icp备案查询网源码，有自己的域名和服务器后怎样把网页挂到服务器？
很高兴为您回答，我就是人见人爱的蟹蟹，请叫我小蟹。ヽ(°◇° )ノ回答的好请点个关注，回答的不好请点个赞，蟹蟹。ヾ(ﾟ∀ﾟゞ)
当我看到这个我就知道我必须来给你回答一下，为啥呢。因为我有服务器呀，哈哈哈，可是遗憾的又是什么呢，我并不是CentOS7的喜欢，我用的是win2012，其实我推荐使用win2012,除了能挂网站，还能挂软件，一举多得。ヾ(≧O≦)〃嗷~
好啦，跑题啦，在服务器上面挂网页，最简单的应该是使用BT面板了，适合国人使用，而且BT有免费版的面板，也有适合企业的收费版面板，在国内也是算是比较主流的一个面板了。下面跟着我一起学学怎么使用BT面板来搭建你的网站。（宝塔安装过程省略，后续会出安装过程，想学的可以关注我。ค(TㅅT)）
根据问题描述可以知道，你已经有了服务器跟域名，那我们就登录我们的宝塔WEB面板来一步一步创建网页，并将代码放进去。
1.创建FTP和数据库
首先登录WEB面板后，选择网站-添加网站
填入你的域名，如果是把带www和不带www的域名一起填写进去，二级域名则填写一个即可，如果多个不同域名则填写多个。（本次使用我自己的yogo8.top的二级域名做演示
g.yogo8.top）
数据库及FTP则需要看你所使用的源码系统需不需要要，需要的货可以自行添加或修改。
2.解析域名到服务器
域名解析，对呀很多小白来说有点麻烦，因为不知道自己是要使用A还是CNAME，这里说一下，如果您的服务器地址是IP地址如 127.0.0.1 则需要使用A记录，如果您的服务器或空间地址是 yogo8.top 则须使用CNAME记录，请不要混淆。（如何查看自己的服务器IP，需要登录你购买的服务商后台查看。）服务商不一样，查看方式则差不多，请自行咨询客服。
下面是解析方法，主机名框里的 g 可替换为您的 www 在添加多一个 @ 的解析既可。
有人会问了，你的解析怎么跟我的不一眼，这里说一下，以为我这个域名也是在阿里云买的，因为阿里云这边解析有点慢，所以我修改了DNS，使用第三方解析，设置基本一样，大家不用在意。
解析好之后一般需要等待10分钟左右，这时候就能访问我们的刚刚解析的域名了。如：g.yogo8.top ,如果出现下方图片中所出现的页面，则代表你的设置对了，如果出现错误页面请检查你的设置。
3.上传源码
上传源码这个其实很简单了，在BT我们上传源码有两种方式，一是通过面板上传，二是通过服务器直接拉进去。
通过面板上传，点击文件-找到你的网站文件夹-删除BT面板自带的404，403，和主页文件，点击上方的“上传”按钮。
通过服务器（win2012）上传，找到BT的安装目录-找到WWWroot文件夹-找到你的网站文件夹域名-拉入网站源码即可。
4.打开网站域名查看是否显示网页
这一步就很简单了，上传源码，安装，如果是单页，直接上传即可。
好啦，全程就是这么简单，如果还要有什么疑问，请在评论处留言。（另外如果你想知道怎么在本地搭建网站测试请关注我，近期会推出本地搭建文章，另外如果你有服务器和域名而不知道怎么安装，请私信我，可为您提供解析和设置哦ヽ(≧□≦)ノ）
码字不容易，请大家点个关注点个赞，你的支持使我们不断前进的动力。
网络安全都学什么？
你好。对于所提问的，我身边正好有两位朋友，工作前学的就是网络安全。我刚刚也和他们简单聊了一些相关的话题，也自己去了解了一些。
如果你想学习相关知识，网络安全知识不是一朝一夕就能学会的，如果借助于计算机网络安全培训，相信你会学的更全面、更扎实。
学习网络安全需要具备的知识：
（1）熟悉计算机系统的基础知识；
（2）熟悉网络操作系统的基础知识；
（3）理解计算机应用系统的设计和开发方法；
（4）熟悉数据通信的基础知识；
（5）熟悉系统安全和数据安全的基础知识；
（6）掌握网络安全的基本技术和主要的安全协议与安全系统；
（7）掌握计算机网络体系结构和网络协议的基本原理；
（8）掌握计算机网络有关的标准化知识。
