No SQL DB是一种和关系型数据库相对应的对象数据库。按照数据模型保存性质将当前NoSQL分为四种：
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1.Key-value stores键值存储, 保存keys+BLOBs
2.Table-oriented 面向表, 主要有Google的BigTable和Cassandra.
3.Document-oriented面向文本, 文本是一种类似XML文档，MongoDB 和 CouchDB
4.Graph-oriented 面向图论. 如Neo4J.
关系型数据库的弊端：
关系型数据库的历史已经有30余年了，因此，在某些情况下，关系型数据库的弱点就会暴露出来：
1. “对象-关系 阻抗不匹配”。关系模型和面向对象模型在概念上存在天然的不匹配的地方，比如对象模型当中特有的“继承”，“组合”，“聚合”，“依赖”的概念在关系模型当中是不存在的。
2. “模式演进”。即随着时间的推移，需要对数据库模式进行调整以便适应新的需求，然而，对数据库模式的调整是的成本很高的动作，因此很多设计师在系统设计之初会设计一个兼容性很强的数据库模式，以应对将来可能出现的需求，然而在现在的web系统开发过程中，系统的变更更加频繁，几乎无法预先设计出一种“万能”的数据库模式以满足所有的需求，因此 模式演进的弊端就愈发凸显。
3. 关系型数据库处理 稀疏表时的性能非常差。
4. networkoriented data 很适合处理 人工智能、社交网络中的一些需求。
所以，各种各样的No SQL DB 出现了，这里只简单介绍下Neo4J 的基本知识。
Neo 数据模型
Neo4J 是一个基于图实现的No SQL DB, 其基本的数据类型有如下几种：
Node, Relationship, Property.
Node 对应于图中的 节点，Relationship 对应图中的边，Node 和 Relationship 都可以拥有Property，
Property 的数据结构为。
数据遍历
Neo 提供了Traverser对数据中的数据进行遍历。
hbase概念: 非结构化的分布式的面向列存储非关系型的开源的数据库，根据谷歌的三大论文之一的bigtable 高宽厚表 作用: 为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
能干什么: 存储大量结果集数据，低延迟的随机查询。
sql: 结构化查询语言 nosql: 非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟),hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储。
非关系型数据库--列存储(hbase) 非关系型数据库--文档存储(MongoDB) 非关系型数据库--内存式存储(redis) 非关系型数据库--图形模型(graph) hive和hbase区别? Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。
其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。
HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。
hbase运行方式: standalonedistrubited 单节点和伪分布式? 单节点:单独的进程运行在同一台机器上 hbase应用场景: 存储海量数据低延迟查询数据 hbase表由多行组成 hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成，按行健字母顺序排序的存储。
NoSQL薄弱的安全性会给企业带来负面影响 。Imperva公司创始人兼CTO Amichai Shulman如是说。在新的一年中，无疑会有更多企业开始或筹划部署NoSQL。方案落实后就会逐渐发现种种安全问题，因此早做准备才是正确的选择。 作为传统关系型数据库的替代方案，NoSQL在查询中并不使用SQL语言，而且允许用户随时变更数据属性。此类数据库以扩展性良好著称，并能够在需要大量应用程序与数据库本身进行实时交互的交易处理任务中发挥性能优势，Couchbase创始人兼产品部门高级副总裁James Phillips解释称：NoSQL以交易业务为核心。它更注重实时处理能力并且擅长直接对数据进行操作，大幅度促进了交互型软件系统的发展。Phillips指出。