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云计算与大数据方向学什么

想在云计算和大数据方向深入学习和从事相关工作，以下是一些关键的学习内容：

1. 云计算基础知识：了解云计算的概念、架构、服务模型（如IaaS、PaaS、SaaS）以及云计算的优势和挑战。

2. 虚拟化技术：熟悉虚拟化技术，如虚拟机（VM）和容器化（如Docker），了解其原理、部署和管理。

3. 云平台和工具：学习使用主流的云平台和工具，如Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud Platform（GCP）等，了解如何部署、管理和扩展云基础设施。

4. 大数据技术和框架：掌握常用的大数据技术和框架，例如Hadoop、Spark、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）、分布式文件系统（如HDFS）等，了解它们的原理和用法以及在大数据处理和分析方面的应用。

5. 数据分析和挖掘：学习数据分析和挖掘的基础概念和方法，包括数据清洗、数据可视化、机器学习、深度学习等，以探索和发现大数据中的模式和洞察。

6. 大数据架构和存储：研究大数据的架构设计和存储技术，了解列式存储、分布式数据库、数据仓库等，以支持大规模数据处理和查询。

7. 数据安全和隐私保护：关注数据安全和隐私保护的问题，学习加密技术、访问控制、数据 anonymization（匿名化）等方法，以确保在大数据环境中的数据安全性和合规性。

90j和91k系统区别

90j和91k是两种不同的系统，其主要区别如下：
1. 设计理念：90j系统注重稳定性和可靠性，注重性能的稳定和系统的高效运行；91k系统强调灵活性和可扩展性，注重快速迭代和灵活的业务需求响应。
2. 架构和技术选型：90j系统采用传统的单体架构，技术选型相对保守；91k系统采用了微服务架构，采用了更多的新兴技术和组件，如Docker容器、Kubernetes容器编排等。
3. 数据库选择：90j系统通常使用关系型数据库，如MySQL、Oracle等；91k系统更倾向于使用分布式数据库或NoSQL数据库，如MongoDB、Redis等。
4. 开发语言和框架：90j系统多使用Java语言和传统的开发框架，如Spring、Hibernate等；91k系统更倾向于使用多种语言和框架的组合，如Java、Go、Python、Ruby等，使用较为轻量级的框架，如Spring Boot、Flask等。
5. 部署和维护方式：90j系统通常采用传统的部署方式，部署在物理服务器或虚拟机上；91k系统多采用容器化部署，利用容器编排工具实现自动化的部署和扩缩容。
6. 兼容性和迁移成本：90j系统在很多企业中已经使用多年，具有较高的兼容性，但迁移成本较高；91k系统是相对新的系统，对于有一定规模的系统，迁移成本相对较高。
以上仅是对90j和91k系统的一般性描述，具体的区别还会因具体的实现和使用情况而有所不同。