阿里云交叉编译

① web前端和java那个就业前景好一些

前端和Java 目前就业前景都不错！市场需求都很旺盛。现在流行前后端分离技术。学会两门任何一种，找工作都不是难事。下面分几个点论述：

一、先说一下前端：前端入门比较快，容易上手，框架丰富，目前用的比较多的是Vue、Angular、.React、Bootstrap等。容易出成果。随着学习的深入要逐步提升对后台的了解，可以学习一下nodejs，转全栈工程师。提高自己核心竞争力。

二、然后来谈谈Java：Java的应用领域极其广泛，比如：其他网站后台、移动端Android、大数据。由于涉及到企业的业务模块多，人员需求量很大。今年比较流行的java框架有SpringMVC、Mybatis、Spring boot、微服务框架（SpringCloud）等等。在我们公司java后台开发人员占比是最多的。由于java人员掌握着企业核心数据，在公司的重要程度可想而知。升职空间很大。很多技术经理、技术总监、架构师都是java后台出生。

Java虽需要编译器但依然很容易入门，语言本身也非常成熟，学起来几周就能出东西，成就感比较大，且从就业来说，Java有着不错的就业前景。但是，你需要知道，语言只是工具，编程这条路要走的话，还有很多东西要学。如数据结构、计算机网络、操作系统与微机原理这些基础知识要懂，另外软件工程的东西，设计思想的东西都是跨语言的。

学习HTML5大前端，要熟练掌握div、form table、span、font这些标签，这些都是常用的，特别是div和table。div用于布局，table也可以用于布局，但是不灵活，基本table是用来和数据打交道。与此同时，最好会点后台语言,比如Java、PHP。

HTML5技术开发的站点与应用可以兼容PC端与移动端、Windows与linux、安卓与IOS。

它可以轻易地移植到各种不同的开放平台、应用平台上。主要用于开发网页相关的应用，网页、网站的开发和维护，网页游戏，WebAPP的开发等工作。

Java技术的应用场景广泛一些，可以做：

1、 做网站：Java可以用来编写网站，现在很多大型网站都用Jsp编写。

2、 做Android开发：Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统，其源代码是Java。

3、 做游戏：诺基亚的手机游戏有90%以上都是Java开发的。PC端的游戏有《我的世界》，《英雄联盟》等。

4、 做软件：Eclipse，MyEclipse等知名Java开发工具.有关开发软件组件。

两者的发展前景都很不错，Java的应用场景相对广泛一些，所以可能性更大。

Java和HTML5的工资待遇情况

现在是学习Web前端的佳时期。前端的核心技术HTML5已成移动互联网主宰者，各行业都用其开发互联网应用，但目前整个互联网行业的Web前端工程师紧俏，企业正高薪求才，薪资待遇一涨再涨！

从职友集的数据显示，HTML5工程师的平均工资在10150左右，将近30%的HTML5工程师，工资水平能达到10K-15K，整体来看，从事HTML5开发的薪资待遇还是十分不错的。

从工资待遇上看，无论是学Java还是学HTML5相差不大，都是比较好的选择。

Java和HTML5的入门难度怎么样

HTML5前端源于HTML语言发展而来，由于HTML和CSS起点低、容易入门。相对于其他IT技术职位来说， HTML5前端工程师相当于半个程序员，所以你不用担心学不会。很多从事此项工作的都是非计算机相关专业出身，很多都是0基础开始学的，而且因为职位所处位置的交叉性，也就有很多Web前端开发人员是转行而来。

Java语言语法简单，Java语言拥有与C、C++等众多流行语言一样的简洁易懂的关键字、语法，而且是各种后台开发语言中相对比较容易上手的语言。使用Java语言开发诸如服务后台、数据报表等复杂的应用场景都有简单完美的解决方案，所以从事Java开发有越来越容易的趋势。

从入门难度上看，HTML5的入门难度较小，但是Java的入门难度在后台开发语言中也是属于比较容易的，而且很多零基础学习Java开发的朋友找到了不错的工作。

上所述，无论是学Java还是HTML5，两者学精都是有优势、有发展前景的，至于学Java好还是HTML5好，具体可依自己感兴趣的方向选择学习。不过小编建议，大家还是优先考虑学java。你会了java，一般web前端相关方面的项目都还是可以做，反过来就不行。

