多端APP开发技术

企业线上培训平台有哪些呢？在这分享5个。

1、问鼎云学习

推荐理由：创新度高，企业可定制，大中型企业客户覆盖广；

介绍：为客户提供数字化企业学习解决方案服务，其中包括：软件SaaS服务、内容解决方案服务、数字化企业学习咨询和运营服务，是企业培训领域的创新型平台公司。

服务企业类型：全企业客户类型

服务企业客户：主要服务大中型企业、包括：小米、美的、华为、绿城、美赞臣、民生银行、德邦、格力等。

平台优势：一站式覆盖企业培训全场景，覆盖全行业客户，大中型企业覆盖广；打造企业数字一体化，专业、安全、稳定、互联；

平台不足：价格相对较高，大部分客户来自大中型企业；

2、知学云

推荐理由：特定行业较好的选择之一；

介绍：为政企客户提供数字化学习整体解决方案的服务商，公司主要针对企业提供网上授课系统，是优秀的企业在线学习、考试、课堂直播的云学习平台。

服务企业类型：政企客户（原因大家都懂）

服务企业客户：国家电投、中国烟草等；

平台优势：大部分为政企个性化定制；系统功能较为轻量化；

平台不足：企业课程资源相对较少；系统功能丰富度有待提升；

3、时代光华

推荐理由：特定行业比较好的选择之一；

介绍：业务包括：在线学习平台、线下公开课、课件软件、移动学习、考试系统、企业培训、管理课程等；一站式学习甄选课程，助力企业实现人才赋能， 建设数字时代学习型组织。

服务企业类型：中大型企业 （小企业不建议选择）

服务企业客户：金科地产、明珠家具、运满满、英孚教育等。

平台优势：主要服务于医疗、金融、房产、建筑行业，垂直度较高；软件以及服务模式流程化、固定化；

平台不足：价格相对较高，只服务于大中型企业；软件升级比较缓慢；

4、酷学院

推荐理由：产品体验好，价格性价比有优势；

介绍：专业提供企业培训系统,支持企业员工线上培训、测训一体、入职培训、线上培训考试、在线考试系统、移动学习、企业内训等。

服务企业类型：中大型企业

服务企业客户：华联超市等

平台优势：价格有优势；产品界面体验好

平台不足：产品团队人数较少，后期需求满足一般；

5、职行力

推荐理由：垂直行业比较好的选择之一；

介绍：职行力是以大数据、云计算等技术，专注于企业人效运营管理平台的互联网企业。通过提供具有口袋师傅、口袋智库、口袋直播等一体化智能运营平台，对企业全体员工能力、执行力、意愿度的智能运营。

