国外域名批量查询软件下载，培训机构如何快速搭建在线网校？
随着“互联网+”在教育领域的不断渗透，传统学校已不能满足教育的需求，网校平台的概念应运而生。网校平台的用户也随之剧增，在线教育发展趋于成熟。
对于教培机构来说，搭建网校平台，可以通过互联网渠道开展营销推广，让机构运营成本所得成效最大化，能够有效提升机构的盈利能力，迅速扩大用户规模，提高机构品牌影响力，使得机构走向新的发展高峰。
hosts文件被误删？
1、使用系统自带的恢复功能
首先，可以尝试使用系统自带的恢复功能，这是最简单的一种方法，只需要进入操作系统的恢复功能，根据提示进行操作即可。但是，此方法有可能恢复出来的hosts文件有问题，所以需要根据实际情况进行处理。
2、下载hosts文件
也可以直接从网上下载hosts文件，这是最快捷的方法，只需要在网上搜索hosts文件，下载后将其复制到系统的hosts文件位置即可。但是，下载的hosts文件有可能是旧版本，需要注意查看版本是否一致。
3、用编辑器打开
可以使用文本编辑器打开hosts文件，在里面添加需要的域名和IP地址的映射关系，然后重启系统，这样就可以恢复hosts文件了。这种方法比较灵活，可以根据实际需要添加或删除内容，但是需要熟悉hosts文件的语法结构。
4、通过安装软件
如果您不想手动操作，也可以使用专门的安装软件，它可以帮助您一键恢复hosts文件，使用起来比较方便，而且通常也是最新版本的hosts文件，可以根据自己的需要选择合适的软件。
5、重装操作系统
如果以上方法都不能恢复hosts文件，建议您重装操作系统，这样就可以恢复到系统出厂时的状态，hosts文件也会恢复到原始的样子。但是，重装操作系统的步骤比较复杂，需要熟悉操作系统的安装方法，并且需要花费一定的时间。
为什么有人觉得中文域名中文网址域名应用越来越广？
中文域名有一段不足为外人道的辛酸往事。
我们常见的中文域名分为两种：
1、一种是：你好
.com
这类域名。这种后缀是
.com
.cn
但前缀是中文的情况。这是10月12日，
.com
后缀注册的汉字。事实上在根域里，汉字域名，是xn-zgady786dd.com是这类字符。在早几年的百度收录中，偶尔还能看到这里xn--
xindsa.com
这类形式。经过多年以后，这类中文域名，智能算是当前域名的补充，对中文搜索，并没有太大的用处。且从百度的收录来看，很明显这类域名的权重优化，可能也存在问题。一般站长很少选这类域名。
新华网
.com
这类域名其实就是大一些的企业，选择的一种品牌保护，和域名保护，一方面防止流量损失，一方面防止域名被别人盗用损害自己的品牌。其实早几年，北龙中网，那时候是推动过，检索中文关键词直接跳转网站的想法。一方面那时候是国内域名管理系统，本身的实力不行。那时候CN域名都还是不支持国内站长注册。甚至出现过开放注册后，批量删除别人注册域名的情况。
另一方面，直接用中文，搜索导入到网站，其实动了搜索引擎，关键词竞价的蛋糕。很明显，百度不会支持，搜狗也不会做。因为把住了流量入口，就是把住钱的大门。
第二类：是中文域名的后缀。例如你好.中国 你好.网址这类域名的往事也就非常精彩了，在.网址推出来的时候，国内好多个建站公司，例如中企动力，还有几家，曾经不遗余力的售卖中文后缀域名。售价都比较高，甚至出现过有人维权的情况。
说实话，这类中文域名的价值并不大，做过站长的应该更深有体会。并且这类域名只能中国使用，一点外用价值都没有。至于很多公司注册这类域名，更多的是处于纯再这类域名了，做一个品牌保护吧。
如果建站注册域名，要么注册com，要么注册cn，net，其他的基本都一样，都是属于费力不讨好的域名。
移动时代弱化域名实话实说，也就我这种人一般情况下回直接在地址栏输入域名，进入一个网站，我相信大部分人都是先百度，进入一个网站。除非是常见网站直接收藏夹进入。
移动时代对于网址的展现更加弱化，尤其是在集合应用累计的地方，我们以头条为例。对于包含大量内容的头条而言，基本直接展示内容，不在展示链接地址。甚至微信也是将链接地址已经隐藏了。