② 大数据专业将来就是编程、敲代码吗前景怎么样

学大数据很不错，就业前景广阔！

但是有关大数据的岗位，通常都是有学历要求的，一般是大专/本科起步。

大数据作为一项前沿互联网技术，目前被各互联网大厂的项目部门大量需求，如视频推荐等。随着鸿蒙系统的发布，物联网时代将会催生更多大数据岗位。大数据技术在现在，以及可预见的将来，都是比较吃香的。

我国大数据发展整体上仍处于起步阶段，虽然快速发展的格局基本形成，但是在数据开放共享、以大数据驱动发展等方面都需要大量的大数据专业人才。大数据是一门交叉学科，很多大学没有为大数据单独设置专业，主要有自学和报班学习两种途径。

大数据专业全称数据科学与大数据技术，是2016年我国高校设置的本科专业。有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。加上第一批成功申请该专业的北京大学、对外经济贸易大学及中南大学，目前共有35所大学获批开设大数据专业。

大数据（Bigdata）专业的学生不仅具备计算机编程、统计和数据挖掘等专业技能，还能够将这些技能应用到自己所选领域中解决问题，比如应用到社会科学、自然科学和工程学领域。所以对于这项偏技术类的专业，你学大数据是一个很好的选择。

大数据工程师待遇30~50万之间。

你可以看到，在市场需求和人才供应的不均衡下，大数据人才问题日渐严峻。

人才紧缺带来的最直观的现象就是薪酬的提升。

目前，一个大数据工程师的月薪轻松过万，一个有几年工作经验的数据分析师的薪酬在30万~50万元之间，而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万，成为各大互联网和IT公司争夺的对象。

因而甚至有观点认为，大数据专业正在成为求职者进入大公司的捷径。

综上所述，大专学大数据是不错的选择，如果提升一下学历和实力，今后的就业会很容易。所以，不要因为学校是大专院校就放弃学习，你只有在大学期间更努力，积累深厚的专业功底，才能在这个越来越卷的职场脱颖而出。

对于想进大厂的应届毕业生，建议考一个阿里云大数据ACP证书，市面上大数据相关的认证证书并不多，有含金量、能被市场认可的更少了，而阿里云大数据ACP认证算是其中一个。它不仅能让你的理论知识联系实际应用，更能对你的求职起到助推作用，是你找工作的一个加分项。

想了解的同学可以关注我，免费领取大数据课件。

③ 大数据分析需要哪些工具

说到大数据，肯定少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但市面上很多各种分析软件，如果不是过来人，真的很难找到适合自己或符合企业要求的。小编通过各大企业对大数据相关行业的岗位要求，总结了以下几点：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
对于学习大数据，总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。

④ 大数据分析一般用什么工具呢

虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

• Python

Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

• R软件

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

• SPSS

SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。

• Excel

可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。


• SAS软件

SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。

⑤ Linux运维应该怎么去学习

第一阶段：linux基础入门
Linux基础入门主要包括： Linux硬件基础、Linux发展历史、Linux系统安装、xshell连接、xshell优化、SSH远程连接故障问题排查、L inux基础优化、Linux目录结构知识、Linux文件属性、Linux通配符、正则表达式、Linux系统权限等
第二阶段：linux系统管理进阶
linux系统管理进阶包括：Linux定时任务、Linux用户管理、Linux磁盘与文件系统、Linux三剑客之sed命令等。
第三阶段：Linux Shell基础
Linux Shell基础包括：Shell编程基础、Linux三剑客之awk命令等。
第四阶段：Linux网络基础
第五阶段：Linux网络服务
Linux网络服务包括：集群实战架构开始及环境准备、rsync数据同步服务、Linux全网备份项目、nfs网络存储服务精讲、inotify/sersync实时数据同步/nfs存储实时备份项目等。
第六阶段：Linux重要网络服务
Linux重要网络服务包括：http协议/www服务基础、nginx web介绍及基础实践、nginx web、lnmp环境部署/数据库异机迁移/共享数据异机迁移到NFS系统、nginx负载均衡、keepalived高可用等。
第七阶段：Ansible自动化运维与Zabbix监控
Ansible自动化运维与Zabbix监控包括： SSH服务秘钥认证、ansible批量自动化管理集群、 zabbix监控等。
第九阶段：大规模集群高可用服务(Lvs、Keepalived)
第十阶段：Java Tomcat服务及防火墙Iptables
第十一阶段：MySQL DBA高级应用实践
MySQL DBA高级应用实践包括：MySQL数据库入门基础命令、MySQL数据库进阶备份恢复、MySQL数据库深入事务引擎、MySQL数据库优化SQL语句优化、MySQL数据库集群主从复制/读写分离、MySQL数据库高可用/mha/keepalved等。
第十二阶段：高性能数据库Redis和Memcached课程
第十三阶段：Linux大规模集群架构构建（200台）
第十四阶段：Linux Shell编程企业案例实战
第十五阶段：企业级代码发布上线方案（SVN和Git）
第十六阶段企业级Kvm虚拟化与OpenStack云计算
第十七阶段公有云阿里云8大组件构建集群实战
第十八阶段：Docker技术企业应用实践
第十九阶段：Python自动化入门及进阶
第二十阶段：职业规划与高薪就业指导

