后端都需要的技术有哪些

后端需要哪些技术：

1数据库技术：后端开发往往需要与数据库进行交互。
常用的数据库技术包括MySQL、Oracle、PostgreSQL等。

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3了解一种或多种编程语言可以帮助开发人员更好地实现业务逻辑和数据处理。

4例如Java的Spring框架、Python的Django和Flask框架等。

了解5个RESTfulAPI设计原则有助于开发人员设计更好的界面。

6.安全性：后端开发应考虑应用程序安全性、SQL注入防护、Web脚本攻击等。
了解如何防止这些攻击并采取适当的安全措施至关重要。
7.分布式系统：随着应用规模的扩大，分布式系统变得更加重要。
后端开发必须弄清楚如何将应用程序拆分为多个服务，并确保它们之间的通信和数据交换是可靠的。

8使用版本控制工具可以帮助开发人员更好地管理代码并协作开发。
9.测试和部署：后端开发必须考虑如何测试和部署应用程序以确保稳定性和可靠性。
常用的测试工具有JUnit、Selenium等，部署工具有Jenkins、Docker等。

10了解如何使用Docker和Kubernetes等工具来部署和管理应用程序非常重要。

总之，后端开发所需的技术非常丰富，开发者必须根据具体领域和需求选择合适的技术和工具。
同时，不断学习和更新知识也非常重要。

大数据技术要学什么编程语言和数据库啊

Java：您只需要了解一些基础知识即可。
做大数据不需要深入的Java技术。
学习JavaSE就相当于学习大数据。

Linux：由于大数据相关的软件都运行在Linux上，所以需要把Linux学得更扎实。
学习Linux对于你快速掌握大数据相关技术有很大的帮助，从而使你能够做到这一点。
更好地了解Hadoop、Hive、hbase、Spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置。
可以避免很多陷阱。
学习shell可以让你理解脚本，从而更容易理解和配置大数据集群。
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Hadoop：这是一个流行的大数据处理平台，几乎已经成为大数据的代名词，所以是必学的。

动物园管理员：这是灵丹妙药。
安装HadoopHA时会用到，以后Hbase也会用到。

Mysql：我们已经学习完了大数据处理。
接下来我们学习mysql数据库，一个小的数据处理工具，因为在安装hive的时候会用到它。
mysql应该用在什么级别。
被控制？您可以在Linux上安装它、运行它、配置简单的权限、更改root密码并创建数据库。

Sqoop：用于将数据从Mysql导入到Hadoop。

Hive：这个东西对于懂SQL语法的人来说是个神器。
它让处理大数据变得非常简单。

Oozie：既然你已经学会了Hive，我想如果你愿意的话你也会学会的。
如果你需要这个东西，它可以帮助你管理你的Hive或MapReduce、Spark脚本并检查你的程序是否正确运行。

Hbase：这是Hadoop生态系统的NOSQL数据库。
其数据以key和value的形式存储，并且key是唯一的，因此可以用于重复数据删除。
它与MYSQL相连。
可以存储比MYSQL大得多的数据量。

Kafka：这是一个比较好用的队列工具。

Spark：用于填补基于MapReduce的数据处理速度的空白。