所以，如果是真的要建设公司官网，听我一句劝，安安稳稳用cn，com估计你注册不到了。毕竟已经注册了1.4亿了。
各后缀域名，全球注册量：
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大数据主要学习哪些内容？
前言要从事计算机行业的工作，不管是什么工作，开发、测试、还是算法等，都是要有一门自己比较熟练的编程语言，编程语言可以是C语言、Java、C++等，只要是和你后续工作所相关的就可以（后续用到其他语言的话，你有一门语言基础了，学起来就快了）。一般初学者入门语言大多都会选择Java、C语言、C++或者Python，而且现在网上有很多好的视频，可以供初学者学习使用。关于学习视频或者资料的选择，知乎或者百度等都有很多讲解了，也可以跟师兄师姐咨询，这样可以少走很多弯路，当然，有人说，走一些弯路总是有好处的，但是我这里说的弯路不是说不犯错误，不调bug，而是指学习资料以及一些知识点的偏重点，这样可以尽量节约一部分时间，刚开始时，总会有点迷，而且当你真正投入进去学习时，会发现时间总是不够用。
我前面是做的Java后端，后续才转的大数据，所以一些Java开发所需要的东西自己也有学习过，也都是按照正常的路线走的，JavaSE阶段，然后数据库，SSM框架，接着做了一些网上找的项目，之后发现对大数据比较感兴趣，就开始找大数据相关的资料学习，看视频，看博客，敲代码，前期大概花了3-4个月吧（公众号的这些资料就是我当时看过的），也是一步步艰难走过来的，刚刚开始接触大数据相关的东西时，一度怀疑这么多东西自己能否学得完，是不是能用得到，学完又忘了，忘了又回头看，不过还好，坚持过来了，还好没有放弃，工作也还ok，找的大数据开发岗，待遇也还不错吧。
下面就说一下我自己从Java开发到大数据开发的曲折学习之路（狗头保命.jpg）。因为我现在是做大数据相关的工作了，所以Java后端涉及到的一些SSM框架等知识点我就不介绍了，毕竟后续一段时间也没有做了。自己看过的大数据学习相关的视频+资料大概是200G-300G吧，从Linux->Hadoop->。。。->Spark->项目，还有就是一些面试文档，面经等。一些视频看了两遍或者更多，跟着学，跟着敲代码，做项目，准备面试。涉及到需要学习的东西包括：JavaSE，数据结构与算法（计算机行业必备），MySQL，Redis，ES（数据库这些可以看项目，也可以自己熟练一两个），Linux，Shell（这个可以后期补），Hadoop，Zookeeper，Hive，Flume，Kafka，HBase，Scala（Spark是Scala写的，会Scala做相关的项目会更容易入手），Spark，Flink（这个是找工作时有面试官问过几次liao不liao解，所以找完工作才开始接触学习），相关项目。
编程语言阶段学习如果是零基础的话，建议还是从视频开始入门比较好，毕竟一上来就看教材，这样有些代码的来龙去脉可能不是很了解。如果是有一些编程语言基础的话，从视频开始也会更简单，一些for、while循环你都知道了，学起来也会快很多。 JavaSE我是选择的某马刘意的为主，因为刚刚开始学Java看过一本从《Java从入门到精通》，没什么感觉，后续又在看了某课网的Java初级视频，还是没感觉出来啥（当时就有点怀疑自己了。。。），可能有点没进入状态。 还好后续找了某马刘意老师的JavaSE视频（我是看的2015年版本，那时候19版还没出），觉得他讲的真的是很好很详细，每个知识点都会有例子，也都会带你敲代码，做测试，可能前面有C语言基础，然后也看过Java的一些语法，所以学起来还是比较顺利，后面的IO流、多线程等知识点时，也有看书看博客，或者看看其他老师的课程，讲解的可能自己比较容易接受就可以，反正都是多尝试（下面会给出视频链接），尽量懂一些，后续可以回头来复习。JavaSE相关的视频，先看一遍，后续有时间建议再看一遍，而且这些经典的视频，看两遍真的是享受。 