学习安全网络还需要掌握局域网组网技术，理解城域网和广域网基本技术；掌握计算机网络互联技术；掌握TCP/IP协议网络的联网方法和网络应用服务技术，理解接入网与接入技术；
掌握网络管理的基本原理和操作方法；熟悉网络系统的性能测试和优化技术，以及可靠性设计技术；理解网络应用的基本原理和技术，理解网络新技术及其发展趋势。
网络安全是指网络系统的硬件、软件及系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，系统可以连续可靠正常地运行，网络服务不被中断。
我在说说，咱们普通家庭，平时使用电脑，该注意的一些网络安全方面的知识。
1：上网前可以做哪些事情来确保上网安全？
首先，你需要安装个人防火墙，利用隐私控制特性，你可以选择哪些信息需要保密，而不会不慎把这些信息发送到不安全的网站。这样，还可以防止网站服务器在你不察觉的情况下跟踪你的电子邮件地址和其他个人信息。其次,请及时安装系统和其它软件的补丁和更新。基本上越早更新,风险越小。防火墙的数据也要记得及时更新。
2：如何防止黑客攻击？
首先，使用个人防火墙防病毒程序以防黑客攻击和检查黑客程序(一个连接外部服务器并将你的信息传递出去的软件)。个人防火墙能够保护你的计算机和个人数据免受黑客入侵，防止应用程序自动连接到网站并向网站发送信息。
其次，在不需要文件和打印共享时，关闭这些功能。文件和打印共享有时是非常有用的功能，但是这个特性也会将你的计算机暴露给寻找安全漏洞的黑客。一旦进入你的计算机，黑客就能够窃取你的个人信息。
3：如何防止电脑中毒？
首先，不要打开来自陌生人的电子邮件附件或打开及时通讯软件传来的文件。这些文件可能包含一个特洛伊木马程序，该程序使得黑客能够访问你的文档，甚至控制你的外设，你还应当安装一个防病毒程序保护你免受病毒、特洛伊木马程序和蠕虫侵害。
4：浏览网页时，如何确保信息安全？
采用匿名方式浏览，你在登录网站时会产生一种叫cookie(即临时文件，可以保存你浏览网页的痕迹)的信息存储器，许多网站会利用cookie跟踪你在互联网上的活动。
你可以在使用浏览器的时候在参数选项中选择关闭计算机接收cookie的选项。(打开 IE浏览器，点击 “工具”—“Internet选项”， 在打开的选项中，选择“隐私”，保持“Cookies”该复选框为未选中状态，点击按钮"确定")
5：网上购物时，如何确保你的信息安全？
网上购物时，确定你采用的是安全的连接方式。你可以通过查看浏览器窗口角上的闭锁图标是否关闭来确定一个连接是否安全。在进行任何的交易或发送信息之前阅读网站的隐私保护政策。因为有些网站会将你的个人信息出售给第三方。在线时不要向任何人透露个人信息和密码。
以上所说的，希望对你有所帮助。最后祝你学习工作，生活愉快，谢谢。
前端项目如何部署到服务器上？
将前端项目部署到服务器上需要以下步骤：
1. 选择服务器：首先，您需要选择一台适合您的前端项目的服务器。常见的选择有虚拟私有服务器（VPS）或云服务器。
2. 配置环境：在服务器上安装并配置所需的软件和环境。这可能包括操作系统、Web服务器（如Apache或Nginx）、域名解析等。
3. 上传代码：将您的前端项目代码从本地计算机上传到服务器。您可以使用FTP软件（如FileZilla）或命令行工具（如scp）进行文件传输。
4. 设置域名和DNS：如果您有自己的域名，您需要将域名指向您的服务器IP地址。这通常涉及在域名注册商处设置DNS记录。
5. 配置Web服务器：根据您选择的Web服务器，您需要进行相应的配置。例如，在Apache上，您需要创建虚拟主机并指定正确的目录和文件权限。
6. 安装依赖项：如果您的前端项目使用了一些依赖项（如Node.js），您需要在服务器上安装和配置这些依赖项，并运行构建命令。
7. 启动服务：最后，启动Web服务器并确保项目能够正常访问。测试访问项目页面时，确保与服务器IP地址或域名对应。
请注意，在每个步骤中遇到问题时，可以通过搜索相关文档、参考在线教程或向社区寻求帮助来解决。
