太仓哪里有Java培训

其然IT 教育师资

吴嘉俊(Stef)高级讲师

拥有多年的Java开发经验，CTO，EasyJF开源团队创始人之一、负责 EasyJWeb项目的开发和维护。曾在国内多家大型软件公司负责公司内部框架的开发和维护，为多个大中型公司做过架构和技术咨询。曾组织开发了蓝源 装饰行业ERP、美国EMR、蓝源服装行业连锁管理系统、蓝源SaaS服务平台、蓝源Eloan互联网金融综合解决方案等系统产品。具有非常丰富项目开发和 管理经验。

擅长技术：主流JavaEE，Android技术，对 Spring、JPA、Hibernate、 MyBatis、Struts2、MongoDB、Redis等技术领域有深入研究。 

吴老师有丰富的Java培训经验和IT培训行业顾问经验；授课激情，有感染力 ，注重对底层原理的剖析和理解；善于培养学生对编程的兴趣； 

现在学习Java还有前途吗？

在互联网行业，Java工程师是一个技术含量非常高的岗位，支撑了互联网行 业的半壁江山，全世界有一千万Java程序员，目前还在有更多的计算机爱好者向Java的大门奔来。Java发展了20多年，关于Java的悲观论调也不时出现 ，现在学Java还有前途吗？是否已经过了红利期了呢？

Java作为所有编程语言中热门技术，可以说它无处不在，目前全球有着数十 亿的设备正在运行着Java，很多服务器程序都是用Java编写，用以处理每天超过数以千万的数据。

无论是手机软件、手机Java游戏还是电脑软件，每一次购物到每一笔支付成 功，都离不开Java，越来越多的企业也正采用Java语言开发网站，而在所有程序员中，Java开发工程师就占据了20%的比例。

从国内排名靠前网站的主要开发语言，也可以看出Java在各大开发语言中的 地位。淘宝、搜狐、网易等一线互联网公司，都在使用Java开发语言。

这也不难理解，为什么Java现在这么火爆，吸引越来越多的人学习，根本原 因，还是因为企业对Java的认可和应用。

Java有没有前途，需要我们认清自己今后应该怎么走自己的路线，是走技术 ，还是走管理。走技术路线：从初级、中级、高级再到软件架构师。如果说走管理路线：项目经理、部门经理、技术总监。只有清楚了自己要走的路线 后，再往决定的那一方面去努力，学习。除此以外，还有一些人学了这一专业后，从事销售顾问、培训讲师、自己创业的都有，关键是自己要认识自己 ，自己更适何哪一条路。

所以，先认清“正确的结果”，根据正确的结果去设计你的过程。当一个人 具有明确的职业目标时，就会对有助于实现目标的蛛丝马迹都特别敏感，做事情相应也就会很有目的性，而不是稀里糊涂的。所以，就容易到达自己的 目的。如果没有职业目标，脚踩西瓜皮滑到哪里是哪里，学什么技术都没前途。

在未来的几年，Java工程师人才的需求还在不断的加大，由于人才的紧缺， 这个岗位相对于其它专业薪资待遇还是不错的，而且Java工程师的待遇是与工作经验直接挂勾的，当你有了丰富的经验以后，你在这个行业里就比较抢 手了，而且企业所出的薪酬也是相当高的，到时只有你选择他们了。

Java开发体系结构介绍 ：

Java开发体系结构介绍 ：

1、类加载器：为程序的执行加载所需要的全部类。类加载器将本地文件系 统的类名空间与来自远程网络源的类名空间相分离，本地类总是首先被加载，以增加安全性。当全部类被加载后，可执行文件的存储器格式被确定。这 时，特定的存储器地址被分配给符号引用并创建检索表格。由于存储器格式在运行时出现，因而Java解释器增加了保护以防止对限制代码区的非法进入 。

2、字节代码校验器：基于代码的规范包括语法语义的检查以及如上所述的 安全性检查。

3、Java运行时解释器：它是JVM的核心内容，实现把抽象的字节码指令映射 到本地系统平台下的库引用或指令。

4、API类库：实现标准Java平台API的一系列可执行代码。

5、硬件本地平台接口：提供对底层系统平台资源库调用的接口。

分布式爬虫的设计与实现

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分布式爬虫的设计与实现

基本环境 linux操作系统、pycharm集成开发环境 主要功能 设计并实现一种基于“C/S”结构的爬虫，在并发爬取的情况下实现对大规模网页的爬取，并提取出网页的相关信息。 关键技术 python、mongodb、广度优先与深度控制 系统结构 实现方案 Mongodb数据库中用于存放url对应的记录，每条记录格式为： { “_id”:url, “state”:OUTSTANDING|PROCESSING|COMPLETE “deepth”: }

其中，用url作为id，使得数据库中的url唯一；state记录url的访问状态——未访问、正在访问、访问过；deepth代表当前url的深度，在广度优先情况下对深度进行控制。同时，mongodb的虽然不支持事务，但原子操作保证了多线程之间的并发同步。

Client端运行相同的爬虫程序，从mongodb数据库队列中取出url进行爬取页面；由于数据库存储速率的瓶颈，本次选择将页面存储在本地，**正则表达式提取页面的url，并将其加入mongodb数据库队列。Client端采用“多线程 多进程”的方式，使用线程池和进程池，进程数目等于cpu核心数目，每个进程中线程数目为5。

主要难点 ?Mongodb数据库的远程连接 ?Python访问HDFS，一直失败 ?爬取速率不好控制，间隔时间需要手动调试，特别是在多线程 多进程下更难以控制速率 有待改进 ?使用数据库连接池 ?使用HDFS存储 ?在hadoop平台上运行爬虫程序 ?Mongodb队列需要进一步优化，如使用索引、数据压缩存储、搭建分布式mongodb ?使用布隆过滤器，记录已经爬取的url 相关技术点 http状态响应码 2XX：成功 3XX：跳转 4XX：客户端错误 5XX：服务器错误

网页抓取策略

广度优先：1)重要的网页离种子站点比较近；2)广度优先有利于并行爬虫。 基于队列实现广度优先；同时，限制爬取深度。

记录抓取历史

用HashSet集合保存：查询复杂度为O(1)；消耗内存较大 Url经md5处理后存入hashset：消耗内存较小 Url存入数据库：C/数据库模式下有利于并发操作 布隆过滤器：时间、空间效率高，但只在本地存储，不适于分布式并发操作

解析网页

?用正则表达式：时间**快；容错能力有限 ?用beautifulsoup解析：时间比较慢；容错能力好 ?用lxml解析器：时间和容错能力均衡：CSS选择器、xpath

网站评估

?<网页根目录>/robots.txt查看网站限制信息 ?进入sitemap查看网站地图 ?Site:<网址>查看网站的规模

页面处理

?提取超链接时，注意排除内部锚点，内部锚点以“#数字”开头 ?用Chrome的Inspector查看网页元素

项目源代码

GitHub地址

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