其中最大的优势之一是能够随时改变(在属性方面)，由于结构性的弱化，修改过程非常便捷。 NoSQL最大优势影响其安全性 NoSQL的关键性特色之一是其动态的数据模型，Shulman解释道。我可以在其运作过程中加入新的属性记录。因此与这种结构相匹配的安全模型必须具备一定的前瞻性规划。也就是说，它必须能够了解数据库引入的新属性将引发哪些改变，以及新加入的属性拥有哪些权限。然而这个层面上的安全概念目前尚不存在，根本没有这样的解决方案。 根据Phillips的说法，某些NoSQL开发商已经开始着手研发安全机制，至少在尝试保护数据的完整性。在关系型数据库领域，如果我们的数据组成不正确，那么它将无法与结构并行运作，换言之数据插入操作整体将宣告失败。目前各种验证规则与完整性检查已经比较完善，而事实证明这些验证机制都能在NoSQL中发挥作用。我们与其他人所推出的解决方案类似，都会在插入一条新记录或是文档型规则时触发，并在执行过程中确保插入数据的正确性。 Shulman预计新用户很快将在配置方面捅出大娄子，这并非因为IT工作人员的玩忽职守，实际上主要原因是NoSQL作为一项新技术导致大多数人对其缺乏足够的知识基础。Application Security研发部门TeamSHATTER的经理Alex Rothacker对上述观点表示赞同。他指出，培训的一大问题在于，大多数NoSQL的从业者往往属于新生代IT人士，他们对于技术了解较多，但往往缺乏足够的安全管理经验。 如果他们从传统关系型数据库入手，那么由于强制性安全机制的完备，他们可以在使用中学习。但NoSQL，只有行家才能通过观察得出正确结论，并在大量研究工作后找到一套完备的安全解决方案。因此可能有90%的从业者由于知识储备、安全经验或是工作时间的局限而无法做到这一点。 NoSQL需在安全性方面进行优化 尽管Phillips认同新技术与旧经验之间存在差异，但企业在推广NoSQL时加大对安全性的关注会起到很大程度的积极作用。他认为此类数据存储机制与传统关系类数据库相比，其中包含着的敏感类信息更少，而且与企业网络内部其它应用程序的接触机会也小得多。 他们并不把这项新技术完全当成数据库使用，正如我们在收集整理大量来自其它应用程序的业务类数据时，往往也会考虑将其作为企业数据存储机制一样，他补充道。当然，如果我打算研发一套具备某种特定功能的社交网络、社交游戏或是某种特殊web应用程序，也很可能会将其部署于防火墙之下。这样一来它不仅与应用程序紧密结合，也不会被企业中的其它部门所触及。 但Rothacker同时表示，这种过度依赖周边安全机制的数据库系统也存在着极其危险的漏洞。一旦系统完全依附于周边安全模型，那么验证机制就必须相对薄弱，而且缺乏多用户管理及数据访问方面的安全保护。只要拥有高权限账户，我们几乎能访问存储机制中的一切数据。举例来说，Brian Sullivan就在去年的黑帽大会上演示了如何在完全不清楚数据具体内容的情况下，将其信息罗列出来甚至导出。 而根据nCircle公司CTO Tim ‘TK’ Keanini的观点，即使是与有限的应用程序相关联，NoSQL也很有可能被暴露在互联网上。在缺少严密网络划分的情况下，它可能成为攻击者窥探存储数据的薄弱环节。因为NoSQL在设计上主要用于互联网规模的部署，所以它很可能被直接连接到互联网中，进而面临大量攻击行为。 其中发生机率最高的攻击行为就是注入式攻击，这也是一直以来肆虐于关系类数据库领域的头号公敌。尽管NoSQL没有将SQL作为查询语言，也并不代表它能够免受注入式攻击的威胁。虽然不少人宣称SQL注入在NoSQL这边不起作用，但其中的原理是完全一致的。攻击者需要做的只是改变自己注入内容的语法形式，Rothacker解释称。也就是说虽然SQL注入不会出现，但JavaScript注入或者JSON注入同样能威胁安全。 此外，攻击者在筹划对这类数据库展开侵袭时，也很可能进一步优化自己的工具。不成熟的安全技术往往带来这样的窘境：需要花费大量时间学习如何保障其安全，但几乎每个IT人士都能迅速掌握攻击活动的组织方法。因此我认为攻击者将会始终走在安全部署的前面，Shulman说道。遗憾的是搞破坏总比防范工作更容易，而我们已经看到不少NoSQL技术方面的公开漏洞，尤其是目前引起热议的、以JSON注入为载体的攻击方式。 NoSQL安全性并非其阻碍 然而，这一切都不应该成为企业使用NoSQL的阻碍，他总结道。我认为归根结底，这应该算是企业的一种商业决策。只要这种选择能够带来吸引力巨大的商业机遇，就要承担一定风险，Shulman解释道。但应该采取一定措施以尽量弱化这种风险。 