⑥ java学习作为一名java初学者，如何快速学习j

那首先来了解一下什么是java：

Java是SUN(Stanford University Network，斯坦福大学网络公司)1995年推出的一门高级编程语言，是一种面向Internet的编程语言。随着Java技术在web方面的不断成熟，已经成为Web应用程序的首选开发语言。

那么为什么要使用这个语言呢，Java语言的特点跨平台性，通过Java语言编写的应用程序在不同的系统平台上都可以运行。原理是只要在需要运行java应用程序的操作系统上，先安装一个Java虚拟机(JVM Java Virtual Machine)即可。由JVM来负责Java程序在该系统中的运行。

下面对java学习进行一次史无前例的剖析,细致的讲解零基础的人怎么学习Java。先看下Java在基础阶段的知识点路线图。

⑦ 如果想学Linux，应该怎么学

学嵌入式Linux要先学以下几点：
1.C语言。要有C语言的基础，当然越熟练越好，不熟也没关系，具备基本技能就可以：比如写一个数组排序、输入数字求和什么的。C语言的学习就是多些多练。
2.Linux基础
Linux操作系统的概念、安装方法，详细了解Linux下的目录结构、基本命令、编辑器VI ,编译器GCC，调试器GDB和 Make 项目管理工具, Shell、 Makefile脚本编写等知识，嵌入式开发环境的搭建。
3.Linux系统编程
重点学习标准I/O库，Linux多任务编程中的多进程和多线程，以及进程间通信(pipe、FIFO、消息队列、共享内存、signal、信号量等)，同步与互斥对共享资源访问控制等重要知识，主要提升对Linux应用开发的理解和代码调试的能力。
4.Linux网络编程
计算机网络在嵌入式Linux系统应用开发过程中使用非常广泛，通过Linux网络发展、TCP/IP协议、socket编程、TCP网络编程、UDP网络编程、Web编程开发等方面入手，全面了解Linux网络应用程序开发。重点学习网络编程相关API，熟练掌握TCP协议服务器的编程方法和并发服务器的实现，了解HTTP协议及其实现方法，熟悉UDP广播、多播的原理及编程方法，掌握混合C/S架构网络通信系统的设计，熟悉HTML,Javascript等Web编程技术及实现方法。
5.数据结构与算法
数据结构及算法在嵌入式底层驱动、通信协议、及各种引擎开发中会得到大量应用，对其掌握的好坏直接影响程序的效率、简洁及健壮性。此阶段的学习要重点理解数据结构与算法的基础内容，包括顺序表、链表、队列、栈、树、图、哈希表、各种查找排序算法等应用及其C语言实现过程。
6.Cortex A8 、Linux 平台开发
通过基于ARM Cortex-A8处理s5pv210了解芯片手册的基本阅读技巧，掌握s5pv210系统资源、时钟控制器、电源管理、异常中断控制器、nand flash控制器等模块，为底层平台搭建做好准备。Linux平台包括内核裁减、内核移植、交叉编译、GNU工具使用、内核调试、Bootloader介绍、制作与原理分析、根文件系统制作以及向内核中添加自己的模块，并在s5pv210实验平台上运行自己制作的Linux系统,集成部署Linux系统整个流程。同时了解Android操作系统开发流程。Android系统是基于Linux平台的开源操作系统，该平台由操作系统、中间件、用户界面和应用软件组成，是首个为移动终端打造的真正开放和完整的移动软件，目前它的应用不再局限于移动终端，还包括数据电视、机顶盒、PDA等消费类电子产品。
7.驱动开发
驱动程序设计是嵌入式Linux开发工作中重要的一部分，也是比较困难的一部分。本阶段的学习要熟悉Linux的内核机制、驱动程序与用户级应用程序的接口，掌握系统对设备的并发操作。熟悉所开发硬件的工作原理，具备ARM硬件接口的基础知识，熟悉ARM Cortex-A8处理器s5pv210各资源、掌握Linux设备驱动原理框架，熟悉工程中常见Linux高级字符设备、块设备、网络设备、USB设备等驱动开发，在工作中能独立胜任底层驱动开发。

