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Java都需要那些技术?

1、Java语言基础 作为Java工程师，精通Java语言是最基本的要求。需要熟悉Java的语法规则、面向对象思想、异常处理、集合框架等。同时还需要了解Java的常用类库和API，掌握IO操作、多线程编程、网络编程等技术。

2、Java语言基础：熟练掌握Java编程语言，包括数据类型、控制流、异常处理、面向对象编程等基础概念和语法。Java平台：了解Java平台的各种特性和API，包括Java SE、Java EE、Java ME等，以及与之相关的技术如JVM、Java虚拟机等。

3、javaee要学的内容有：学习JSP/servlet、学习数据库开发技术、学习其他JavaEE开发技术。第一阶段：掌握JavaSE 该阶段是学习JavaEE的入门阶段，也是基础阶段，每个零基础的Java的学习者都必须掌握。

4、java工程师需要掌握的技术有：JVM相关（包括了各个版本的特性）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。

5、JavaScript脚本语言：包括javaScript语法和对象。java工程师可以做什么 大数据分析师，负责数据挖掘工作，运用Hive、Hbase等技术，专门对从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

相关问答

Q1: 【mongoDB】mongoDB的高可用、一致性

1、BASE理论是在一致性和可用性上的平衡，现在大部分分布式系统都是基于 BASE理论设计的，当然MongoDB也是遵循此理论的。

2、MongoDB 常用的优化措施有很多，以下是一些常见的优化措施： 合理设计数据库结构，避免使用冗余数据和重复数据。 创建合适的索引，以加速查询速度。 配置 MongoDB 的缓存大小，以提高写入性能。

3、MongoDB的主要客户端是可以交互的js shell 通过mongo启动，使用js shell能使用js直接与MongoDB进行交流，像使用sql语句查询mysql数据一样使用js语法查询MongoDB的数据，另外还提供了各种语言的驱动包，方便各种语言的接入。

4、MongoDB已经在多个站点部署，其主要场景如下：1）网站实时数据处理。它非常适合实时的插入、更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。2）缓存。由于性能很高，它适合作为信息基础设施的缓存层。

Q2: 《深入学习MongoDB图灵程序设计丛书:深入学习MongoDB》pdf下载在线阅读...

内容简介：《深入学习MongoDB》分两部分，分别对应OReilly公司出版的Scaling MongoDB 50Tips and Tricks for Mongo DB Developers两《深入学习MongoDB》的内容。

本书分两部分，分别来自O’Reilly的《MongoDB扩展技术》与《MongoDB开发技巧50例》两书。

链接： https：//pan.baidu.com/s/18PH6Y1e3Im-ItDVidI0Inw 提取码：HXNW 《剧名》百度网盘高清资源免费在线观看：《MongoDB权威指南》是2011年人民邮电出版社出版的图书，作者是霍多罗夫，(美) 迪洛尔夫。

数据库应用占到了计算机应用的70%，像计算机程序设计、网页设计、数据存储都用到了它，它有很多的产品，比如：access，SQL server，MySQL，Oracle等的。

嵌入式数据模型（Embedded Data Models）在MongoDB中，你可能将相关数据嵌入到一个单一结构或文档，这些模式通常被称为非正规模型，但是它充分利用了MongoDB富文档模型的有点。

例如：MySQL、oracle、redis、MongoDB等。数据库学习完毕后，可以将数据存储到数据库中，也可以通过SQL语句从数据库中查询数据，结合Java项目可以实现动态站点的数据的保存。

Q3: 2019数据架构选型必读:1月数据库产品技术解析

1、18年10月31日，Gartner陆续发布了2018年的数据库系列报告，包括《数据库魔力象限》、《数据库核心能力》以及《数据库推荐报告》。 今年的总上榜数据库产品达到了5家，分别来自：阿里云，华为，巨杉数据库，腾讯云，星环 科技 。

2、区块链是一个信息技术领域的术语。从本质上讲，它是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。

3、大数据技术的2个维度是我觉得章剑锋最深刻的大数据概念解析，垂直的技术栈维度和水平的数据流维度，也就是垂直的平台+应用，水平的数据处理。

4、数据库设计(Database Design)是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求(信息要求和处理要求)。

5、其中数据分析工具主要针对 OLAP 服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。

6、数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

Q4: 知乎上有哪些比较活跃的数据库领域大牛

知乎是一个真实的网络问答社区，社区氛围友好与理性，连接各行各业的精英。用户分享着彼此的专业知识、经验和见解，为中文互联网源源不断地提供高质量的信息。

Chuan He 化学出身，之前做DNA甲基化，现在开创了RNA甲基化的新领域。Mark Gersrein 比较少的主要做计算的大牛，各种network和system biology Menolis Kellis Eric Lander的学生，主要做计算也做实验，各种consortium都很活跃。

陈皓（笔名“左耳朵耗子”），1981年生于湖南衡阳，计算机科学家，现任阿里巴巴集团研究员。他于2023年2月2日因病去世，享年42岁。

其实总有那么一些大牛因为表现的不怎么活跃而渐渐的消失在人们的视野里。

我深度了解了一下，现在说说我的看法吧。 移动安全方向 据我所知，应该是大致分为这四个方向： 移动应用漏洞审计挖掘。

万里开源 北京万里开源软件有限公司成立于2000年10月，是专注于国产、自主可控数据库及Linux操作系统产品研发的国家高新技术企业。

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