举例来说，鉴于数据库对外部安全机制的依赖性，Rothacker建议企业积极考虑引入加密方案。他警告称，企业必须对与NoSQL相对接的应用程序代码仔细检查。换言之，企业必须严格挑选负责此类项目部署的人选，确保将最好的人才用于这方面事务，Shulman表示。当大家以NoSQL为基础编写应用程序时，必须启用有经验的编程人员，因为客户端软件是抵挡安全问题的第一道屏障。切实为额外缓冲区的部署留出时间与预算，这能够让员工有闲暇反思自己的工作内容并尽量多顾及安全考量多想一点就是进步。综上所述，这可能与部署传统的关系类数据库也没什么不同。 具有讽刺意味的是，近年来数据库应用程序在安全性方面的提升基本都跟数据库本身没什么关系，nCircle公司安全研究及开发部门总监Oliver Lavery如是说。
1、大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业；
2、课程设置
大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。
3、核心技术
（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。
（2）关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。
（3）分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。
（4）海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。
（5）物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。
（6）文件系统（HDFS）。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。
（7）NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。
4、行业现状
今天，越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。
在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。
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第一阶段，Java SE基础：
Java环境搭建、Java流程控制语句-for循环、switch选择判断、循环嵌套、数组bai拷贝、多维数组、final关键字、构造函数的调用、类的访问权限和路径、面向对象高级特性、Java异常处理、Set，Map，List接口及接口实现类、Java线程、同步阻塞、Java IO流、文件的操作，复制，读写，删除等。
第二阶段，JavaWeb：
MySQL安装、管理、创建数据库、MySQL UPDATE 查询、Mysql高级操作、JDBC、JDBC数据库连接操作，JDBC动态Sql处理、Servlet3.0 网页重定向、Servlet3.0 新增的注解支持、AJAX、responseText属性详解等。
第三阶段，Java高级框架-SSH：
Struts2 异常处理、Struts2+Log4j集成、Struts2和JSON实例、Hibernate5、Hibernate集合映射、Hibernate组件映射、Spring4.0、Spring AOP + AspectJ框架、Spring 与其它Web框架集成、Spring Hibernate支持等。
第四阶段，Java高级框架-SSM：
SpringMVC、Spring MVC生成JSON数据、MyBatis、MyBatis 环境配置及入门、Mybatis set标签、Mybatis trim标签、Shiro、Shiro快速入门教程、Shiro Web应用等。
第五阶段，SpringBoot+VUE全栈框架：
SpringBoot、全局异常处理、过滤器监听器、EHCache缓存、SpringBoot Quartz定时任务、Vue、Vue.js 安装、模板语法、计算属性、事件处理器、Vue.js 自定义指令、Vue.js 路由等
第六阶段，特色课程：
ActiveM环境搭建、生产者和消费者、消息持久化操作、RSA数字加密算法、Codebar条形码生成器、zxing二维码生成器、HighCharts统计图、Echarts统计图、网络播放器ckplayer、嵌入式网络播放器，可以浏览器和移动端随意使用
第七阶段，互联网框架的高级应用1：
