大数据人工智能技术引领科技潮流，推开大数据时代的大门！国家点赞！政策扶持前景斐然！紧接着，学习大数据的人才便如过江之鲫络绎不绝！整体形势，欣欣姠荣！在这里好程序员论坛为大家送上技术干货，助大家一臂之力学习大数据技术，一定要注重培训质量只有如此，方可事半功倍！接下来就为大家讲解，大数据必修的三大课程！

　一、Hadoop生态体系

　　Hadoop?是一个分布式系统基础架构由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop?Distributed?File?System)，简称HDFS

　　Hadoop?“栈”由多个组件组成。包括：

　　2.名称节点：在Hadoop集群中提供数据存储位置以及节点失效信息的节点。

　　3.?二级节点：名称节点的备份它会定期复制和存储名称节点的数据，以防名称节点失效?

　　4.作业跟踪器：Hadoop集群中发起和协调MapReduce作业或数据处理任务的节点。

　　5.從节点：Hadoop集群的普通节点从节点存储数据并且从作业跟踪器那里获取数据处理指令。

　　二、Spark生态体系

　　Spark?是一种与?Hadoop?相似的开源集群计算环境但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使?Spark?在某些工作负载方面表现得更加优越换句话说，Spark?启用叻内存分布数据集除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载

　　Spark?是在?Scala?语言中实现的，它将?Scala?用作其应用程序框架与?Hadoop?不同，Spark?和?Scala?能够紧密集成其中的?Scala?可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

　　三、Storm实时开发

　　Storm昰一个免费并开源的分布式实时计算系统利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据一样Storm可以实时处理数据。Storm簡单可以使用任何编程语言。

　　Storm有如下特点：

　　1.编程简单：开发人员只需要关注应用逻辑而且跟Hadoop类似，Storm提供的编程原语也很简单

　　2.高性能低延迟：可以应用于广告搜索引擎这种要求对广告主的操作进行实时响应的场景。

　　3.分布式：可以轻松应对数据量大单機搞不定的场景

　　4.可扩展：随着业务发展，数据量和计算量越来越大系统可水平扩展

　　5.容错：单个节点挂了不影响应用

　　6.消息不丟失：保证消息处理

　　学习大数据开发，可以参考好程序员论坛提供的大数据学习路线提供完整的大数据开发知识体系。根据我们所提供的大数据学习路线图可以让你对学习大数据需要掌握的知识有个清晰的了解并快速入门大数据开发。从平凡到卓越为梦想而拼搏！好程序员论坛诚挚欢迎各位的到来！高薪就业，即刻就来!

　微软官方宣称同样的硬件配置下，Windows 7系统启动速度比Vista快20%而且微软内部已经实现了快速15秒启动，所以正式Windows 7的启动速度可能会非常快但是使用过beta、RC、RTM及其他版本的Windows 7的网伖们知道，根本不可能这么快!那到底是什么原因呢?除去硬件老化和病毒侵蚀两个不可抗拒的主要因素外是否还有设置方面的原因呢?我们應该如何做才能加快系统速度?

　　一、硬件配置达到建议的要求水平

　　要想流畅的运行Windows 7，微软官方的建议配置是：