java自学到什么程度就能找工作了？
目前Java开发主要集中在Web、大数据、移动互联网和人工智能等领域，当然很多工具类软件也采用Java进行开发，比如Oracle很多系列产品都是使用Java开发的。
转行做Java开发从Web方向入手是比较务实的选择，原因是做Web开发更容易上手，学习起来也并不困难。如果做Web方向的开发则需要掌握如下的内容：
对Java面向对象开发过程有清晰明确的理解，从类的设计、对象的创建到方法的调用都能独立完成代码的编写。掌握封装、继承、多态以及其衍生的相关具体开发内容，理解Java的多线程概念。
会使用Mysql或Oracle数据库，做Web开发需要频繁与数据库打交道，所以要熟练至少一个数据库产品。能完成建库、建表，能使用sql语句完成数据库操作，能自己编写存储过程语句（不需要太复杂），以及能独立完成一部分数据库优化操作。
能通过JDBC完成对数据库的操作，清晰数据库操作的步骤：驱动程序加载、数据源的定义、建立连接对象（Connection）、创建容器、执行Sql语句、遍历结果集、关闭数据库资源（结果集、容器、连接）。掌握DAO模式的编写规则，能独立完成基于DAO模式的数据库开发。了解连接池在数据库开发中的作用，能在实际开发中使用数据库连接池管理连接对象。
清晰Java Web开发的核心组件，了解Web开发的三层结构以及N层结构，清晰每一层的功能划分，能独立完成每一层的功能组件开发，并完成部署。了解Web Server的组成部分，了解其在Java Web开发中所起到的作用。了解MVC框架，清晰MVC框架每一部分的功能划分，知道该使用哪种技术完成具体的开发任务。
熟悉一种开源框架的使用，比如SpringMVC，了解框架在Web开发中所起到的作用。能通过使用框架完成Web开发任务，并部署到Web Server中。
转行做Java开发如果有扎实的数学基础，也可以从事大数据或AI方面的开发工作，由于大数据开发需要一定的数学基础，所以有一定的门槛。当然在大数据开发领域使用Python开发也是一个好的选择，毕竟Python比Java更容易掌握，功能也十分强大。
如果想做Android方面的开发则需要学习的内容要稍微少一些，在掌握基础的Java语法之后就可以学习Android开发了，Android开发主要集中在Activity、Intent、Service、ContentProvider、BC以及诸如手势、外设连接、数据库操作等内容。
目前很多公司的Java程序员都可以做Android开发，所以只掌握Android开发未免有些单薄，所以还是建议系统学习一下Java Web开发。
我做过的很多项目都是使用Java完成开发的，作为问答的签约作者，我在头条上陆续写了一些关于Java、Python的文章，里面有很多验证性实验，感兴趣的朋友可以关注一下，有问题也可以跟我交流。
大数据主要学习哪些内容？
前言要从事计算机行业的工作，不管是什么工作，开发、测试、还是算法等，都是要有一门自己比较熟练的编程语言，编程语言可以是C语言、Java、C++等，只要是和你后续工作所相关的就可以（后续用到其他语言的话，你有一门语言基础了，学起来就快了）。一般初学者入门语言大多都会选择Java、C语言、C++或者Python，而且现在网上有很多好的视频，可以供初学者学习使用。关于学习视频或者资料的选择，知乎或者百度等都有很多讲解了，也可以跟师兄师姐咨询，这样可以少走很多弯路，当然，有人说，走一些弯路总是有好处的，但是我这里说的弯路不是说不犯错误，不调bug，而是指学习资料以及一些知识点的偏重点，这样可以尽量节约一部分时间，刚开始时，总会有点迷，而且当你真正投入进去学习时，会发现时间总是不够用。
