Java['dʒɑːvə]

當前軟件開發行業應用最廣、就業量***的編程語言，在各類編程語言排行榜長期位列***。是企業軟件開發的***語言，也是Android系統的開發語言。

Java吸取了C++語言的眾多優點，是極好的面向對象編程語言，程序員可以很優雅的思維方式編寫強大負責的軟件程序。

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Maven['mevn]

一種項目對象模型，可以通過一小段描述信息來管理項目的各種依賴之間的關系，是一個項目管理工具軟件。

Git[ɡɪt]/SVN

Git是一個開源的分布式版本控制系統，可以有效、高速地實現從很小到非常大的項目版本管理。Git 是 Linus Torvalds 為了幫助管理 Linux 內核開發而開發的一個開放源碼的版本控制軟件。

Svn功能與Git類似，但Git應用更廣泛。

JSP/Servlet['sɜvlet]

JSP全名為Java Server Pages，中文名叫java服務器頁面，它可以在web頁面的html文件中利用JSP標記插入Java程序代碼，變成.jsp文件。用JSP開發的Web應用是跨平臺的，既能在Linux下運行，也能在其他操作系統上運行。

Java Servlet是JSP的技術基礎，大型的Web應用程序的開發需要Java Servlet和JSP配合才能完成。

Spring[sprɪŋ]

一個Java的服務端程序開發框架，它使開發邏輯和業務邏輯更加清晰，利用這個框架可以開發各類企業級服務端程序。

SpringMVC

基于Spring之上，遵循MVC(模型-視圖-控制器)設計原則的前端web開發框架，它是基于Servlet技術實現的。

SprintBoot/SpringCloud

比SpringMVC更加簡單，更加專注于后端微服務開發的后端框架。

SpringCloud是全局微服務的整合與管理，可以看做是對多個SpringBoot微服務的管理。

微服務就是一小組服務功能集合。中大型軟件功能眾多，往往需要拆分成很多小功能模塊進行開發，每個小模塊可以單獨運行，就叫做微服務。

JDBC/MyBatis[mai'beitis]

JDBC,Java DataBase Connectivity即Java和數據庫的連通工具。通過這個標準可以方便的控制和操作數據庫。

MyBatis也是一個用來操作數據庫的數據持久層框架，但它比JDBC更簡單更好用，行業應用也越來越廣泛。

SSM (SSM 框架集)

SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)框架集由Spring、MyBatis兩個開源框架整合而成(SpringMVC是Spring中的部分內容)。常作為數據源較簡單的web項目的框架。

JavaScript['dʒɑvə,skrɪpt]

網頁編程腳本語言，主要用來實現網頁動態效果和各種功能和業務邏輯。JavaScript是開發者使用最廣泛的語音，沒有之一。JavaScript和Java的關系類似雷鋒和雷鋒塔的關系，半毛錢都沒。Java學不好對于JavaScript沒有任何影響。

Html5

HyperText Markup Language，網頁開發最主要的編程語言，簡單好學功能強大。Html5是***版本，2014年發布。

CSS3

Cascading Style Sheets，層疊樣式表，用來給網頁元素設定各種樣式，美化頁面。CSS3是***版本，2001年制定。

jQuery[dʒe'kwɪərɪ]

Javascript的一個框架，就是別人把很多網頁常用功能寫好了打包在一起成為jQuery給大家用。jQuery能夠操作頁面制作動畫，以及更多厲害的功能。jQuery曾經是網頁開發的必選工具，但近幾年隨著Vue、react、angular的興起，jQuery已經不那么流行了。

Bootstrap['bʊt'stræp]

JS框架，提供了很多現成的網頁元素，可以很快讓網頁變得美觀大方。

MySQL[mai'si:kjuːel]

SQL,結構性查詢語言Structured Query Language,Mysql目前行業最常用的關系型數據庫，用來存儲各種數據，可以很方便的查詢搜索。

結構性數據一般是指類似Excel表格的數據。

NoSQL/Redis[re'dis]/MongoDB['mɒŋgəʊ'di'bi]

NoSQL是非關系型數據庫，和MySQL不同。非關系型數據庫在互聯網時代尤其是大數據云計算時代越來越重要，可以應對更多樣的數據存儲需要。最常見的非關系型數據庫有Redis、MongoDB和Memcache。同時這些數據庫也經常被用來大幅度提高后端軟件的運行效率。很好的結合各種數據庫使用，可以使軟件程序性能提高成百上千倍。

