大數(shù)據(jù)主要學習哪些內(nèi)容？這是一個相當好的問題，作為一名IT從業(yè)者，而也是一名教育工作者，我來解釋看看。大數(shù)據(jù)當經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)漸漸自然形成了一個也很浩大且系統(tǒng)的知識體系，整體的技術成熟度也巳經(jīng)比較

大數(shù)據(jù)主要學習哪些內(nèi)容？

這是一個相當好的問題，作為一名IT從業(yè)者，而也是一名教育工作者，我來解釋看看。

大數(shù)據(jù)當經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)漸漸自然形成了一個也很浩大且系統(tǒng)的知識體系，整體的技術成熟度也巳經(jīng)比較高了，所以當前學習大數(shù)據(jù)技術也會有一個都很好的學習體驗。

因此大數(shù)據(jù)比較復雜到的內(nèi)容都很多，但大數(shù)據(jù)技術與行業(yè)領域也有比較比較松散的聯(lián)系，因此在去學習大數(shù)據(jù)的時候，既是可以從技術角度出發(fā)，也可以不立穩(wěn)腳跟行業(yè)來學大數(shù)據(jù)。對此學生來說，是可以從大數(shù)據(jù)技術體系來學，而對于職場人來說，是可以結(jié)合自身的行業(yè)和崗位任務來去學習大數(shù)據(jù)。

論是學生應該職場人，要想學習大數(shù)據(jù)都是需要完全掌握200元以內(nèi)幾個基本上內(nèi)容：

第一：計算機基礎知識。計算機基礎知識是對學習大數(shù)據(jù)技術是非常重要的，其中操作系統(tǒng)、編程語言和數(shù)據(jù)庫這三方面知識是一定得怎么學習的。編程語言是可以從Python就開始學起，不過如果不是未來要從事行業(yè)專業(yè)的大數(shù)據(jù)開發(fā)，也這個可以從Java正在學起。計算機基礎知識的學習具高肯定會的難度，學習過程中要看重實驗的作用。

第二：數(shù)學和統(tǒng)計學基礎知識。大數(shù)據(jù)技術體系的核心目的是“數(shù)據(jù)價值化”，數(shù)據(jù)價值化的過程肯定會都離不開數(shù)據(jù)分析，所以我另外數(shù)據(jù)分析基礎的數(shù)學和統(tǒng)計學知識就比較有用了。數(shù)學和統(tǒng)計學基礎這對大數(shù)據(jù)從業(yè)者未來的成長空間有都很不重要的影響，因為一定要非常重視這兩個方面知識的學習。

第三：大數(shù)據(jù)平臺基礎。大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)分析都離不開大數(shù)據(jù)平臺的支撐，大數(shù)據(jù)平臺比較復雜到分布式存儲和分布式計算等統(tǒng)領性功能，完全掌握大數(shù)據(jù)平臺也會相對于大數(shù)據(jù)技術體系自然形成較深的認知程度。對于初學者來說，可以不從Hadoop和Spark就開始學起。

我畜牧獸醫(yī)相關專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計算機專業(yè)的研究生，主要的研究方向聚集在大數(shù)據(jù)和人工智能領域，我會陸續(xù)寫一些麻煩問下互聯(lián)網(wǎng)技術方面的文章，感興趣朋友可以不打聽一下我，相信一定會會極大。

如果沒有有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，也可以是考研方面的問題，都這個可以在評論區(qū)你的留言，或是私信我！

怎么提高api接口的穩(wěn)定性？

這個問題我就生克制化著自己的項目來說一說。

我們現(xiàn)在的項目是沒有前臺頁面的，只這方面接口服務，甚至還我們項目都沒有交易類的服務，是單純的查詢類服務。項目在此之前的建設目標是為了緩解核心系統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢的壓力，的或你們是可以把我們項目正數(shù)集合幾個核心項目的緩存層(因為有多個核心系統(tǒng)，我們項目還也可以可以提供不同系統(tǒng)的查詢，事實上也很不重要)。

打鐵還須自身硬，要增強接口的穩(wěn)定性和響應速度，首先代碼要寫好：

我們項目常規(guī)了關系型數(shù)據(jù)庫做中間庫，數(shù)據(jù)經(jīng)過需要加工后落地到MongoDB和Redis，對外的提供的服務，只會網(wǎng)站查詢MongoDB和Redis；

數(shù)據(jù)加工很重要的是，關系型數(shù)據(jù)庫中是需要多表關聯(lián)的查詢，現(xiàn)在只網(wǎng)站查詢MongoDB的一個collection就可以了。（只不過再做數(shù)據(jù)加工，所以我數(shù)據(jù)和生產(chǎn)庫比，有肯定會的延遲大，這個一定要看業(yè)務場景是否需要允許有網(wǎng)絡延遲）；

MongoDB采用副本集分片的部署，副本集絕對的保證數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性，打死一臺，有其他幾臺可以不可以使用；分片保證數(shù)據(jù)量速度變大后，可以不垂直于內(nèi)存量。（現(xiàn)在數(shù)據(jù)量大概在億級，個位數(shù)）；

服務部署還區(qū)分都很悠久的傳統(tǒng)的，N臺服務器前面掛負載均衡；上各種監(jiān)控，完全打聽一下接口調(diào)用和資源使用情況；

嚴格一點的參數(shù)校驗，盡量減少做多余的查詢；

大原則就是：【能查緩存就最好別查數(shù)據(jù)庫，能不查的話就好】

以外自身架構之外，還很是非自身的控制：

內(nèi)部系統(tǒng)在內(nèi)部函數(shù)接口的時候，要注意實際網(wǎng)絡權限的控制，之外不做任何的限制，除開鑒權；

如果是互聯(lián)網(wǎng)端的接入，應該必須依賴性太強網(wǎng)關；由網(wǎng)關做鑒權、人員限流、聯(lián)賽排名、熔斷機制等；

組織對方系統(tǒng)功能的設計（這件事很神奇無比），是因為大多數(shù)時候都是公司內(nèi)部的系統(tǒng)，因此在做需求討論的時候，最好是才可以看一下對方系統(tǒng)的動態(tài)鏈接庫場景；很可能調(diào)整一下什么時候全局函數(shù)接口，就能大家會減少接口的調(diào)用次數(shù)；

建議您全局函數(shù)方設置里合理的超時時間，并有合不合理的重試機制；

如果沒有是可以的話，最好可以不采用異步模式全局函數(shù)的機制；

如果沒有接口要依賴于別外系統(tǒng)的接口，也要額外的做一些考慮（依戀的接口直接返回慢或是報錯，自己的接口絕對會有問題）；比如說數(shù)據(jù)時效性要求不高的話，可以不決定把對方接口趕往的數(shù)據(jù)緩存下來（設置失去效果時間，保證過一段時間后能把比較新的數(shù)據(jù)重新登錄回去），但如果沒有數(shù)據(jù)時效性要求非常高，可以決定可以使用觸發(fā)熔斷機制；但說實話，應該還沒以前見過誰敢用觸發(fā)熔斷機制的....

希望我的回答，也能幫到你！我將緩慢多多分享Java開發(fā)、架構設計、程序員職業(yè)發(fā)展等方面的見解，只希望能能得到你的關注。