容器微服務

1. 學習Java的最佳路線

第一階段：(java基礎部分)
Java基礎語法；
1.Java語法格式，常量和變數，變數的作用域，方法和方法的重載，運算符，程序流程式控制制，數組和操作數組的類，
2.對數組循環遍歷以及針對數組的常用查找、排序演算法原理，最後使用Java程序進行功能實現。
第二階段：資料庫技術
1.Oracle 基礎管理；
Oracle背景簡介，資料庫的安裝，資料庫的用戶名和密碼，客戶端登錄資料庫服務SQLPLUS，資料庫基本概。
2.SQL語句；
資料庫的創建，表的創建，修改，刪除，查詢，索引的創建，主從表的建立，數據控制授權和回收，事務控制，查詢語句以及運算符的詳解，sql中的函數使用。
第三階段：jdbc技術
JDBC基礎；
JDBC Connection、Statement、PreparedStatement、CallableStatement、ResultSet等不同類的使用。
第四階段：web基礎技術(項目實戰)
1.Xml技術；
使用jdom和dom4j來對xml文檔的解析和生成操作，xml 的作用和使用場合。
2.html/css；
Java掌握基本的html標簽的格式和使用，css層疊樣式表對div的定義，實現對網站布局的基本實現。
第五經典階段：web主流框架技術(項目實戰)
struts2.x；
. struts2框架的工作原理和架構分析，struts-default.xml與default.properties文件的作用，struts。

2. 基於容器的微服務架構帶來的優勢，說法正確的有哪些

推薦等多維來度的信息，良好的基礎源平台是技術實力和管理能力的雙重體現，而多數公司更注重業務，接下來要去什麼地方，沒有你像看到的信息錨文字，你是是不是也會不假思索的關閉這個網站，決定將用戶交互層面的前端頁面與原有的後端系統拆分，並入前端的產品線，整理統一的文檔，保證了整個技術架構的全面可控，能夠降低系統運維復雜度，是大型電商系統不可或缺的組成部分，會在基礎平台建設方面欠下許多技術債務。

3. 微服務為什麼一定要用Docker

早在2013年的時候，就已經發行，然而那會還是很少人了解docker。一直到2014年，Martin Fowler提出了微服務的概念，兩個不相乾的技術終於走在了一起，創造了今天的輝煌！

現在:用上了docker容器後，將Docker可以將我們的應用程序打包封裝到一個容器中，該容器包含了應用程序的代碼、運行環境、依賴庫、配置文件等必需的資源。容器之間達到進程級別的隔離，在容器中的操作，不會影響道宿主機和其他容器，這樣就不會出現應用之間相互影響的情形！

4. 微服務容器平檯面對大數據存儲是怎麼做的

整體而言，大數據平台從平台部署和數據分析過程可分為如下幾步：
1、系統安裝
一般使用開源版的Redhat系統--CentOS作為底層平台。為了提供穩定的硬體基礎，在給硬碟做RAID和掛載數據存儲節點的時，需要按情況配置。例如，可以選擇給HDFS的namenode做RAID2以提高其穩定性，將數據存儲與操作系統分別放置在不同硬碟上，以確保操作系統的正常運行。

2、分布式計算平台/組件安裝
目前國內外的分布式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統。Hadoop的核心是HDFS，一個分布式的文件系統。在其基礎上常用的組件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。
先說下使用開源組件的優點：1）使用者眾多，很多bug可以在網上找的答案（這往往是開發中最耗時的地方）。2）開源組件一般免費，學習和維護相對方便。3）開源組件一般會持續更新，提供必要的更新服務『當然還需要手動做更新操作』。4）因為代碼開源，若出bug可自由對源碼作修改維護。
再簡略講講各組件的功能。分布式集群的資源管理器一般用Yarn，『全名是Yet Another Resource Negotiator』。常用的分布式數據數據『倉』庫有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查詢『但效率略低』，Hbase可以快速『近實時』讀取行。外部資料庫導入導出需要用到Sqoop。Sqoop將數據從Oracle、MySQL等傳統資料庫導入Hive或Hbase。Zookeeper是提供數據同步服務，Yarn和Hbase需要它的支持。Impala是對hive的一個補充，可以實現高效的SQL查詢。ElasticSearch是一個分布式的搜索引擎。針對分析，目前最火的是Spark『此處忽略其他，如基礎的MapRece 和 Flink』。Spark在core上面有ML lib，Spark Streaming、Spark QL和GraphX等庫，可以滿足幾乎所有常見數據分析需求。
值得一提的是，上面提到的組件，如何將其有機結合起來，完成某個任務，不是一個簡單的工作，可能會非常耗時。