服务企业类型：零售行中大型企业

服务企业客户：宝岛、美诺餐饮等

平台优势：专注连锁零售行业；专注于提升企业绩效；

平台不足：产品售后交付周期一般；

自学Java看这一篇就够啦！Java学习路线图分享给你，跟着学习吧！

一、Java基础

JavaSE基础是Java中级程序员的起点，是帮助你从小白到懂得编程的必经之路。

在Java基础板块中有6个子模块的学习：

基础语法，可帮助你建立基本的编程逻辑思维；

面向对象，以对象方式去编写优美的Java程序；

集合，后期开发中存储数据必备技术；

IO，对磁盘文件进行读取和写入基础操作；

多线程与并发，提高程序效率；

异常，编写代码逻辑更加健全；

网络编程，应用服务器学习基础，完成数据的远程传输。

学习该阶段，可以完成一些简单的管理系统、坦克大战游戏、QQ通信等。

二、数据库

数据库不仅仅是Java开发工程师的必学课程，也是其他语言都需要掌握的技能。用于对交互过程中客户的数据进行存储。

该板块包括关系型数据库和非关系型数据库。

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。

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三、前端技术

Javaweb阶段包括前端、数据库和动态网页。Javaweb是互联网项目的入门课程，是学习后面高进阶课程的基础。

首先，我们先看一下前端板块。该板块主要包括如下几个模块：

HTML5，网页制作标记语言；

CSS，对HTML制作网页进行美化；

JavaScript，嵌入在页面中的脚本语言，具备逻辑性；

Vue，前端框架，简化了与服务器端交互的操作，用户良好的交互体验是必不可少的。

学习前端技术后，可以完成类似京东、淘宝的前端工程的编写。

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四、动态网页技术

动态网页是中级程序员服务器端编程的基础，是高级框架学习的必备课程，后期学习的框架、服务底层都是基于动态网页技术之上的。

该板块包括Javaweb核心技术、包括Servlet、Request、Response、Cookie和Session等，通过这些技术的学习可以完成动态站点开发，可更好的完成服务器端与客户的交互，让页面的数据“动”起来，做出小型的应用系统。

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五、编程强化

编程强化是对解决实际问题方面做一个深入的了解和应用，是对JavaSE基础的加强，对后期自动以框架和对一些服务框架的底层理解做支撑。

编程强化板块主要包括如下几个模块：多线程高级、涉及线程内存、线程通信等；JVM优化，对JVM底层进行调优来提高项目执行效率；NIO，同步非阻塞IO来提高效率。

学习该阶段，可以对原有项目进行优化从而使程序更快更稳定。

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六、软件项目管理

JavaSE基础是Java中级程序员的起点，是帮助你从小白到懂得编程的必经之路。

在Java基础板块中有6个子模块的学习：基础语法，可帮助你建立基本的编程逻辑思维；面向对象，以对象方式去编写优美的Java程序；集合，后期开发中存储数据必备技术；IO，对磁盘文件进行读取和写入基础操作；多线程与并发，提高程序效率；异常，编写代码逻辑更加健全；网络编程，应用服务器学习基础，完成数据的远程传输。

学习该阶段，可以完成一些简单的管理系统、坦克大战游戏、QQ通信等。

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七、热门技术框架

使用Javaweb进行企业级开发是完全可以的，但是开发效率比较低，所以对常用的逻辑操作进行封装就形成了框架，因此框架是企业开发的入门技能。

热门框架板块主流框架有如下几个：Spring框架，占据统治地位，其生态系统涉及各个方面解决方案；MyBatis框架，使用ORM思想对数据库进行操作。

该板块学习后，就可以进行真实企业级项目开发了，做出的项目也会更加符合企业要求。

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八、分布式架构方案

随着互联网的发展，业务的复杂性和用户的体验性都需要提高，所以分布式架构出现了。该板块主要讲解的是分布式架构的相关解决方案。

主要包括如下模块：Dubbo，高性能的 RPC 服务发布和调用框架；SpringBoot，简化Spring应用的初始搭建以及开发过程；Spring Cloud，一系列框架的有序集合，如服务发现注册、配置中心、负载均衡、断路器、数据监控等。

该板块的学习，可以具备大型互联网项目开发的必备技术和实际经验，为进入BATJ打下基础

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九、服务器中间件

中间件板块是大型互联网项目中必备的。服务中间件可以帮助各子模块间实现互相访问，消息共享或统一访问等功能。其包括远程服务框架中间件，例如阿里（Apache）的RPC框架Dubbo等；消息队列中间件，例如：阿里巴巴开源分布式中间件RocketMQ、高吞吐量消息发布和流处理服务Kafka等。

学习服务中间件是中级JavaEE工程师必要技术，也是JavaEE架构师必须精通的技术。

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十、服务器技术

不管是使用原生Javaweb进行开发，还是使用框架进行开发，项目最终需要对外发布才能供全世界的人访问到，而服务器板块就可以解决这个问题，所以服务器是项目发布的必要技术。该板块包括虚拟化和web应用服务器的学习，主要包括如下几个模块：Vmware，虚拟机软件；Linux，专门用于服务器的系统；Nginx，集群部署时反向代理服务器；Tomcat，项目发布时主要使用的服务器。