如果有一定基础了的，JavaSE前面七八天的视频可以加速看，但是不懂的一定要停下开仔细想想，零基础的还是尽量不要加速吧，慢慢来稳些。后面的视频建议还是跟着视频来，尽量不要加速，代码尽量都敲一敲，第一遍基本上一个月到一个半月可以结束。 JavaSE可以说是很基础也很重要的东西，主要重点包括面向对象、集合（List、Map等），IO流，String/StringBuilder/StringBuffer、反射、多线程，这些最好是都要熟悉一些，面试也是重点。 JavaSE之后，如果你是要走前端或后端开发路线的话，可以跟着一些网上的视频继续学习，这里我就不多做介绍了。
===========分割线，Scala可以后续Spark阶段再接触学习=============
Scala的学习，Scala是一门多范式 (multi-paradigm) 的编程语言，Scala支持面向对象和函数式编程，最主要的是后续Spark的内容需要用到Scala，所以前面学习了JavaSE，到Spark学习之前，再把Scala学习一波，美滋滋，而且Scala可以和Java进行无缝对接，混合使用，更是爽歪歪。后续Spark学习时基本都是用的Scala，也可能是和Java结合使用，所以Spark之前建议还是先学一波Scala，而且Scala用起来真是很舒服（wordcount一行代码搞定），适合迭代式计算，对数据处理有很大帮助，不过Scala看代码很容易看懂，但是学起来还是挺难的，比如样例类（case class）用起来真是nice，但是隐式转换学起来就相对比较难。学习Scala的建议：1. 学习scala 特有的语法，2. 搞清楚scala和java区别，3. 了解如何规范的使用scala。Scala对学习Spark是很重要的（后面Flink也是要用），虽然现在很多公司还是用Java开发比较多，而且Spark是Scala写的，如果要读源码，会Scala还是很重要的（至少要看得懂代码）。 Scala主要重点包括：隐式转换和隐式参数、模式匹配、函数式编程。这里我看的是某硅谷韩老师的Scala视频，韩老师讲的真的很不错，五星推荐，哈哈。 也许有人会觉得Python也是需要的，但是学习阶段，可能用Java还是比较多，面试也基本都是问Java相关的内容，所以Python后续工作会用到的话，再看看Python的内容吧。
大数据框架阶段学习大数据这方面的知识点自己可以说真的是从零开始的，刚刚开始学那会Linux基本都没用过，心里那个虚啊，而且时间也紧迫，想起来都是一把辛酸泪。 刚刚开始学的时候，看了厦门大学林子雨的《 大数据技术原理与应用》课程，可能这个课程是面对上课的，所以看了一些，感觉对自己帮助不是很大（并不是说课程不好，可能不太适合自己，如果是要了解理论知识，很透彻，但是俺时间紧迫啊），所以就继续在网上找视频，然后发现某硅谷的培训视频很多人去参加，而且知识点也很齐全，大数据相关组件都有讲课，还有一些项目比较好，所以就找了它相关的视频，当时看的是2018年的，所以视频不算旧。 来一张推荐系统架构的图，先看看
一般来说，Flume+Kafka对数据进行采集聚合传输，一方面Spark对实时数据进行处理，传输给相应的数据处理模块（比如实时数据处理的算法模块，Spark也有提供常见的机器学习算法的程序库），另一方面采集的数据也可以放入数据库（HBase、MongoDB等）中，后续MapReduce对离线数据进行离线处理，数据处理完毕用于后续的使用，数据采集处理的流程大概就是这样。如果是推荐系统，实时推荐会给用户产生实时的推荐结果，让用户进行查阅选择，比如你在界面浏览了或者看了新的物品，然后刷新下界面，可能给你展示的东西就有一些变成跟你刚刚浏览的相关了。离线推荐的话主要是对离线数据进行处理，为物品或种类做出相似的推荐，如果后续用户搜索相应的物品时，给用户展示相应的产品。
