、ITの知識構造
1は、ITの技術は二つの方向に分かれています。
O＆M：
-linuxオペレーティング・システム（Windows OS - デスクトップエンジニア）
--linux運用・保守（Webフレームワーク）（自分のウェブサイトを構築するチャンスがあるかもしれません）
- 仮想化（KVM / Xen仮想マシン）
仮想化は、仮想化技術は、複数の論理計算機用の仮想マシンを意味しています。単一のコンピュータ上で同時に実行されている論理複数のコンピュータ、それぞれ異なるCaozuoxitongためのコンピュータ実行可能なロジック、およびアプリケーションが著しくコンピュータの作業効率を向上させる、空間で互いに影響を与えることなく、互いに独立して実行することができます。
-Hadoop（+ジャワ=ビッグデータ記憶方向）
Hadoopのフレームワークのコア設計は、次のとおりです。HDFSとMapReduceの。MapReduceの質量提供されたデータを計算しながら、HDFSは、大量のデータのストレージを提供します。
--Hadoopエコシステム：
ソフトウェア開発：
- コンピュータ言語（複合命令コマンドを合理化することによって通信します）
BASICは、最初の機械語だったプログラミング言語のリテラルタイプです。
C、C ++ ：システム開発、ドライバ開発、組み込み開発
拡張：ドライバー（命令セットは、さまざまな機器メーカーの間で変換する必要があり、機器メーカー間のインターワーキングを作ります）
- フロントエンド： JS 、PHP 、CSS 、HTML ......
-java ：高度なオブジェクト指向のプログラミング言語です
- ツール：スクリプト言語（シェル/ perlの/ Pythonの）ソフトウェア・アプリケーションを制御するように設計
- データベース：MySQLの、NoSQLの
2、冷蔵庫 + +牛乳、アイスクリーム型=（顧客）
冷蔵庫：システム --linux
ミルク：データストレージ：ディスク（共有）
--SAN、NAS、DAS（具体的には、ディスクアレイに格納されたデータ）
- （ビッグデータを扱うための）分散型ストレージアーキテクチャ（HDFS：Hadoopの分散ファイルシステム定義された） - クラスタ（アプリケーションソフト）
モールド（1）のMapReduce データ処理クラスタ：これは、キーの関係変更するために、特定の方法でデータである（キー値）
HDFS +マップリデュース= Hadoopクラスタ（高性能Linux上で実行されているクラスタは、大規模なデータクラスタです）
（2）アルゴリズム：数学（統計）+パイソン=アルゴリズム
（3）データの可視化
第二に、オペレーティングシステムの紹介
1、オペレーティングシステムがやっていますか？
プラットフォーム -ネクサス：内のアプリケーション：ハードウェア（資源の資源）
（1）ハードウェア・プラットフォームの3つの成分：CPU、メモリ、IO（入力/出力装置）
（オペレーター、コントローラ、メモリ、入力装置、出力装置）
--cpu（中央演算処理装置）：すべての操作
- メモリ：; CPU、メモリ指定（必要なデータ）を読み取り、このプロセスを我々が取り組む呼んで、再起動のデータは失われます後、CPUに（CPU専用メモリにデータを読み取ることができる）、システムメモリのデータを提供します（物理アドレス、論理アドレス）。
--io機器:(標準）カード - アダプタアダプタ、イーサネット（イーサネット）、ディスク（メカニカルディスク（IDE、SAS）、ソリッドステートディスク（SSD））
（2）オペレーティングシステム自体は、ソフトウェアプログラムであるが、それは直接アプリケーションを顧客に提供していませんが、他のアプリケーションのためのハードウェアリソースを提供します。
オペレーティングシステムが分割されています。ユーザ空間とカーネル空間
図2に示すように、知識の拡大
OSIの7層モデル----- TCP / IPの4層モデル
OSIの7層モデル：アプリケーション層（QQ）、プレゼンテーション層（命令変換）、セッション層（セッションのセッションを確立する）を使用して、（アプリケーションポートで区別）、トランスポート層、ネットワーク層（IP）、データリンク層（MACアドレス、 16進数で）、物理層（特定のハードウェアデバイスは、）高および低周波数を識別することができます
TCP / IPの4層モデル：アプリケーション層、トランスポート層、ネットワーク層、ホストツーホスト層、