分布式服务框架的理解，Dubbo架构设计详解及其核心要点，框架运行原理分析、SpringData数据访问、Lucene搜索引擎、Lucene的全文搜索服务器介绍、索引建立方式、Solr海量数据搜索引擎、Socket网络通信、实现RMI远程对象通讯、使用JMS消息服务、Kafka分布式消息系统、Web Service与Restful WS等
第八阶段，互联网框架的高级应用2：
Spring Security安全框架、实现Web应用安全控制、缓存应用与EhCache框架、OSCache与JBossCache框架、MyBatis与Hibernate缓存机制、NoSQL应用与SQL调优、MongoDB NoSQL数据库、Redis内存数据库、实现Redis Session共享、SQL语句的优化、实现数据库读写分离、WEB应用集群及性能优化、Maven项目管理工具、Web服务器负载均衡、实现Nginx与Tomcat集群、使用LoadRunner测试工具、性能优化之内存调优、代码优化与重构的方法等。
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老实说，前端经过这几年的快速发展，网上的文章和教程还是蛮多的，有经验的人能够根据资料制定出属于自己的学习方法和路径，但对于小白来说，还是有些难度。知了姐来给大家分享前端学习路径。针对0基础，非科班，没有编程经验，想学前端，但是不知道如何入门的人群。
基础部分：
1、HTML + CSS 这部分学习，可以模仿一些网站做些页面，在实践中积累经验。做到能与UI对接，能100%重构网站静态页面的开发，为后期编写页面逻辑、动态效果打基础。
2、Javascript 要学的内容实在很多，如果没有其他编程语言的基础的话，学起来可能要费些力，这个阶段需要掌握编程基础概念，培养逻辑思维能力。能够独立完成网站的页面开发（包括合理布局，JavaScript操作DOM）
进阶部分：
有了以上基础，就可以进行一般的静态网页设计，不过对于复杂的页面还需要进一步学习。
3、JavaScript高级与服务器基础，深入面向对象编程，具备移动端开发能力，处理浏览兼容问题，深入学习ES6/ES7语法规范，前后端分离开发思想。
4、框架与服务器，数据库，前端安全的学习，深入了解Node，数据库操作，前后端分离技术，前后台协作开发。熟悉NPM（Yarn），Node模块fs，http，路由，处理请求，express4（koa）；掌握创建websocket服务，MongoDB/MySQL数据库CRUD（Mongoose）；掌握微信小程序开发，掌握Vue2.x基础，Vue-router，Vuex等等。
5、React与组件化开发，深入学习组件化开发思想，了解webpack使用，掌握React开发基础，Hook，create-react-app等等。
升级部分：
有了以上知识，对于大多数小型网站，你应该已经可以写出能够工作的代码了。但要想成为更专业的前端，你还需继续努力。更高的要求大概还有四方面：1）易维护，2）可测试，3）高性能，4）低流量（移动端）。
其他补充部分：
前端项目同样面临软件生命周期的各个环节，首先是代码管理，你必须学会使用Svn和Git。其次是代码的构建，如今前端代码构建已经不是简单的压缩一下了，需要进行依赖管理、模块合并、各种编译，比需要学会使用Grunt、Gulp等前端构建工具。
以上内容只是简单说了前端学习的顺序。对于前端开发，基本内容就这些了，可以根据自己的兴趣爱好选择性学习以下内容。
1、交互设计。大公司依然有专业人士搞这些，不过不懂交互的前端一定不是好前端。推荐《简约至上》。
2、后端。应该说前端工程师必须至少了解一门后端语言，不过如果爱好也可深入学习，如今NodeJs在大公司已经得到普遍的使用，推荐大家使用在Node上使用Express框架做一些后端服务的开发。
最后，有经验的程序员都知道，学习编程最有效率的方式就是把你扔到一个项目组，连滚带爬的做一两个项目下来你马上会发现所有的知识点全都连到一起了，不再是分散的，而是形成一个整体了。那种感觉是仅仅深入钻研知识点而不写真实项目的人所不能体会的。 一个项目就是一根绳子可以把大片的知识串到一起。
如果想锻炼实际开发的能力而不仅仅是背诵或者了解一些知识点，如果想成为真正的好手，那么，还是做项目吧！
整体来看的话，Web前端开发需要学习的内容还是比较多的。前端是一门涵盖面很广的学科，而且技术更新较快，优秀的Web前端开发工程师应该具备快速学习能力。如果没有快速学习能力，就跟不上Web发展的步伐，所以需要不断提升自己，不断学习新技术、新模式。