大数据学习路线：Linux -> Hadoop -> Zookeeper -> Hive -> Flume -> Kafka -> HBase -> Scala -> Spark -> 项目 - > Flink（ 如果需要学习Storm，在Spark前面学习）
一、Linux（基本操作）一般我们使用的都是虚拟机来进行操作，所以要安装VM（ Virtual Machine），我使用的是CentOS，所以VM和CentOS都要跟着安装好，跟着视频操作，一定要动手实践，将一些Linux基本命令熟练掌握，一些VIM编辑器的命令也要会用，做相应的一些配置，使用SecureCRT来做远程登录操作（也可以使用其他的，自己顺手就行）。再强调一遍，基本操作命令尽量熟练一点，如果一下记不住，打印一些常用的，自己看看，多用多实践，慢慢就会用了。还有一些软件包的下载安装卸载等，跟着操作一遍，熟悉下，后续都会使用，Shell编程可以后续补。
二、Hadoop（重点中的重点）Hadoop是一个分布式系统基础框架，用于主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题，也可以说Hadoop是后续整个集群环境的基础，很多框架的使用都是会依赖于Hadoop。主要是由HDFS、MapReduce、YARN组成。这个部分安装Hadoop，Hadoop的三个主要组成部分是重点，对他们的概念要理解出来，知道他们是做什么的，搭建集群环境，伪分布式模式和完全分布式模式的搭建，重要的是完全分布式的搭建，这些部分一定要自己动手实践，自己搭建集群，仔细仔细再仔细，Hadoop的NameNode，DataNode，YARN的启动关闭命令一定要知道，以及他们的启动关闭顺序要记住，不要搞混。后续视频会有一些案例操作，跟着写代码，做测试，把基本环境都配置好，后续这个集群（完全分布式需要三台虚拟机）要一直使用。
三、ZookeeperZookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。分布式安装ZK，对ZK有一定的了解就可以了，了解它的应用场景，以及内部原理，跟着做一些操作，基本上有一些了解即可。
四、Hive（重点）Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive的安装，它的数据类型，以及它的数据定义、数据操作有较好的了解，怎么操作表（创建表、删除表，创建什么类型的表，他们有什么不同），怎么操作数据（加载数据，下载数据，对不同的表进行数据操作），对数据的查询一定要进行实践操作，以及对压缩方式和存储格式要有一些了解，用到时不懂也可以去查，最好是能理解清楚。这部分有什么面试可能会问，所以视频后续的面试讲解可以看看，理解清楚。
五、FlumeFlume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。对于Flume，对它的组成架构，以及对Flume Agent的内部原理要理解清楚，Source、Channel、Sink一定要知道它们的各种类型以及作用，有哪些拓扑结构是常见常用的，例如一对一，单Source、多Channel、多Sink等，它们有什么作用，要理解清楚。还有一个重点，就是对Flume的配置文件一定要了解清楚，不懂的可以上官网查看案例，对于不同的情况，它的配置文件要做相应的修改，才能对数据进行采集处理，视频中的实践案例一定要跟着做。
六、Kafka（重点）Kafka是一个分布式消息队列，用来缓存数据的。比如说实时计算中可以通过Flume+Kafka对数据进行采集处理之后，Spark Streaming再使用Kafka相应的Topic中的数据，用于后续的计算使用。对于Kafka，要理解Kafka的架构，什么是Kafka，为什么需要Kafka，应用场景。基本的命令行操作要掌握，比如怎么创建删除Topic，怎么通过生产者生成数据，消费者怎么消费数据等基本操作，官网也是有一些案例可以查阅的。
七、HBase（重点）HBase是一个分布式的、基于列存储的开源数据库。HBase适合存储PB级别的海量数据，也可以说HBase是很适合大数据的存储的，它是基于列式存储数据的，列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。所以对HBase的数据结构要有一定的理解，特别是RowKey的设计部分（因为面试被问到过，咳咳，所以点一下），对于它的原理要了解，一些基本操作也要都会，比如创建表，对表的操作，基本的API使用等。
八、Spark（重点中的重点）Spark是快速、易用、通用的大数据分析引擎。一说到Spark，就有一种哪哪都是重点感觉，哈哈。 Spark的组成可以看下图
Spark是基于内存计算的，对于数据的处理速度要比MapReduce快很多很多，而且数据挖掘这些都是要对数据做迭代式计算，MapReduce对数据的处理方式也不适合，而Spark是可以进行迭代式计算，很适合数据挖掘等场景。Spark的Spark SQL能够对结构化数据进行处理，Spark SQL的DataFrame或DataSet可以作为分布式SQL查询引擎的作用，可以直接使用Hive上的表，对数据进行处理。Spark Streaming主要用于对应用场景中的实时流数据进行处理，支持多种数据源，DStream是Spark Streaming的基础抽象，由一系列RDD组成，每个RDD中存放着一定时间段的数据，再对数据进行处理，而且是基于内存计算，速度快，所以很适合实时数据的处理。Spark MLlib提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。对Spark的核心组件、部署模式（主要是Standalone模式和YARN模式）、通讯架构、任务调度要有一定了解（面试问到了可以说一波），Spark Shuffle要好好理解，还有内存管理要知道，对Spark的内核原理一定要好好理解，不仅面试可能要用，以后工作也是有帮助的。
九、Flink（重点中的重点）Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界（有开始无结束）和有界（有开始有结束）数据流进行有状态计算。现在主要是阿里系公司使用的比较多，很多公司使用的还是Spark居多，而且Flink基本上都是和Spark很多功能大体上一样的，但是以后Flink和Spark孰强孰弱还有待时间的考验，不过Flink近几年越来越火了这是事实，所以如果有时间有精力的话，可以学一学Flink相关的内容也是很不错的。Spark和Flink主要都是在数据处理方面应用，在数据处理方面的话，离线数据处理：Flink暂时比不上Spark，Spark SQL优点在于可以和Hive进行无缝连接，Spark SQL可以直接使用Hive中的表；Flink暂时做不到这一步，因为官方不支持这一操作，Flink只能将数据读取成自己的表，不能直接使用Hive中的表。对于实时数据的处理：Flink和Spark可以说是平分秋色吧，而且Flink是以事件为驱动对数据进行处理，而Spark是以时间为驱动对数据进行处理，在一些应用场景中，也许Flink的效果比Spark的效果还要好些，因为Flink对数据更加的敏感。比如一秒钟如果触发了成千上万个事件，那么时间驱动型就很难对数据做细致的计算，而事件驱动型可以以事件为单位，一个个事件进行处理，相比而言延迟更低，处理效果更好。现在使用Flink的公司越来越多，有时间学习下，也算是有个准备。
项目阶段其实某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，B站上也有视频，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。 根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点