⑧ 新手如何学习Linux

新手学习建议找准学习方向报班学习。

Linux主体分为“运维”与“开发”两个方向，无论你是Linux相关从业者，还是说爱好都可以归类到这里，其中“运维”一般是初学者或者转行人员的首选，而Linux运维主要是对服务器稳定、性能与安全方面的维护和调试。

实际上Linux入门并不困难，只要具备Linux基础，读懂Linux的命令格式，大多数的服务架构都是可以按照文档部署出来。当然做Linux开发，个人建议去参加培训学习更有效率，如果报班学习则大概需要4-6个月时间。

学习主要内容有：

1）网络基础与linux系统的管理

2）优化及高可用技能

3）虚拟化与云平台技术

4）开发运维

毕业后可从事的工作有：

1）Linux运维工程师

2）数据库工程师

3）云计算运维工程师

4）自动化运维工程师

5）云计算架构工程师等

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

⑨ Golang项目部署3，容器部署

容器部署即使用 docker 化部署 golang 应用程序，这是在云服务时代最流行的部署方式，也是最推荐的部署方式。

跨平台交叉编译是 golang 的特点之一，可以非常方便地编译出我们需要的目标服务器平台的版本，而且是静态编译，非常容易地解决了运行依赖问题。

使用以下指令可以静态编译 Linux 平台 amd64 架构的可执行文件：

生成的 main 便是我们静态编译的，可部署于 Linux amd64 上的可执行文件。

我们需要将该可执行文件 main 编译生成 docker 镜像，以便于分发及部署。 Golang 的运行环境推荐使用 alpine 基础系统镜像，编译出的容器镜像约为 20MB 左右。

一个参考的 Dockerfile 文件如下：

其中，我们的基础镜像使用了 loads/alpine:3.8 ，中国国内的用户推荐使用该基础镜像，基础镜像的 Dockerfile 地址： https://github.com/johngcn/dockerfiles ，仓库地址： https://hub.docker.com/u/loads

随后使用 " docker build -t main . " 指令编译生成名为 main 的 docker 镜像。

需要注意的是，在某些项目的架构设计中， 静态文件 和 配置文件 可能不会随着镜像进行编译发布，而是分开进行管理和发布。

例如，使用 MVVM 模式的项目中(例如使用 vue 框架)，往往是前后端非常独立的，因此在镜像中往往并不会包含 public 目录。而使用了 配置管理中心 (例如使用 consul / etcd / zookeeper )的项目中，也往往并不需要 config 目录。

因此对于以上示例的 Dockerfile 的使用，仅作参考，根据实际情况请进行必要的调整。

使用以下指令可直接运行刚才编译成的镜像：

容器的分发可以使用 docker 官方的平台： https://hub.docker.com/ ，国内也可以考虑使用阿里云： https://www.aliyun.com/proct/acr 。

在企业级生产环境中， docker 容器往往需要结合 kubernetes 或者 docker swarm 容器编排工具一起使用。
容器编排涉及到的内容比较多，感兴趣的同学可以参考以下资料：

⑩ 常见的大数据分析工具有哪些

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。
首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。
第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。
最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。
1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash