求C语言的教程，入门的，电子书或者视频都ok~
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提取码: g6dj 语言四本经典书籍不知道你看了几本?C程序设计语言 C和指针 C陷阱与缺陷 C专家编程
这四本看完了,那么你的C就是差不多很厉害了.C程序设计语言那本可不是国内的,是外国的,就是二楼说的那个,最新好象是第二版,你可以上网查-入门
学习jQuery需要有哪些基础在哪学习比较靠谱
前端差不多一年，我一直在使用jQuery。W3School教程是我在中国见过的最经典（无）的前端知识宝藏。如果您想充分利用jQuery，HTML，CSS，JavaScript，则必须掌握。XML相关的规格和HTML的DOM基础必须理解。注意：我在谈论使用jQuery。它是JavaScript库的工具集，学习成本太不可靠。这些内容在W3School中具有非常完整的教程。Baidu：HTML，CSS或JavaScript外，除Baidu百科全书外，第二个是W3School的链接。-教程
大数据如何入门
首先，我们必须了解Java语言和Linux操作系统。这两个是学习大数据的基础。
大数据
Java：只要您了解一些基础，制作大数据就不需要深入的Java技术。学习Java SE等同于学习大数据基础。
Linux：由于与大数据相关的软件在Linux上运行，因此Linux必须学习坚实的学习。Learning Linux将极大地帮助您快速掌握与大数据相关的技术。大数据软件（例如HBase，Spark和网络环境配置）的操作环境和网络环境配置，您可以踩踏很多坑，学习壳以了解外壳脚本，它可以更易于理解和配置大数据集群。您还可以在将来更快地学习新的大数据技术。-入门
Hadoop：这是一个流行的大数据处理平台，几乎成为大数据的代名词，因此这是必须的。Hadoop包括几个组件HDFS，MapReduce和Yarn。HDFS是将硬盘存储在存储数据中的地方。这些文件存储在该文件上。MAPREDUCE是根据数据计算和计算的。它具有一个特征，即无论数据是多大的数据，它都可以运行数据，但是时间可能不会很快，因此称为数据批处理处理。-教程
动物园管理员：这是金油。它将在安装Hadoop HA时使用，并且将来还将使用它。它通常用于存储一些相互协作信息。此信息相对较小。通常，它不会超过1m。这是一种使用它来依靠它的软件。对于我们个人而言，我们只需要正确安装它即可使其正常运行。-入门
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。-教程
SQOP：这用于将MySQL中的数据导入到Hadoop中。当然，您也可以不使用它而使用它。将MySQL数据表引导到文件中，然后将其放在HDFS上是相同的。当然，请注意生产环境中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MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：自从我学会了蜂巢以来，我相信您必须需要这个东西，它可以帮助您管理蜂巢或MapReduce，Spark Script，并检查您的程序是否正确执行。最重要的是，最重要的是帮助您提供帮助。您相信您会喜欢它的任务。-入门
HBASE：这是Hadoop生态系统中的NOSQL数据库。他的数据以关键和值的形式存储，而密钥是唯一的数据，因此可以用来制作数据。它可以存储比MySQL的数据。金额要大得多。因此，在处理大数据的过程后，他经常用于存储目的地。-教程
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。-入门
Spark：它用于弥补以MapReduce速度处理数据的缺点。它的特征是加载到内存的硬盘而不是慢慢阅读而不是慢慢阅读。它特别适合迭代操作，因此算法流程特别是粥。它是因为他们都是JVM。
