linux confluence 对应的url在哪

安装过程注意事项： 1 标准安装，是使用Confluence默认的hsql小型内存数据库，不适用较大项目部署； 2 使用外部数据库安装，本人是使用mysql数据库 另外，如果有朋友本来时使用默认数据库，没关系，我们可以将其转换为mysql

android应用开发框架是 Application Framework 其系统架构由5部分组成，分别是：Linux Kernel、Android Runtime、Libraries、Application Framework、Applications。第二部分将详细介绍这5个部分。下面自底向上分析各层。 Android架构1、Linux KernelAndroid基于Linux 26提供核心系统服务，例如：安全、内存管理、进程管理、网络堆栈、驱动模型。Linux Kernel也作为硬件和软件之间的抽象层，它隐藏具体硬件细节而为上层提供统一的服务。 如果你学过计算机网络知道OSI/RM，就会知道分层的好处就是使用下层提供的服务而为上层提供统一的服务，屏蔽本层及以下层的差异，当本层及以下层发生了变化不会影响到上层。也就是说各层各尽其职，各层提供固定的SAP（Service Access Point），专业点可以说是高内聚、低耦合。 如果你只是做应用开发，就不需要深入了解Linux Kernel层。2、Android RuntimeAndroid包含一个核心库的集合，提供大部分在Java编程语言核心类库中可用的功能。每一个Android应用程序是Dalvik虚拟机中的实例，运行在他们自己的进程中。Dalvik虚拟机设计成，在一个设备可以高效地运行多个虚拟机。Dalvik虚拟机可执行文件格式是dex，dex格式是专为Dalvik设计的一种压缩格式，适合内存和处理器速度有限的系统。 大多数虚拟机包括JVM都是基于栈的，而Dalvik虚拟机则是基于寄存器的。两种架构各有优劣，一般而言，基于栈的机器需要更多指令，而基于寄存器的机器指令更大。dx 是一套工具，可以将 Java class 转换成 dex 格式。一个dex文件通常会有多个class。由于dex有时必须进行最佳化，会使文件大小增加1-4倍，以ODEX结尾。 Dalvik虚拟机依赖于Linux 内核提供基本功能，如线程和底层内存管理。3、LibrariesAndroid包含一个C/C++库的集合，供Android系统的各个组件使用。这些功能通过Android的应用程序框架（application framework）暴露给开发者。下面列出一些核心库： 系统C库--标准C系统库（libc）的BSD衍生，调整为基于嵌入式Linux设备 媒体库--基于PacketVideo的OpenCORE。这些库支持播放和录制许多流行的音频和视频格式，以及静态图像文件，包括MPEG4、 H264、 MP3、 AAC、 AMR、JPG、 PNG 界面管理--管理访问显示子系统和无缝组合多个应用程序的二维和三维图形层 LibWebCore--新式的Web浏览器引擎,驱动Android 浏览器和内嵌的web视图 SGL--基本的2D图形引擎 3D库--基于OpenGL ES 10 APIs的实现。库使用硬件3D加速或包含高度优化的3D软件光栅 FreeType --位图和矢量字体渲染 SQLite --所有应用程序都可以使用的强大而轻量级的关系数据库引擎4、Application Framework通过提供开放的开发平台，Android使开发者能够编制极其丰富和新颖的应用程序。开发者可以自由地利用设备硬件优势、访问位置信息、运行后台服务、设置闹钟、向状态栏添加通知等等，很多很多。 开发者可以完全使用核心应用程序所使用的框架APIs。应用程序的体系结构旨在简化组件的重用，任何应用程序都能发布他的功能且任何其他应用程序可以使用这些功能（需要服从框架执行的安全限制）。这一机制允许用户替换组件。 所有的应用程序其实是一组服务和系统，包括： 视图（View）--丰富的、可扩展的视图集合，可用于构建一个应用程序。包括包括列表、网格、文本框、按钮，甚至是内嵌的网页浏览器 内容提供者（Content Providers）--使应用程序能访问其他应用程序（如通讯录）的数据，或共享自己的数据 资源管理器（Resource Manager）--提供访问非代码资源，如本地化字符串、图形和布局文件 通知管理器（Notification Manager）--使所有的应用程序能够在状态栏显示自定义警告 活动管理器（Activity Manager）--管理应用程序生命周期,提供通用的导航回退功能5、ApplicationsAndroid装配一个核心应用程序集合，包括电子邮件客户端、SMS程序、日历、地图、浏览器、联系人和其他设置。所有应用程序都是用Java编程语言写的。更加丰富的应用程序有待我们去开发！ 从上面我们知道Android的架构是分层的，非常清晰，分工很明确。Android本身是一套软件堆迭(Software Stack)，或称为「软件迭层架构」，迭层主要分成三层： *** 作系统、中间件、应用程序。从上面我们也看到了开源的力量，一个个熟悉的开源软件在这里贡献了自己的一份力量。

分享大数据学习路线：

第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC

主要学习一些Java语言的概念，如字符、bai流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等，学习MySQL数据库的安装卸载及相关 *** 作，学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识，是大数据刚入门阶段。

第二阶段为分布式理论简介

主要讲解CAP理论、数据分布方式、一致性、2PC和3PC、大数据集成架构。涉及的知识点有Consistency一致性、Availability可用性、Partition tolerance分区容忍性、数据量分布、2PC流程、3PC流程、哈希方式、一致性哈希等。

第三阶段为数据存储与计算（离线场景）

主要讲解协调服务ZK(1T)、数据存储hdfs(2T)、数据存储alluxio(1T)、数据采集flume、数据采集logstash、数据同步Sqoop(05T)、数据同步datax(05T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。

第四部分为数仓建设

主要讲解数仓仓库的历史背景、离线数仓项目-伴我汽车（5T）架构技术解析、多维数据模型处理kylin（35T）部署安装、离线数仓项目-伴我汽车升级后加入kylin进行多维分析等；

第五阶段为分布式计算引擎

主要讲解计算引擎、scala语言、spark、数据存储hbase、redis、kudu，并通过某p2p平台项目实现spark多数据源读写。

第六阶段为数据存储与计算（实时场景）

主要讲解数据通道Kafka、实时数仓druid、流式数据处理flink、SparkStreaming，并通过讲解某交通大数让你可以将知识点融会贯通。

第七阶段为数据搜索

主要讲解elasticsearch，包括全文搜索技术、ES安装 *** 作、index、创建索引、增删改查、索引、映射、过滤等。

第八阶段为数据治理

主要讲解数据标准、数据分类、数据建模、图存储与查询、元数据、血缘与数据质量、Hive Hook、Spark Listener等。

第九阶段为BI系统

主要讲解Superset、Graphna两大技术，包括基本简介、安装、数据源创建、表 *** 作以及数据探索分析。

第十阶段为数据挖掘

主要讲解机器学习中的数学体系、Spark Mlib机器学习算法库、Python scikit-learn机器学习算法库、机器学习结合大数据项目。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

以上就是关于linux confluence 对应的url在哪全部的内容，包括:linux confluence 对应的url在哪、什么是android的框架开发、如何进入大数据领域，学习路线是什么等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！