大数据项目实战某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点。相关项目文档资料我已经放到网盘，GongZhongHao回复相应关键字获取领取方式。 相关项目、涉及技术框架及其B站链接（B站链接主要是为了有些小伙伴网盘速度限制，这样就下载文档资料即可）
书籍书籍部分直接云盘链接保存即可，这里我放两张Java开发和大数据开发我自己的书单（很多，路漫漫，吾将上下而求索~） Java后端书架：
大数据书架：
大概就这些，看完就需要很久了，大部分我也是需要的时候看相应的部分，所以有时间可以好好看下，不然就需要哪一部分看哪一部分，有助于学习即可。
最后大数据开发也是需要编程基础的，并不是学会使用这些框架怎么样就可以了，所以对于编程语言，数据结构与算法，计算机网络这些基础也是要的，这些基础知识也有助于自己以后的发展，如果是应届生校招的话，面试基本上都是JavaSE和数据结构与算法等的知识点，还有大数据组件相关的知识点，以及对项目的理解，这些都是要自己面试前准备好的，多看面经，多找面试题看，面几次，心里有谱了，后续面试就好了。 不管是从事什么样的计算机相关的岗位，编程都是很重要的，数据结构与算法特别重要，还有就是leetcode等编程网站刷题，提升自己的编程思维，后续笔试面试都要要的。 要将一行行代码看做一叠叠rmb，但是一行行代码能不能转换成一叠叠rmb，自己就一定要：坚持，多敲代码；多敲代码，坚持；坚持。
爬虫可以干什么？
本人刚刚跨专业到大数据方向，每天就是跟各种各样的数据打交道，数据采集令人头疼，于是硬着头皮去尝试各式各样的爬虫工具，可大都操作繁琐，要不就是采集精度不够，直到在B站看教程时看到前嗅forespider的教程时，才发现这款实用又好用的宝藏软件。
与之前试用过的其他爬虫软件对比，前嗅ForeSpider爬虫有自己的可视化配置模板，不仅对小白十分友好，更让实力选手省心节力。下面我就以人上人体验教育网（网址：http://www.gzrsr.com/news/）来演示一下自己当时学习的步骤：
可视化模板下的翻页链接抽取配置1.【复制网页】
找到自己想要获取内容所在的网站，复制网址
2.【新建任务】
打开forespider程序；点击“采集配置”--点击“+”新建任务-在弹出的任务窗口内粘入刚刚复制的网站链接，并修改任务名称--点击完成
3.【抽取网页链接】
①点击模板配置下“添加链接抽取”按钮；分别将两个抽取链接命名为：翻页链接、列表链接
②点击“翻页链接”选项--Ctrl+鼠标左键 选取一个翻转页，shift+鼠标左键扩大至翻转页选区--点击“确认选区”，点击保存。
③点击“翻页链接”，在关联模板下拉选择“默认模板：01”；点击保存。此时，就完成了翻转页链接的抽取设置，可以点击“采集预览”对采集结果进行查看。
④列表链接抽取
可视化模板下的数据抽取配置1.【创建数据表单】
数据建表--创建表单并更改名称--创建数据表结构--根据需求设置相应字段，最后保存
2.【创建数据表】
3.【关联数据表】
①如下，令模板关联数据表
②点击“列表链接”，在关联模板下拉选择“新建模板02”，点击保存
③如下配置示例地址
4.【定位数据】
①如下图依次将每个字段对应定位
②此处展开讲一个细节：当对所需字段定位选区时不可避免的选取到了不想要的内容时，可以通过字段属性配置里的数据清洗功能对所需内容进行相应的字符串截取。
以发表日期字段数据为例，此处需截取中间串来抽取该数据内容，如下：
如果需要选取右串数据，则如下设置（取左串同理）：
5.采集预览
点击模板抽取配置下第一个标题，右键单击并选择“模板预览”，即可看到想要的数据，这样就完成了模板配置。
数据采集与展示1.选取“关联数据表”，为将要采取的数据关联数据表
2.开启数据采集，如下：
3.浏览查看采集到的数据：
以上，就完成了数据采集模板的配置、数据采集与数据浏览。可以看到，可视化的数据采集模板配置起来很便捷，配置以及采集功能的操作非常智能，可实现的采集要求也十分全面。