數據可視化

數據可視化，是關于數據視覺表現形式的科學技術研究，即如何用圖表來展示復雜的數據關系和數據結構，通過表達、建模以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。

數據可視化技術已經成為大數據技術的重要組成部分，優秀的圖表和數據關系可以為開發者、項目管理者和企業高層提供決策輔助支持。

Nginx[n'dʒeninks]/Apache[əˈpætʃɪ] /Tomcat['tɑmkæt]

這三個都是常用的網絡服務器軟件，為網站提供http服務，讓用戶能夠訪問到服務器上的網頁文件。目前Nginx使用最為廣泛，其他兩個的使用在逐漸下降。

Hadoop[ha'du:p]

Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構。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。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。

分布式系統是指運行在網絡上臺計算機之上的軟件和系統，與我們熟悉的windows只運行在單個計算機上不同。

HDFS/MapReduce[mæp rɪ'dʊs]

Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數據提供了存儲，而MapReduce則為海量的數據提供了計算。

Linux[ˈlɪnəks]/Unix['jʊnɪks]

Unix，初名UNiplexed Information and Computing Service，誕生于1970年貝爾實驗室，是一個強大的操作系統。類Unix系統是指類似Unix的系統，包括我們熟悉的Android、iOS、蘋果電腦系統MacOS、Ubuntu等都是類Unix系統。Android就是基于Linux的。常見的Linux有用于普通電腦的Ubuntu和適合做服務器的CentOS。

HDFS

Hadoop分布式文件系統(HDFS)被設計成適合運行在通用硬件上的分布式文件系統。它和其他的分布式文件系統的區別也是很明顯的。HDFS是一個高度容錯性的系統，適合部署在廉價的機器上。

MapReduce[mæp rɪ'dʊs]

MapReduce是一種編程模型，用于大規模數據集(大于1TB)的并行運算。它極大地方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統上。

并行運算指一次執行多個指令的算法，經常是指在分布式系統上多臺計算機多個CPU同時并發執行計算。

Hive[haɪv]

Hive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具，可以通過類SQL語句快速實現簡單的MapReduce統計，不必開發專門的MapReduce應用，十分適合數據倉庫的統計分析。

HBase[eɪtʃ beɪs]

HBase是一個分布式的開源數據庫。HBase不同于一般的關系數據庫，它是一個適合于非結構化數據存儲的數據庫。

結構化數據一般是指類似Excel表這樣的結構，比如word文檔、圖片、視頻就是非結構的。

Storm[stɔːm]

Storm用于在分布式系統上實現實時處理消息并更新數據庫，也可以用于對數據流做連續查詢，一邊計算，一遍把結果輸出給用戶。

Hadoop主要是處理一批數據，對時效性要求不高，需要處理就提交一個工作任務，而Storm時效性更高，比如實時錄音錄像、數據更新等。

Storm核心組件

Storm核心組件有主節點、從節點、進程、線程、協調服務等。

數據流模型

指大數據開發技術中數據流處理相關的規范和設計模式。

Scala[ˈskɑːlə]

Scala是一門多范式的編程語言，一種類似java的編程語言，運行在Java環境之上，和Java互聯互通，集多種語言優勢于一身。

Scala是大數據技術的常用語言之一，主要用于Spark相關開發。

Spark[spɑːk]

Apache Spark 是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。擁有Hadoop MapReduce所具有的優點;但不同于MapReduce的是，Spark更加快速，能更好地適用于數據挖掘與機器學習等需要迭代的MapReduce的算法。

Spark Core[kɔr]

Spark核心技術，基于彈性分布式數據庫RDD技術，這是Spark數據讀取、變換、輸出的關鍵。

Spark SQL

Spark SQL是Spark用于處理結構化數據的模塊，能夠適應SQL語句操作數據庫。

Spark Streaming['striːmɪŋ]

Spark Streaming是用來接收和處理數據流的工具，可以對數據流進行計算。

Spark MLlib[em ɛl lɪb]

MLlib，機器學習庫Machine Learnig lib，是Spark對常用的機器學習算法的實現庫，同時包括相關的測試和數據生成器。Spark的設計初衷就符合很多機器學習算法的特點。