相关的知识不一定需要理解很深，对此里面的概念有一些简单的了解即可。不过对于一个有着3年以上Java经验的资深开发者来说，不会JVM几乎是不可接受的。JVM作为java运行的基础，很难相信对于JVM一点都不了解的人可以把java语言吃得很透。我在面试有超过3年Java经验的开发者的时候，JVM几乎就是一个必问的问题了。当然JVM不是唯一决定技术能力好坏的面试问题，但是可以佐证java开发能力的高低。在JVM这个大类中，我认为需要掌握的知识有：JVM内存模型和结构。GC原理，性能调优。调优：Thread。Dump，分析内存结构。class。二进制字节码结构，class。loader。体系，class加载过程，实例创建过程。方法执行过程。Java各个大版本更新提供的新特性(需要简单了解)。Java的运行。这条可能出看很简单，java程序的运行谁不会呢？不过很多时候，我们只是单纯通过IDE去执行java程序，底层IDE又是如何执行java程序呢？很多人并不了解。这个知识点是最最基本的java开发者需要掌握的，第一个肯定是教你如何在命令行中执行java程序，但是很多人一旦把java学完了，IDE用上了，就把这个都忘了。为什么强调要知道这个呢，知道了java最纯粹的启动方式之后，你才能在启动出问题的时候，去分析当时启动的目录多少，执行命名如何，参数如何，是否有缺失等。这样有利于你真正开发中去解决那些奇奇怪怪的可能和环境相关的问题。在这里需要掌握的知识有：javac。编译java文件为。class。文件。java。命令的使用，带package的java类如何在命令行中启动。java程序涉及到的各个路径(classpath，java。library。path，java运行的主目录等)。
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NoSQL，是not only sql，是非关系数据库，不同于oracle等关系数据库。hadoop,是分布式解决方案，即为Mapreduce（计算的）和HDFS（文件系统）,使用Hadoop和NoSQL可以构造海量数据解决方案。
随着互联网的飞速发展，如今也叫大数据时代。由此可见大数据未来前景很不错，蛮好的，工资高，前景好。会计更稳定，但是工资不高。二者各有千秋。
大数据的学习阶段
阶段一，主要是学习大数据基础，主要是Java基础和Linux基础。
大数据的主要编程语言是Java，而主要的开发和运行在Linux环境当中完成，所以这两项基础必备。Java基础主要在Java SE、数据库方面，需要额外重视，而Linux，掌握基本的系统命令就能慢慢上手类 ，多用会越来越熟练。
阶段二，就是大数据技术组件框架的学习，这部分也是重点。
大数据技术体系庞杂，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。
但是从企业应用的角度来说，主要是基于开源框架开发应用的多，所以就是主流的大数据技术框架的学习，包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架及其生态圈。
阶段三，是项目练手。
招聘面试的时候，企业会很看重这方面，实战能力，能够基于具体的需求，去完成开发，给出合理的技术解决方案。
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳
北大青鸟学生课堂实录
Web1.0的时代，数据访问量很有限，用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。
随着Web2.0的时代的到来，用户访问量大幅度提升，同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及，所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。
NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储，而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。
Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式数据库 列式数据库 Hbase Hbase
HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。
HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，还可处理有数百万列元素的数据表。
Cassandra Cassandra
Apache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库，其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中，Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取操作进行规模调整，而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程。
主要应用：社会关系，公共交通网络，地图及网络拓谱(n*(n-1)/2)
什么是NoSQL数据库？从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来，这些数据库不使用类似SQL的查询语言，通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在，但是直到现在一些大公司（例如Google和Facebook）开始使用它们时，这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时，NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”，来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构，并且可以如JSON之类的不同格式存储。
Nosql全称是Not Only SQL，是一种不同于关系型数据库的数据库管理系统设计方式。对NoSQL最普遍的解释是“非关系型的”，强调Key-Value Stores和文档数据库的优点，而不是单纯的反对RDBMS