我前面是做的Java后端，后续才转的大数据，所以一些Java开发所需要的东西自己也有学习过，也都是按照正常的路线走的，JavaSE阶段，然后数据库，SSM框架，接着做了一些网上找的项目，之后发现对大数据比较感兴趣，就开始找大数据相关的资料学习，看视频，看博客，敲代码，前期大概花了3-4个月吧（公众号的这些资料就是我当时看过的），也是一步步艰难走过来的，刚刚开始接触大数据相关的东西时，一度怀疑这么多东西自己能否学得完，是不是能用得到，学完又忘了，忘了又回头看，不过还好，坚持过来了，还好没有放弃，工作也还ok，找的大数据开发岗，待遇也还不错吧。
下面就说一下我自己从Java开发到大数据开发的曲折学习之路（狗头保命.jpg）。因为我现在是做大数据相关的工作了，所以Java后端涉及到的一些SSM框架等知识点我就不介绍了，毕竟后续一段时间也没有做了。自己看过的大数据学习相关的视频+资料大概是200G-300G吧，从Linux->Hadoop->。。。->Spark->项目，还有就是一些面试文档，面经等。一些视频看了两遍或者更多，跟着学，跟着敲代码，做项目，准备面试。涉及到需要学习的东西包括：JavaSE，数据结构与算法（计算机行业必备），MySQL，Redis，ES（数据库这些可以看项目，也可以自己熟练一两个），Linux，Shell（这个可以后期补），Hadoop，Zookeeper，Hive，Flume，Kafka，HBase，Scala（Spark是Scala写的，会Scala做相关的项目会更容易入手），Spark，Flink（这个是找工作时有面试官问过几次liao不liao解，所以找完工作才开始接触学习），相关项目。
编程语言阶段学习如果是零基础的话，建议还是从视频开始入门比较好，毕竟一上来就看教材，这样有些代码的来龙去脉可能不是很了解。如果是有一些编程语言基础的话，从视频开始也会更简单，一些for、while循环你都知道了，学起来也会快很多。 JavaSE我是选择的某马刘意的为主，因为刚刚开始学Java看过一本从《Java从入门到精通》，没什么感觉，后续又在看了某课网的Java初级视频，还是没感觉出来啥（当时就有点怀疑自己了。。。），可能有点没进入状态。 还好后续找了某马刘意老师的JavaSE视频（我是看的2015年版本，那时候19版还没出），觉得他讲的真的是很好很详细，每个知识点都会有例子，也都会带你敲代码，做测试，可能前面有C语言基础，然后也看过Java的一些语法，所以学起来还是比较顺利，后面的IO流、多线程等知识点时，也有看书看博客，或者看看其他老师的课程，讲解的可能自己比较容易接受就可以，反正都是多尝试（下面会给出视频链接），尽量懂一些，后续可以回头来复习。JavaSE相关的视频，先看一遍，后续有时间建议再看一遍，而且这些经典的视频，看两遍真的是享受。 如果有一定基础了的，JavaSE前面七八天的视频可以加速看，但是不懂的一定要停下开仔细想想，零基础的还是尽量不要加速吧，慢慢来稳些。后面的视频建议还是跟着视频来，尽量不要加速，代码尽量都敲一敲，第一遍基本上一个月到一个半月可以结束。 JavaSE可以说是很基础也很重要的东西，主要重点包括面向对象、集合（List、Map等），IO流，String/StringBuilder/StringBuffer、反射、多线程，这些最好是都要熟悉一些，面试也是重点。 JavaSE之后，如果你是要走前端或后端开发路线的话，可以跟着一些网上的视频继续学习，这里我就不多做介绍了。
===========分割线，Scala可以后续Spark阶段再接触学习=============
Scala的学习，Scala是一门多范式 (multi-paradigm) 的编程语言，Scala支持面向对象和函数式编程，最主要的是后续Spark的内容需要用到Scala，所以前面学习了JavaSE，到Spark学习之前，再把Scala学习一波，美滋滋，而且Scala可以和Java进行无缝对接，混合使用，更是爽歪歪。后续Spark学习时基本都是用的Scala，也可能是和Java结合使用，所以Spark之前建议还是先学一波Scala，而且Scala用起来真是很舒服（wordcount一行代码搞定），适合迭代式计算，对数据处理有很大帮助，不过Scala看代码很容易看懂，但是学起来还是挺难的，比如样例类（case class）用起来真是nice，但是隐式转换学起来就相对比较难。