该板块学习后，我们就可以把开发好的项目发布到服务器中，然后供你的小伙伴远程访问了，超酷！

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十一、容器技术

容器化技术是近两年超级火的一个专题，通过容器化技术可以对环境进行打包，方便移植，大大提高了开发效率。该板块包括容器化技术Docker和其平台管理引擎Kubernetes，其中，Docker 是一个开源的应用容器引擎，可以打包应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。而Kubernetes是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效。通过该板块的学习，你可以通过上述技术快速搭建环境，节省开发时间，提高开发效率。

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十二、业务解决方案

虽然我们已经具备了基础技术和高阶技术，但是要想与企业开发相接轨，还需要对实际项目的业务解决方案进行探究。而此版块就是在实际业务场景中的真实解决方案集合，常用的业务解决方案有如下：搜索业务场景解决方案、日志收集与分析场景解决方案、工作流引擎场景解决方案、任务调度场景解决方案、地图开发平台场景解决方案、支付开放平台场景解决方案、图表可视化场景解决方案。通过分析实际业务来学习这个解决方案技术集，完全可以达到中级甚至高级工程师水平。

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1 大数据专业课程有哪些

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的排队买票你知道不数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

2 hadoop视频教程下载

其实这个课程讲的“微博”项目是《HBase in action》中的例子。其中的源代码都放在 github 上面。

3 请问哪位有《深入浅出Hadoop实战开发》的视频教程

Hadoop是什么，为什么要学习Hadoop

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。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop带有用Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。本课程的讲解是采用linux平台进行模拟讲解，完全基于真实场景进行模拟现实

亮点一:技术点全面,体系完善

本课程在兼顾Hadoop课程知识体系完善的前提下，把实际开发中应用最多、最深、最实用的技术抽取出来，通过本课程，你将达到技术的新高点，进入云计算的美好世界。在技术方面你将彻底掌握基本的Hadoop集群；Hadoop HDFS原理；Hadoop HDFS基本的命令；Namenode的工作机制；HDFS基本配置管理；MapRece原理； HBase的系统架构；HBase的表结构；HBase如何使用MapRece；MapRece高级编程；split的实现详解；Hive入门；Hive结合MapRece；Hadoop的集群安装等众多知识点。

亮点二:基础+实战=应用,兼顾学与练

课程每阶段都安排了实战应用项目,以此方便学生能更快的掌握知识点的应用，如在第一阶段,课程结合HDFS应用,讲解了服务器的设计、以及如何利用Java API去对HDFS操作、在第二阶段;课程结合HBase实现微博项目的各种功能，使学员可以活学活用。在第三阶段:HBase和MapRece结合时下了实现话单查询与统计系统，在第四阶段，Hive实战部分，通过实战数据统计系统，使学员在最短的时间内掌握Hive的高级应用。

亮点三:讲师丰富的电信集团云平台运作经验

讲师robby拥有丰富的电信集团工作经验，目前负责云平台的各方面工作，并拥有多年的企业内部培训经验。讲课内容完全贴近企业需求，绝不纸上谈兵。

更多技术亮点参考课程大纲:（本大纲以章节形式命名要为防止某些章节1章节内容超过1课时)

第1章节:

> Hadoop背景

> HDFS设计目标

> HDFS不适合的场景

> HDFS架构详尽分析

> MapRece的基本原理

第2章节

> Hadoop的版本介绍

> 安装单机版Hadoop

> 安装Hadoop集群

第3章节

> HDFS命令行基本操作

> Namenode的工作机制

> HDFS基本配置管理

第4章节

> HDFS应用实战：服务器(1) - 系统设计

> 应用的环境搭建 php + bootstrap + java

> 使用Hadoop Java API实现向HDFS写入文件

第5章节

> HDFS应用实战：服务器(2)