3、數據導入
前面提到，數據導入的工具是Sqoop。用它可以將數據從文件或者傳統資料庫導入到分布式平台『一般主要導入到Hive，也可將數據導入到Hbase』。

4、數據分析
數據分析一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。
數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。這個過程可能會用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
數據建模分析是針對預處理提取的特徵/數據建模，得到想要的結果。如前面所提到的，這一塊最好用的是Spark。常用的機器學習演算法，如樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、TFIDF、協同過濾等，都已經在ML lib裡面，調用比較方便。

5、結果可視化及輸出API
可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行熟悉展示，和列查找展示。在這里，要基於大數據平台做展示，會需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms級別』的行查找。 ElasticSearch可以實現列索引，提供快速列查找。

平台搭建主要問題：
1、穩定性 Stability
理論上來說，穩定性是分布式系統最大的優勢，因為它可以通過多台機器做數據及程序運行備份以確保系統穩定。但也由於大數據平台部署於多台機器上，配置不合適，也可能成為最大的問題。 曾經遇到的一個問題是Hbase經常掛掉，主要原因是采購的硬碟質量較差。硬碟損壞有時會到導致Hbase同步出現問題，因而導致Hbase服務停止。由於硬碟質量較差，隔三差五會出現服務停止現象，耗費大量時間。結論：大數據平台相對於超算確實廉價，但是配置還是必須高於家用電腦的。

2、可擴展性 Scalability
如何快速擴展已有大數據平台，在其基礎上擴充新的機器是雲計算等領域應用的關鍵問題。在實際2B的應用中，有時需要增減機器來滿足新的需求。如何在保留原有功能的情況下，快速擴充平台是實際應用中的常見問題。

上述是自己項目實踐的總結。整個平台搭建過程耗時耗力，非一兩個人可以完成。一個小團隊要真正做到這些也需要耗費很長時間。

目前國內和國際上已有多家公司提供大數據平台搭建服務，國外有名的公司有Cloudera，Hortonworks，MapR等，國內也有華為、明略數據、星環等。另外有些公司如明略數據等還提供一體化的解決方案，尋求這些公司合作對 於入門級的大數據企業或沒有大數據分析能力的企業來說是最好的解決途徑。

對於一些本身體量較小或者目前數據量積累較少的公司，個人認為沒有必要搭建這一套系統，暫時先租用AWS和阿里雲就夠了。對於數據量大，但數據分析需求較簡單的公司，可以直接買Tableau，Splunk，HP Vertica，或者IBM DB2等軟體或服務即可。
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5. web開發工具都有哪些

1. JDK（Java開發工具包）
如果你打算用Java開發一些小程序和應用程序，那麼首先得給自己准備一個類似於JDK的工具，其中包括必要的Java Complier、Java Runtime Environment（JRE）和Java API。這是開始Java之旅的第一步。
2. Eclipse IDE
如果咨詢一些經驗豐富的Java開發人員關於他們最喜歡的Java Integrated Development Environment（IDE）是什麼，不少人會告訴你是Eclipse IDE。 Eclipse能提供關於代碼完成、重構和語法檢查這些急需的幫助。它還能提供JDT的一系列工具，包括各種插件工具來幫助開發各種Java應用。
此IDE的真正優勢是它允許開發人員使用不同的語言支持，如它也可以提供C/ C++和PHP 的IDE。這使得它成為了Java開發的一個一站式資源。
3.NetBeans
這又是一個IDE，提供了功能全面的陣列，如轉換器，編輯器和代碼分析器，這些工具可以幫助你使用最新的Java技術實現應用程序。工具范圍相當廣泛，而且IDE背後的團隊也在不斷地改進。此外你還可以得到靜態分析工具的幫助——編寫出無bug的代碼。
4. IntelliJ IDEA 13.1
據傳它有「最智慧的java ide」之稱。如果你嘗試過後，就會發現它所言不虛，因為它能幫助開發人員拿出最具有創造性的解決方案。它的「Smart Code Completion」和「On-the-fly Code Analysis」功能等可以提高開發人員的工作效率，並且還提供了對web和移動開發高級支持。所以，不妨試試這個好助手。
5.Oracle JDeveloper
如果你正在尋找一個免費的IDE來構建一個面向服務的架構，那沒有比JDeveloper更好的了。它支持完整的開發生命周期，這意味著你可以放心自豪名正言順地使用ava解決方案。
6. JUnit
這是一個可以幫助開發人員編寫和運行測試的單元測試框架。但是JUnit和市場上一些類似的框架還有著本質的區別。你可以一次測試一個代碼塊，而不需要等待該模塊在運行測試前完成。實際上就是你可以「先測試，然後寫代碼」，這意味著對於應用程序的最終功能如何你可以先放下心中的大石了。
7. Apache ANT™
這是一個開源工具，其最大的優勢就是簡單。關鍵是可以實現開發人員處理復雜和重復性任務的目標。ANT™，可以自動執行此類任務。這還只是其眾多簡化功能之一而已。
8. JRAT（Java Runtime Analysis Toolkit）
如果你想要評測應用程序的性能，那麼就必須具備JRAT這個分析工具。有了這個工具，你可以找出潛在的可能會影響應用程序性能的問題域。
9.Apache JMeter™
這是Apache的另一種工具，主要用於測試。它可以評測功能行為以及網站、資料庫、Web服務等的性能。它有一個易於理解的GUI，這一事實意味著你可以輕松地構建測試計劃並迅速調試應用程序。
10.Apache Maven
上面曾提到過Apache ANT™，而現在的Maven能幫助你做同樣的事情。不過，很多開發人員表示相比ANT™，Maven前進了一大步。在依賴管理、構建行動、調試和協作方面，它都比ANT™略高一籌。簡單地說，如果你正在使用ANT™，那麼你需要告訴它到底應該怎麼做：你需要提供資源的確切位置，分配生成的位元碼的存儲位置以及用JAR文件打包。
Maven，換句話說，則簡化了這些東西。
11.Gradle
如果你想要有這樣一種工具，可以結合ANT™和Maven的優點，那麼你一定會喜歡Gradle。有了Gradle，你就可以在Groovy編碼——這是一個巨大的優勢，因為它允許你編寫任何代碼。這個工具的第二大優勢是，它支持慣例優先配置的模式。
12.Clover
該工具提供了Java和Groovy代碼覆蓋。Clover能讓你直接瞄準問題可能性最大的部分，確保測試側重於特定代碼。
13.YourKit
這是一個Java分析工具，允許在開發或生產過程中按需分析：這意味著你可以確保你的產品符合最高的質量標准。按需分析指的是，被分析的應用程序可以在不產生任何費用的情況下運行。
14.Mockito
如果你想用干凈和簡單的API編寫測試，Mockito應該就是你的首選。Mockito本質上是一個模擬庫，可以幫助你創建、驗證和清除模塊——Java開發的幾個重要方面。
15. FindBugs的™
Java代碼有bug？如何才能找到它們呢？——沒錯，就是FindBugs的™。它不但免費，還易於操作，真心很不錯！