学习Scala的建议：1. 学习scala 特有的语法，2. 搞清楚scala和java区别，3. 了解如何规范的使用scala。Scala对学习Spark是很重要的（后面Flink也是要用），虽然现在很多公司还是用Java开发比较多，而且Spark是Scala写的，如果要读源码，会Scala还是很重要的（至少要看得懂代码）。 Scala主要重点包括：隐式转换和隐式参数、模式匹配、函数式编程。这里我看的是某硅谷韩老师的Scala视频，韩老师讲的真的很不错，五星推荐，哈哈。 也许有人会觉得Python也是需要的，但是学习阶段，可能用Java还是比较多，面试也基本都是问Java相关的内容，所以Python后续工作会用到的话，再看看Python的内容吧。
大数据框架阶段学习大数据这方面的知识点自己可以说真的是从零开始的，刚刚开始学那会Linux基本都没用过，心里那个虚啊，而且时间也紧迫，想起来都是一把辛酸泪。 刚刚开始学的时候，看了厦门大学林子雨的《 大数据技术原理与应用》课程，可能这个课程是面对上课的，所以看了一些，感觉对自己帮助不是很大（并不是说课程不好，可能不太适合自己，如果是要了解理论知识，很透彻，但是俺时间紧迫啊），所以就继续在网上找视频，然后发现某硅谷的培训视频很多人去参加，而且知识点也很齐全，大数据相关组件都有讲课，还有一些项目比较好，所以就找了它相关的视频，当时看的是2018年的，所以视频不算旧。 来一张推荐系统架构的图，先看看
一般来说，Flume+Kafka对数据进行采集聚合传输，一方面Spark对实时数据进行处理，传输给相应的数据处理模块（比如实时数据处理的算法模块，Spark也有提供常见的机器学习算法的程序库），另一方面采集的数据也可以放入数据库（HBase、MongoDB等）中，后续MapReduce对离线数据进行离线处理，数据处理完毕用于后续的使用，数据采集处理的流程大概就是这样。如果是推荐系统，实时推荐会给用户产生实时的推荐结果，让用户进行查阅选择，比如你在界面浏览了或者看了新的物品，然后刷新下界面，可能给你展示的东西就有一些变成跟你刚刚浏览的相关了。离线推荐的话主要是对离线数据进行处理，为物品或种类做出相似的推荐，如果后续用户搜索相应的物品时，给用户展示相应的产品。
大数据学习路线：Linux -> Hadoop -> Zookeeper -> Hive -> Flume -> Kafka -> HBase -> Scala -> Spark -> 项目 - > Flink（ 如果需要学习Storm，在Spark前面学习）
一、Linux（基本操作）一般我们使用的都是虚拟机来进行操作，所以要安装VM（ Virtual Machine），我使用的是CentOS，所以VM和CentOS都要跟着安装好，跟着视频操作，一定要动手实践，将一些Linux基本命令熟练掌握，一些VIM编辑器的命令也要会用，做相应的一些配置，使用SecureCRT来做远程登录操作（也可以使用其他的，自己顺手就行）。再强调一遍，基本操作命令尽量熟练一点，如果一下记不住，打印一些常用的，自己看看，多用多实践，慢慢就会用了。还有一些软件包的下载安装卸载等，跟着操作一遍，熟悉下，后续都会使用，Shell编程可以后续补。
二、Hadoop（重点中的重点）Hadoop是一个分布式系统基础框架，用于主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题，也可以说Hadoop是后续整个集群环境的基础，很多框架的使用都是会依赖于Hadoop。主要是由HDFS、MapReduce、YARN组成。这个部分安装Hadoop，Hadoop的三个主要组成部分是重点，对他们的概念要理解出来，知道他们是做什么的，搭建集群环境，伪分布式模式和完全分布式模式的搭建，重要的是完全分布式的搭建，这些部分一定要自己动手实践，自己搭建集群，仔细仔细再仔细，Hadoop的NameNode，DataNode，YARN的启动关闭命令一定要知道，以及他们的启动关闭顺序要记住，不要搞混。后续视频会有一些案例操作，跟着写代码，做测试，把基本环境都配置好，后续这个集群（完全分布式需要三台虚拟机）要一直使用。