> 使用Hadoop Java API实现读取HDFS中的文件

> 使用Hadoop Java API实现获取HDFS目录列表

> 使用Hadoop Java API实现删除HDFS中的文件

第6章节

> MapRece的基本原理

> MapRece的运行过程

> 搭建MapRece的java开发环境

> 使用MapRece的java接口实现WordCount

第7章节

> WordCount运算过程分析

> MapRece的biner

> 使用MapRece实现数据去重

> 使用MapRece实现数据排序

> 使用MapRece实现数据平均成绩计算

第8章节

> HBase详细介绍

> HBase的系统架构

> HBase的表结构，RowKey，列族和时间戳

> HBase中的Master，Region以及Region Server

第9章节

> 使用HBase实现微博应用（1）

> 用户注册，登陆和注销的设计

> 搭建环境 struts2 + jsp + bootstrap + jquery + HBase Java API

> HBase和用户相关的表结构设计

> 用户注册的实现

第10章节

> 使用HBase实现微博应用（2）

> 使用session实现用户登录和注销

> “关注"功能的设计

> “关注"功能的表结构设计

> “关注"功能的实现

第11章节

> 使用HBase实现微博应用（3）

> “发微博"功能的设计

> “发微博"功能的表结构设计

> “发微博"功能的实现

> 展现整个应用的运行

第12章节

> HBase与MapRece介绍

> HBase如何使用MapRece

第13章节

> HBase应用实战：话单查询与统计（1）

> 应用的整体设计

> 开发环境搭建

> 表结构设计

第14章节

> HBase应用实战：话单查询与统计（2）

> 话单入库单设计与实现

> 话单查询的设计与实现

第15章节

> HBase应用实战：话单查询与统计（3）

> 统计功能设计

> 统计功能实现

第16章节

> 深入MapRece（1）

> split的实现详解

> 自定义输入的实现

> 实例讲解

第17章节

> 深入MapRece（2）

> Rece的partition

> 实例讲解

第18章节

> Hive入门

> 安装Hive

> 使用Hive向HDFS存入结构化数据

> Hive的基本使用

第19章节

> 使用MySql作为Hive的元数据库

> Hive结合MapRece

第20章节

> Hive应用实战:数据统计（1）

> 应用设计，表结构设计

第21章节

> Hive应用实战：数据统计（2）

> 数据录入与统计的实现

4 哪个课程题库有hadoop的题

这是在一个平衡Hadoop集群中，为数据节点/任务追踪器提供的规格：

在一个磁盘阵列中要有12到24个1~4TB硬盘

2个频率为2~25GHz的四核、六核或八核CPU

64~512GB的内存

有保障的千兆或万兆以太网（存储密度越大，需要的网络吞吐量越高）

名字节点角色负责协调集群上的数据存储，作业追踪器协调数据处理（备用的名字节点不应与集群中的名字节点共存，并且运行在与之相同的硬件环境上。）。Cloudera客户购买在RAID1或10配置上有足够功率和级磁盘数的商用机器来运行名字节点和作业追踪器。

NameNode也会直接需要与群集中的数据块的数量成比列的RAM。一个好的但不精确的规则是对于存储在分布式文件系统里面的每一个1百万的数据块，分配1GB的NameNode内存。于在一个群集里面的100个DataNodes而言，NameNode上的64GB的RAM提供了足够的空间来保证群集的增长。我们也把HA同时配置在NameNode和JobTracker上，

这里就是为NameNode／JobTracker／Standby NameNode节点群的技术细节。驱动器的数量或多或少，将取决于冗余数量的需要。

4–6 1TB 硬盘驱动器 采用 一个 JBOD 配置 (1个用于OS, 2个用于文件系统映像[RAID 1], 1个用于Apache ZooKeeper, 1个用于Journal节点)

2 4-/16-/8-核心 CPUs, 至少运行于 2-25GHz

64-128GB 随机存储器

Bonded Gigabit 以太网卡 or 10Gigabit 以太网卡

记住, 在思想上，Hadoop 体系设计为用于一种并行环境。

5 大数据的课程都有哪些

大数据本身属于交叉学科，涵盖计算机、统计学、数学三个学科的专业知识。所以大数据的课程内容，基本上也是围绕着三个学科展开的。

数理统计方面：数学分析、统计学习、高等代数、离散数学、概率与统计等课程是基本配置。

计算机专业课程：数据结构、数据科学、程序设计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等，也是必备课程。