6. win10docker toolbox為啥只能啟動8個容器，mysql、redis+eureka+5個微服務，啟動最後一個時mysql就退出了

注意觀察下 宿主機資源使用情況

7. java學習主要是學習什麼呢

java主要學習內容有很多，在下面我來列舉出一些學習的內容：

基礎部分

JavaSE部分是學習Java的開端，其實Java的入門還是比較難的，所以學習Java只要挺過兩個月，後面基本就沒有多大的問題了。JavaSE的內容其實非常多的，不需要都學，找到一個不錯的Java教程，學習Java就是學習20%的主要內容解決80%的內容。根據這個教程老師所講的內容進行學習，不用擔心有的內容沒講，大部分內容都是你以後工作後慢慢接觸的。

JavaSE基礎階段

面向對象編程(基礎)

面向對象編程(進階)

異常機制

Java常用類

數據結構和演算法

集合(容器)

IO流

多線程

網路編程

集合提升訓練

多線程提升訓練

8. 容器，微服務與OpenStack到底是什麼關系

容器，微服務與OpenStack到底是什麼關系
容器化不是一個革命性想法——容器技術已經專存在很多年並屬且被大量應用程序所使用，但現在，容器幾乎不考慮系統體結構。
今天，相信很多人都聽說過Docker。一年多以來，很多公司都在評估Docker，也有很多公司想要使用Docker，但是很少公司真正把Docker應用在生產環境中。那這一年發生了什麼變化呢？
Docker讓容器化變得更加簡單。
在Docker出現之前，運行容器需要成群的駭客，需要對整個系統有深入的理解，還需要一定的勇氣。進程隔離或者網路堆棧是存在已久的一些技術，想想FreeBSD中的Jails或者其他類似的工具。但現在有了Docker，只需要使用（ docker）命令就能在幾秒鍾內讓一些東西運行起來。
即時滿足感不是Docker成功的唯一原因。大量免費應用程序的鏡像能夠吸引很多想要快速部署微服務以達到更大體系架構的人，但這些人不希望每次都重新部署虛擬化堆棧。

9. 如何完美使用微服務

容器

同時處理很多項微服務可能會十分復雜，因為每個微服務的編程語回言可能不一樣，可能需要答不同的應用伺服器（最好是輕量級的伺服器），也可能使用不同的庫。但如果我們將每個服務都當做容器來包裝，那麼這些問題都會迎刃而解。我們只需要運行容器（例如用Docker運行容器），其他需要的東西統統都在容器內部了。

容器本身是自給自足的，其內部包含我們需要的所有東西（除了內核kernel），此外各個容器單獨運行並不可改變。而自給自足則意味著容器通常具有以下幾個部分。

運行時間庫（運行應用時所需的JDK、Python或其他庫）

應用伺服器（Tomcat、nginx等）

資料庫（最好是輕量級的）

工件（JAR、WAR、靜態文件等）