三、ZookeeperZookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。分布式安装ZK，对ZK有一定的了解就可以了，了解它的应用场景，以及内部原理，跟着做一些操作，基本上有一些了解即可。
四、Hive（重点）Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive的安装，它的数据类型，以及它的数据定义、数据操作有较好的了解，怎么操作表（创建表、删除表，创建什么类型的表，他们有什么不同），怎么操作数据（加载数据，下载数据，对不同的表进行数据操作），对数据的查询一定要进行实践操作，以及对压缩方式和存储格式要有一些了解，用到时不懂也可以去查，最好是能理解清楚。这部分有什么面试可能会问，所以视频后续的面试讲解可以看看，理解清楚。
五、FlumeFlume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。对于Flume，对它的组成架构，以及对Flume Agent的内部原理要理解清楚，Source、Channel、Sink一定要知道它们的各种类型以及作用，有哪些拓扑结构是常见常用的，例如一对一，单Source、多Channel、多Sink等，它们有什么作用，要理解清楚。还有一个重点，就是对Flume的配置文件一定要了解清楚，不懂的可以上官网查看案例，对于不同的情况，它的配置文件要做相应的修改，才能对数据进行采集处理，视频中的实践案例一定要跟着做。
六、Kafka（重点）Kafka是一个分布式消息队列，用来缓存数据的。比如说实时计算中可以通过Flume+Kafka对数据进行采集处理之后，Spark Streaming再使用Kafka相应的Topic中的数据，用于后续的计算使用。对于Kafka，要理解Kafka的架构，什么是Kafka，为什么需要Kafka，应用场景。基本的命令行操作要掌握，比如怎么创建删除Topic，怎么通过生产者生成数据，消费者怎么消费数据等基本操作，官网也是有一些案例可以查阅的。
七、HBase（重点）HBase是一个分布式的、基于列存储的开源数据库。HBase适合存储PB级别的海量数据，也可以说HBase是很适合大数据的存储的，它是基于列式存储数据的，列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。所以对HBase的数据结构要有一定的理解，特别是RowKey的设计部分（因为面试被问到过，咳咳，所以点一下），对于它的原理要了解，一些基本操作也要都会，比如创建表，对表的操作，基本的API使用等。
八、Spark（重点中的重点）Spark是快速、易用、通用的大数据分析引擎。一说到Spark，就有一种哪哪都是重点感觉，哈哈。 Spark的组成可以看下图
Spark是基于内存计算的，对于数据的处理速度要比MapReduce快很多很多，而且数据挖掘这些都是要对数据做迭代式计算，MapReduce对数据的处理方式也不适合，而Spark是可以进行迭代式计算，很适合数据挖掘等场景。Spark的Spark SQL能够对结构化数据进行处理，Spark SQL的DataFrame或DataSet可以作为分布式SQL查询引擎的作用，可以直接使用Hive上的表，对数据进行处理。Spark Streaming主要用于对应用场景中的实时流数据进行处理，支持多种数据源，DStream是Spark Streaming的基础抽象，由一系列RDD组成，每个RDD中存放着一定时间段的数据，再对数据进行处理，而且是基于内存计算，速度快，所以很适合实时数据的处理。Spark MLlib提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。对Spark的核心组件、部署模式（主要是Standalone模式和YARN模式）、通讯架构、任务调度要有一定了解（面试问到了可以说一波），Spark Shuffle要好好理解，还有内存管理要知道，对Spark的内核原理一定要好好理解，不仅面试可能要用，以后工作也是有帮助的。