而想要真正找到工作的话，大数据主流技术框架，也要去补充起来，这才是找工作当中能够获得竞争力的加分项。

6 hadoop 集群教程

要教程？不明白你这个啥意思

7 有哪些好的hadoop学习资料

1"HadoopOperationspdfzip"//vdiskweibo/s/vDOQs6xMAQH62

2"Hadoop权威指南(中文版)(带书签)pdf"Hadoop权威指南(中文版)(带书签)pdf

3"[Hadoop权威指南(第2版)]pdf"[Hadoop权威指南(第2版)]pdf

4"hadoop权威指南第3版2012rar"hadoop权威指南第3版2012rar

5《Hadoop技术内幕：深入解析HadoopCommon和HDFSpdf"《Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFSpdf

6"Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理pdf"Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理pdf

7"Hadoop实战pdf"Hadoop实战pdf

8"Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版)pdf"Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版)pdf

9"Hadoop实战(第2版)pdf"Hadoop实战(第2版)pdf

10"HadoopinActionpdf"Hadoop in Actionpdf

11"Hadoop in practicepdf"Hadoop in practicepdf

12"HadoopTheDefinitiveGuide,3Edpdf"Hadoop TheDefinitiveGuide,3Edpdf

13"O'ReillyHadoopTheDefinitiveGuide3rdEditionMay2012pdf"O'ReillyHadoopTheDefinitiveGuide3rdEditionMay2012pdf

14"hadoop入门实战手册pdf"hadoop入门实战手册pdf

15"Hadoop入门手册chm"Hadoop入门手册chm

16"windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解doc"windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解doc

17"在Windows上安装Hadoop教程pdf"在Windows上安装Hadoop教程pdf

18"Hadoop源代码分析(完整版)pdf"Hadoop源代码分析(完整版)pdf

19"hadoop-apiCHM"hadoop-apiCHM

20"HBase-Hadoop@小米pptx" HBase-Hadoop@小米pptx

21"但彬-Hadoop平台的大数据整合pdf"但彬-Hadoop平台的大数据整合pdf

22"QCon2013-罗李-Hadoop在阿里pdf"QCon2013-罗李

23"网络hadoop计算技术发展pdf"网络hadoop计算技术发展pdf

24"QCon-吴威-基于Hadoop的海量数据平台pdf"QCon-吴威-基于Hadoop的海量数据平台pdf

25"8步安装好你的hadoopdocx"8步安装好你的hadoopdocx

26"hadoop运维经验分享ppsx"hadoop运维经验分享ppsx

27"PPT集萃：20位Hadoop专家分享大数据技术工具与最佳实践rar"PPT集萃：20位Hadoop专家分享大数据技术工具与最佳实践rar

28"Hadoop20基本架构和发展趋势pdf"Hadoop 20基本架构和发展趋势pdf

29"Hadoop与大数据技术大会PPT资料rar"Hadoop与大数据技术大会PPT资料rar

30"Hadoop2011云计算大会rar"Hadoop2011云计算大会rar

DNC系统的基本功能既是使用1台服务器，对企业生产现场所有数控设备进行集中智能化联网管理（目前已能在64位机上实现对4096台设备集中联网管理）。所有程序编程人员可以在自己的PC上进行编程，并上传至DNC服务器指定的目录下，而后现场设备操作者即可通过设备CNC控制器发送“下载（LOAD）”指令，从服务器中下载所需的程序，待程序加工完毕后再通过DNC网络回传至服务器中，由程序管理员或工艺人员进行比较或归档。这种方式首先大大减少了数控程序的准备时间，消除了人员在工艺室与设备端的奔波，并且可完全确保程序的完整性和可靠性，消除了很多人为导致的“失误”，最重要的是通过这套成熟的系统，将企业生产过程中所使用的所有NC程序都能合理有效的集中管理起来。

盖勒普 DNC系统拥有20多年的技术沉淀和经验积累，在中国近14年的项目实施经验， 80%以上用户为世界500强企业，适用于尤其在航空航天、军事工业、装备制造、机床工业、汽车工业、医疗器械、模具工业等领域已占据遥遥领先的地位。。