九、Flink（重点中的重点）Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界（有开始无结束）和有界（有开始有结束）数据流进行有状态计算。现在主要是阿里系公司使用的比较多，很多公司使用的还是Spark居多，而且Flink基本上都是和Spark很多功能大体上一样的，但是以后Flink和Spark孰强孰弱还有待时间的考验，不过Flink近几年越来越火了这是事实，所以如果有时间有精力的话，可以学一学Flink相关的内容也是很不错的。Spark和Flink主要都是在数据处理方面应用，在数据处理方面的话，离线数据处理：Flink暂时比不上Spark，Spark SQL优点在于可以和Hive进行无缝连接，Spark SQL可以直接使用Hive中的表；Flink暂时做不到这一步，因为官方不支持这一操作，Flink只能将数据读取成自己的表，不能直接使用Hive中的表。对于实时数据的处理：Flink和Spark可以说是平分秋色吧，而且Flink是以事件为驱动对数据进行处理，而Spark是以时间为驱动对数据进行处理，在一些应用场景中，也许Flink的效果比Spark的效果还要好些，因为Flink对数据更加的敏感。比如一秒钟如果触发了成千上万个事件，那么时间驱动型就很难对数据做细致的计算，而事件驱动型可以以事件为单位，一个个事件进行处理，相比而言延迟更低，处理效果更好。现在使用Flink的公司越来越多，有时间学习下，也算是有个准备。
项目阶段其实某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，B站上也有视频，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。 根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点
大数据项目实战某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点。相关项目文档资料我已经放到网盘，GongZhongHao回复相应关键字获取领取方式。 相关项目、涉及技术框架及其B站链接（B站链接主要是为了有些小伙伴网盘速度限制，这样就下载文档资料即可）
书籍书籍部分直接云盘链接保存即可，这里我放两张Java开发和大数据开发我自己的书单（很多，路漫漫，吾将上下而求索~） Java后端书架：
大数据书架：
大概就这些，看完就需要很久了，大部分我也是需要的时候看相应的部分，所以有时间可以好好看下，不然就需要哪一部分看哪一部分，有助于学习即可。
最后大数据开发也是需要编程基础的，并不是学会使用这些框架怎么样就可以了，所以对于编程语言，数据结构与算法，计算机网络这些基础也是要的，这些基础知识也有助于自己以后的发展，如果是应届生校招的话，面试基本上都是JavaSE和数据结构与算法等的知识点，还有大数据组件相关的知识点，以及对项目的理解，这些都是要自己面试前准备好的，多看面经，多找面试题看，面几次，心里有谱了，后续面试就好了。 不管是从事什么样的计算机相关的岗位，编程都是很重要的，数据结构与算法特别重要，还有就是leetcode等编程网站刷题，提升自己的编程思维，后续笔试面试都要要的。 要将一行行代码看做一叠叠rmb，但是一行行代码能不能转换成一叠叠rmb，自己就一定要：坚持，多敲代码；多敲代码，坚持；坚持。