盖勒普 DNC 是基于32和64位操作系统开发的自动化制造设备及生产信息化管理的网络平台，它赋予工业DNC（Distributed Numeric Control）更深更广的应用意义。Predator DNC™ 不仅能够使您所有的CNC数控加工中心，智能化工业机器人，自动化生产线PLC工作中心和其它的所有工业设备联网在线，同时有效管理您的生产设备、加工程序和工位信息。此外，Predator DNC™ 不但可以与Predator其他系列产品管理系统无缝集成，还可以和企业第三方信息化管理系统及工具软件MRPII/ERP/PDM/CAPP/MES/CAD/CAM等集成。

主要功能如下：

1 支持同时在线联网多达4096台数控设备

盖勒普 DNC™ 64位系统支持只用一台DNC服务器（中端PC即可）就可以使多达4096台数控设备的同时联网在线并进行多线程（Multi-thread）双向传输，而且它可以使您的数控设备进行可视化分配管理。

2改善您的车间工作流程

拥有盖勒普DNC，您就不必再吃力得拿着软盘、纸带、笔记本电脑或是老式硬件来下载数控设备上的加工程序。盖勒普DNC提供了一个真正的网络解决方案，当你需要使用程序时可以从服务器直接进行调用，当程序完成现场的加工确认或者进行更改后，又可以返回到你的服务器中进行保存。整个过程将变得更加可靠，每个人都会变得更有效率。

3DNC Explorer™ 用户界面

盖勒普DNC采用微软的Office和Windows 界面让使用者在操作时变得非常轻松、容易上手。盖勒普DNC界面包括鼠标拖放，右键快捷菜单、剪切、复制、粘贴，状态/工具栏，热键功能、工具按钮和在线帮助。不仅如此，Predator DNC还可以客户化设置数控设备的物理配置以及提供更多客户化特性的功能……

4Remote Request多线程远程请求

通过远程请求功能，可以让每一个操作者通过在制造设备端的简易操作，直接完成与DNC服务器之间的程序调用及通讯，使操作者在设备端就能实现上传、下载自己想要的数控加工程序，避免了操作者在现场与服务器或办公室之间的来回奔波。盖勒普DNC Remote Request; 具有实时反馈通讯错误信息的功能，能够与DNC 服务器建立起对话，让操作者在设备端就可以得知通讯不成功的原因，这是盖勒普DNC 系统的特色功能，除了Remote Request 功能外，盖勒普DNC还具有远程查看文件目录、远程自动命名、远程打印控制和远程E-mail传输以及更多远程功能……

5盖勒普DNC Connect客户端

盖勒普DNC Connect; 为用户提供了一个基于PC用于NC程序管理浏览、编辑和通讯的客户端。盖勒普DNC Connect; 操作界面直观并具有亲和力，并且具有针对触摸屏应用的大按钮界面。

6盖勒普DNC; 文档管理器（Integrated Browsing）

是否为陷入了一大堆杂乱无章的数控程序和生产资源文档而感到烦恼呢？盖勒普DNC的文档管理器能帮助您解决这一切。它能支持在同一窗口中浏览Microsoft Office™ 文档（包括：DOC、XLS、PPT、MPP、VSD等）还包括PDF、DXF、DWG、TIF、JPEG、GIF等其他常用的文档格式。

7100%网络兼容性

盖勒普DNC支持兼容CNC与您服务器的所有操作系统，比如Window、Linux、Solaris、Mac、VMS和Unix等操作系统。盖勒普 DNC; 可以让您的工业自动化设备灵活得运用有线或者无线以太网协议联网，并且支持网络共享、文件夹拖放等功能。

8盖勒普DNC; 系统运行日志

盖勒普DNC; 具有简单好用和记录详细的日志，分为通信日志和系统运行日志，可以以Excel、Access、HTML和ASCII等形式被保存，方便管理人员进行查询和系统维护。

9盖勒普DNC; 强大的在线帮助功能

盖勒普DNC; 系统具有方便易用的在线帮助功能，在系统使用过程中，您只需轻轻按下F1键，计算机便会弹出当前应用界面所有功能的详细帮助文档供你浏览查阅。